一种基于深度强化学习的多智能体协作通信与调度方法

本发明涉及计算机技术领域，具体为一种基于深度强化学习的多智能体协作通信与调度方法，包括以下步骤：步骤S1、构建多智能体系统架构；步骤S2、设计深度强化学习框架；步骤S3、引入GOLSC算法；步骤S4、设计调度规则；步骤S41、静态分配规则；步骤S42、动态调度规则；步骤S5、智能体协作与优化。本发明将不同类型的动态事件分为三类，使得GOLSC算法可以针对不同类别动态事件而采用不同通信链路构建策略以生成具有针对性的特定链路。在任务调度模型中引入GOLSC算法后，在不同生产环境下对大量实例进行数值实验并研究总拖延率和总拖延时间变化，进一步验证了本发明所提算法模型在该环境下的有效性、适应性以及优越性。