一种基于任务解析的少样本多智能体强化学习泛化方法

一种基于任务解析的少样本多智能体强化学习泛化方法。包括：通过任务解析模型处理文本/图像输入：文本方案利用大语言模型生成结构化子任务分配及语义嵌入向量；图像方案通过多模态模型生成分配方案及图像特征向量；采用共享参数时序网络编码智能体轨迹，经降维聚合提取环境动态特征；将子任务特征表示、环境特征与观测状态拼接为联合特征向量；基于联合特征计算各智能体局部动作价值，通过超网络动态分配价值权重并加权融合，使用时序差分损失联合优化网络参数。该方法通过创新地引入任务目标解析与环境感知的深度耦合机制，在复杂多任务场景验证中实现显著性能提升，为多机器人协同、无人机集群等开放环境提供高效解决方案。