本發明公開一種基于邊緣增強的多智能體系統通信方法及相關裝置,解決現有的多智能體系統中智能體間通訊效率較低的問題,方法包括以下步驟:構造基于分布式部分可觀測馬爾科夫模型的多智能體系統;根據圖神經網絡建模方法生成節點與多維邊緣信息;通過神經網絡融合節點與邊緣信息,并構造包含多維邊緣信息的多智能體系統結構;綜合其他智能體信息,智能體輸出自身價值函數,通過單調性網絡結構生成總體價值函數,進行多智能體強化學習訓練;訓練結束后,將生成的權重文件和EGMA網絡結構配置文件部署到多智能體系統平臺,進行任務決策;本發明能提高多智能體強化學習任務中智能體間的通訊效率,在多智能體平臺中表現為收斂速度加快,勝率效果提升。
聲明:
“基于邊緣增強的多智能體系統通信方法及相關裝置” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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