多智能体的调度处理方法、装置、设备、介质及产品

本申请实施例提供一种多智能体的调度处理方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括：获取环境数据，其中，环境数据包括仓库数据和道路布置数据；根据环境数据，构建多智能体物理模型和虚拟调度运输场景，其中，多智能体物理模型包括多个智能体；基于虚拟调度运输场景，采集多个智能体的实时数据，并根据多个智能体的实时数据生成样本数据；建立马尔可夫决策过程模型；根据马尔可夫决策过程模型，确定出初始的深度神经网络模型；根据样本数据，对初始的深度神经网络模型进行训练，以得到训练好的深度神经网络模型，其中，训练好的深度神经网络模型用于实现针对多个智能体的路径规划。以提升多智能体的调度效率。