一种基于图神经网络的多机器人协同作业调度优化方法

本发明公开了一种基于图神经网络的多机器人协同作业调度优化方法，包括如下步骤：S1、构建包含机器人节点、任务节点和会合点节点的协同调度图；S2、初始化各节点的特征向量；S3、通过图神经网络执行节点特征聚合和调度表示向量生成；S4、采用改进型Co‑DPSIPP算法计算会合点节点的交接评分，基于任务完成时间、能耗变化和通信负载进行优化；S5、根据交接评分选择最优交接模式，并更新调度图；S6、基于更新的调度图，执行任务重新分配与路径规划；S7、重复执行推理和调度控制，直至完成所有任务，输出调度方案与路径序列。本发明显著提高了多机器人系统的调度效率与路径规划，广泛应用于自动化生产和机器人协作任务。