在多智能體系統(tǒng)中的協(xié)作算法中，傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法，例如旅行商問題求解器、粒子群優(yōu)化算法和貪婪搜索策略，通常能夠在靜態(tài)或已知環(huán)境中表現(xiàn)出色。當(dāng)環(huán)境充滿不確定性且任務(wù)目標(biāo)分布未知時(shí)，這些方法的局限性顯露無遺。傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法雖然能夠在部分可觀測環(huán)境中進(jìn)行學(xué)習(xí)，但在多智能體場景中卻常常難以協(xié)調(diào)智能體之間的行為，導(dǎo)致效率低下。問題的核心在于這些傳統(tǒng)方法缺乏對(duì)智能體之間復(fù)雜關(guān)系的有效建模能力，同時(shí)也很難在多智能體系統(tǒng)中利用長期協(xié)作的優(yōu)勢。

于是為解決這些問題，研究者們開始尋找更加創(chuàng)新的解決方案。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Neural Network, GNN）在建模圖結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，可以用來刻畫智能體之間以及智能體與目標(biāo)之間的復(fù)雜交互關(guān)系。而 Transformer以其卓越的長距離依賴捕捉能力和消息傳遞機(jī)制，可以有效處理部分可觀測環(huán)境下的序列化信息。這兩種技術(shù)的結(jié)合為多智能體系統(tǒng)的優(yōu)化提供了新的方向，不僅能夠提升智能體間的協(xié)調(diào)能力，還能顯著優(yōu)化路徑規(guī)劃和任務(wù)執(zhí)行。

這項(xiàng)研究由多個(gè)機(jī)構(gòu)的專家協(xié)同完成，體現(xiàn)了跨領(lǐng)域合作的深度與廣度。主要團(tuán)隊(duì)來自美國南卡羅來納州的克萊姆森大學(xué)（Clemson University）計(jì)算學(xué)院，匯聚了 Michael Elrod、Niloufar Mehrabi、Long Cheng、Jim Martin 和 Abolfazl Razi 等計(jì)算領(lǐng)域的杰出研究者，他們專注于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多智能體系統(tǒng)的技術(shù)研發(fā)。加州州立大學(xué)洛杉磯分校（California State University, Los Angeles）的計(jì)算機(jī)科學(xué)系研究員 Manveen Kaur 和麻省理工學(xué)院林肯實(shí)驗(yàn)室（MIT Lincoln Laboratory）的技術(shù)專家 Rahul Amin，也為研究帶來了重要的視角和支持。

1.技術(shù)背景與相關(guān)工作

在實(shí)際應(yīng)用中，多智能體系統(tǒng)的需求非常明確——它們需要在復(fù)雜的環(huán)境中執(zhí)行高效協(xié)作。例如，災(zāi)害響應(yīng)場景中，無人機(jī)需要快速找到目標(biāo)點(diǎn)，分發(fā)資源并監(jiān)測關(guān)鍵區(qū)域；農(nóng)業(yè)場景中，它們需要在廣闊農(nóng)田中定位病蟲害區(qū)域；甚至在城市規(guī)劃中，無人機(jī)可以協(xié)作提供實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)以輔助交通管理。這些任務(wù)通常都需要智能體具備以下能力：獨(dú)立導(dǎo)航、實(shí)時(shí)決策以及互相協(xié)調(diào)。

這樣的協(xié)作任務(wù)并不輕松。一方面，智能體通常面臨部分可觀測性問題：攝像頭視野有限，通信范圍受限；另一方面，動(dòng)態(tài)環(huán)境中的不確定性使得智能體必須具備自適應(yīng)能力。在災(zāi)害響應(yīng)場景中，無人機(jī)可能無法提前預(yù)測哪些區(qū)域需要覆蓋，這就要求它們能在實(shí)時(shí)獲取數(shù)據(jù)時(shí)快速調(diào)整策略。而且在團(tuán)隊(duì)工作中，單個(gè)智能體的錯(cuò)誤可能影響整個(gè)任務(wù)的效率，這就對(duì)協(xié)作算法提出了更高的要求。

對(duì)于協(xié)作任務(wù)規(guī)劃，傳統(tǒng)方法在較為簡單的場景中有不錯(cuò)的表現(xiàn)。例如，粒子群優(yōu)化算法（PSO）擅長全局搜索目標(biāo)，但容易在動(dòng)態(tài)環(huán)境中陷入局限。貪婪算法雖然能快速做出決定，但往往缺乏長遠(yuǎn)規(guī)劃，導(dǎo)致效率低下?；谄胀ㄉ疃萉網(wǎng)絡(luò)（DQN）的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法可以幫助智能體學(xué)習(xí)策略，但在多智能體場景中會(huì)出現(xiàn)智能體間協(xié)調(diào)不足的問題。

另一種研究較多的分布式約束優(yōu)化（DCOP）技術(shù)通過明確任務(wù)優(yōu)先級(jí)來改善智能體間的協(xié)調(diào)能力。這些方法通常能夠在通信較充分的場景中提升效率，但它們的通信開銷巨大，使得實(shí)際應(yīng)用中難以應(yīng)對(duì)帶寬受限的條件。這些技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是顯而易見的，比如快速響應(yīng)、簡單實(shí)現(xiàn)；但它們的缺陷也不容忽視，尤其是當(dāng)任務(wù)規(guī)模和復(fù)雜度提升時(shí)，這些方法的性能往往會(huì)大打折扣。

在解決上述問題的過程中，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep Reinforcement Learning，DRL）、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Neural Network，GNN）以及 Transformer 技術(shù)的結(jié)合，為多智能體協(xié)作帶來了新希望。

DRL 最大的優(yōu)勢在于它能夠處理部分可觀測性環(huán)境下的任務(wù)，通過學(xué)習(xí)狀態(tài)與動(dòng)作的映射關(guān)系來優(yōu)化智能體的決策。它能處理環(huán)境的不確定性，并隨著經(jīng)驗(yàn)積累不斷提升策略。但在多智能體場景中，DRL單獨(dú)使用時(shí)容易因智能體間缺乏有效信息交互而導(dǎo)致局部最優(yōu)。

圖1：具有5個(gè)代理和20個(gè)目標(biāo)、未收集目標(biāo)（綠色）、收集目標(biāo)（灰色）和代理視覺半徑rv（代理周圍的紅色圓圈）的網(wǎng)格環(huán)境的示例配置。無人機(jī)最多可以與k=3個(gè)相鄰無人機(jī)通信。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)提供了一個(gè)革新性的解決方案。GNN能夠高效地建模智能體與目標(biāo)之間的關(guān)系，將整個(gè)系統(tǒng)表達(dá)為圖結(jié)構(gòu)，并通過節(jié)點(diǎn)和邊捕獲關(guān)鍵的協(xié)作信息。在任務(wù)規(guī)劃中，GNN可以幫助無人機(jī)了解自己與其他成員的相對(duì)位置，以及如何分配目標(biāo)。

而 Transformer以其多頭注意力機(jī)制和卓越的信息捕捉能力，進(jìn)一步增強(qiáng)了任務(wù)規(guī)劃的效果。它能夠在部分可觀測環(huán)境下處理長距離依賴關(guān)系，將局部信息與全局信息結(jié)合，從而讓智能體之間的消息傳遞更加高效。

2.方法論解析

2.1 問題表述與模型構(gòu)建

在多智能體導(dǎo)航中，如何使無人機(jī)在未知目標(biāo)和動(dòng)態(tài)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)高效路徑規(guī)劃是一個(gè)核心問題。研究團(tuán)隊(duì)將該問題建模為部分可觀測馬爾科夫決策過程（MDP），以充分捕捉環(huán)境的不確定性和智能體的決策過程。

MDP 通常通過四元組 (S,A,T,R) 來描述：

狀態(tài)空間 (S)：包括環(huán)境中的所有可能狀態(tài)。對(duì)于每個(gè)智能體 i，狀態(tài)可以細(xì)化為：

其中pi(t)表示代理i的位置，Gi（t）表示可見和未收集目標(biāo)的集合，其中 pi(t)是智能體的位置 是可見且未被收集的目標(biāo)集合，而 Vi(t)是智能體的可視區(qū)域，定義為滿足以下條件的點(diǎn)集：

rv是視野范圍，設(shè)定為 4.5 單位。

• 動(dòng)作空間 (A)：智能體可以選擇的動(dòng)作為四個(gè)方向的離散移動(dòng)（上、下、左、右）。
• 轉(zhuǎn)移動(dòng)態(tài) (T)：描述狀態(tài)之間的變化，由環(huán)境和智能體的動(dòng)作決定。
• 獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù) (R)：用于引導(dǎo)目標(biāo)導(dǎo)向行為并懲罰無效動(dòng)作，其定義為：
• γ=0.99\gamma = 0.99 為折扣因子。
• rg=+10是成功收集目標(biāo)的獎(jiǎng)勵(lì)。
• rv=?5是無效動(dòng)作的懲罰。
• Ig,Iv分別是目標(biāo)是否被收集和動(dòng)作是否合法的指示函數(shù)。

這一框架確保了智能體在部分可觀測的環(huán)境中能夠逐步優(yōu)化其導(dǎo)航策略，提升目標(biāo)達(dá)成率和任務(wù)效率。

2.2 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)

多智能體之間的交互關(guān)系復(fù)雜，傳統(tǒng)方法難以捕捉這種動(dòng)態(tài)。為此，研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）的架構(gòu)，將智能體和目標(biāo)建模為節(jié)點(diǎn)，通過自適應(yīng)的邊權(quán)表征關(guān)系。

圖2：提出的GNN架構(gòu)由實(shí)體嵌入層和基于轉(zhuǎn)換器的消息傳遞機(jī)制組成。

節(jié)點(diǎn)特征構(gòu)造：每個(gè)節(jié)點(diǎn) vi 的特征向量 fi 包括空間位置和動(dòng)態(tài)目標(biāo)信息：

表示節(jié)點(diǎn)相對(duì)于觀察智能體的相對(duì)位置。

是三個(gè)最近目標(biāo)的位置及其收集狀態(tài)。

τi標(biāo)識(shí)節(jié)點(diǎn)類型：0表示智能體，1表示目標(biāo)。

自適應(yīng)圖構(gòu)建方法：圖結(jié)構(gòu)通過動(dòng)態(tài)更新生成，其中邊權(quán)重 eij 的定義為：

有效邊集合 Evalid滿足以下條件：

• 距離閾值：dij≤rv。
• 智能體間連接：僅連接至 k=3個(gè)最近智能體。
• 非自連接：i≠j。

這種動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu)使得模型能夠隨時(shí)間步捕捉環(huán)境變化，優(yōu)化智能體的協(xié)作任務(wù)規(guī)劃。

2.3 Transformer 增強(qiáng)的消息傳遞機(jī)制

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢在于局部信息處理，而 Transformer 則以其長距離依賴捕捉能力為補(bǔ)充，進(jìn)一步提升消息傳遞效率。

圖3：基于Transformer的架構(gòu)生成的注意力權(quán)重?zé)釄D。行表示源節(jié)點(diǎn)（代理），列表示目標(biāo)節(jié)點(diǎn)（目標(biāo)）。顏色越亮（權(quán)重越高）表示注意力越強(qiáng)，突出了關(guān)鍵的代理目標(biāo)關(guān)系。

實(shí)體嵌入層：初始節(jié)點(diǎn)特征 fi 被擴(kuò)展為：

其中：

• ?(τi) 是實(shí)體類型的嵌入。
• eij表示節(jié)點(diǎn)間的邊權(quán)。

多頭 Transformer 層：消息傳遞通過注意力機(jī)制進(jìn)行，節(jié)點(diǎn)嵌入更新為：

其中 H=3是注意力頭數(shù)，Whl為權(quán)重矩陣。

注意力系數(shù)計(jì)算為：

bij通過邊權(quán) eij融入注意力機(jī)制。

這種機(jī)制動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重，優(yōu)先處理關(guān)鍵交互關(guān)系，例如智能體與目標(biāo)或智能體間的協(xié)調(diào)信息，從而實(shí)現(xiàn)局部與全局信息的平衡。

2.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)架構(gòu)：雙深度 Q 網(wǎng)絡(luò)

為降低訓(xùn)練誤差并提升學(xué)習(xí)效率，研究團(tuán)隊(duì)采用了雙深度 Q 網(wǎng)絡(luò)（Double DQN）架構(gòu)，并結(jié)合優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放。

損失函數(shù)設(shè)計(jì)：

其中 yi是目標(biāo) Q 值：

重要性采樣權(quán)重 wi計(jì)算為：

δi是時(shí)間差分誤差，?、α、β為超參數(shù)。

目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)軟更新機(jī)制：在線網(wǎng)絡(luò)參數(shù) θ更新為：

θ′←τθ+(1?τ)θ′

這種架構(gòu)結(jié)合優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放策略，顯著提升了智能體在部分可觀測環(huán)境中的學(xué)習(xí)效率。

3.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與參數(shù)設(shè)定

為了驗(yàn)證這一框架的有效性，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一個(gè)可擴(kuò)展的網(wǎng)格化模擬環(huán)境，旨在模擬各種復(fù)雜任務(wù)情境。從小規(guī)模的 10×10 網(wǎng)格到較大規(guī)模的 60×60 網(wǎng)格，實(shí)驗(yàn)逐步增加了任務(wù)的復(fù)雜性，以測試方法的適應(yīng)能力和擴(kuò)展性能。

每個(gè)實(shí)驗(yàn)環(huán)境中都隨機(jī)分布了智能體和目標(biāo)。以小型網(wǎng)格為例（如 10×10 網(wǎng)格），智能體和目標(biāo)的數(shù)量相對(duì)較少，適合評(píng)估基礎(chǔ)導(dǎo)航性能；而在更大的網(wǎng)格（如 60×60）中，智能體數(shù)量可能擴(kuò)展到 33 個(gè)，而目標(biāo)數(shù)量則達(dá)到 169 個(gè)，這種配置能充分檢驗(yàn)算法在高密度目標(biāo)場景中的任務(wù)分配能力。

為了使實(shí)驗(yàn)更接近真實(shí)應(yīng)用場景，團(tuán)隊(duì)為智能體設(shè)置了兩項(xiàng)重要的限制：

1.視覺范圍：每個(gè)智能體的視野為以當(dāng)前位置為中心、半徑為 4.5 個(gè)單位的圓形區(qū)域，僅能感知附近的目標(biāo)和智能體。

2.通信約束：智能體只能與最近的 3 個(gè)鄰居通信，這不僅模擬了實(shí)際帶寬限制的場景，還強(qiáng)調(diào)了在受限通信條件下的高效協(xié)作需求。

這一實(shí)驗(yàn)設(shè)定為不同規(guī)模和條件的多智能體系統(tǒng)提供了統(tǒng)一的測試基準(zhǔn)，能夠全面評(píng)估所提出框架在真實(shí)復(fù)雜環(huán)境中的表現(xiàn)。

3.2 訓(xùn)練過程與細(xì)節(jié)

訓(xùn)練過程設(shè)計(jì)精巧，旨在確保智能體能夠在動(dòng)態(tài)環(huán)境中高效地學(xué)習(xí)和改進(jìn)其導(dǎo)航策略。研究團(tuán)隊(duì)使用了以下訓(xùn)練參數(shù)：

• 學(xué)習(xí)率：設(shè)置為 α=0.0005，以平衡學(xué)習(xí)的穩(wěn)定性和速度。
• 經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)：大小為 100,000，允許算法從大量歷史經(jīng)驗(yàn)中提取信息，避免偏倚。
• 探索策略：采用?貪心方法，其中 ?從 1.0 線性衰減到 0.01，逐步減少隨機(jī)探索以專注于利用已學(xué)得的策略。

每次訓(xùn)練更新在包含 64 條經(jīng)驗(yàn)的 mini-batch 中進(jìn)行，優(yōu)先抽取那些有更高學(xué)習(xí)潛力的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行訓(xùn)練。團(tuán)隊(duì)還結(jié)合了軟更新策略，對(duì)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù) θ′按以下公式更新：

θ′←τθ+(1?τ)θ′

其中 τ=0.001，確保更新過程足夠平滑，避免劇烈波動(dòng)。

訓(xùn)練以回合形式進(jìn)行，每回合最多包含 200 個(gè)時(shí)間步。在每 4 個(gè)時(shí)間步后，智能體根據(jù)新采樣到的經(jīng)驗(yàn)優(yōu)化策略，從而逐步提升其目標(biāo)收集能力和任務(wù)效率。

3.3 性能評(píng)估指標(biāo)解析

為了全面衡量框架性能，研究團(tuán)隊(duì)選取了以下兩大核心指標(biāo)：

• 目標(biāo)收集率：衡量智能體成功訪問目標(biāo)點(diǎn)的比例。這一指標(biāo)直接反映了系統(tǒng)的任務(wù)完成效果。
• 網(wǎng)格覆蓋率：計(jì)算智能體在單回合內(nèi)觀察到的網(wǎng)格比例，用于評(píng)估其探索能力。

圖4：所提出的方法與基線DQN方法在（a）目標(biāo)實(shí)現(xiàn)和（b）網(wǎng)格覆蓋方面的比較。

此外，每回合所需的平均步數(shù)和時(shí)間效率也被用來比較不同算法的表現(xiàn)。結(jié)果顯示，所提出的 GNN 架構(gòu)顯著優(yōu)于基線 DQN。在一個(gè)包含 15 個(gè)智能體的大型網(wǎng)格（40×40）實(shí)驗(yàn)中，GNN 的目標(biāo)收集率達(dá)到 90%，而傳統(tǒng)DQN 僅為 42%。更重要的是，GNN 實(shí)現(xiàn)了近乎 100% 的網(wǎng)格覆蓋率，而 DQN 在更大規(guī)模網(wǎng)格中的覆蓋率最高只能達(dá)到 82%。這些數(shù)據(jù)表明，GNN 在處理高密度目標(biāo)任務(wù)時(shí)具備強(qiáng)大的擴(kuò)展性和效率。

圖5：GNN和DQN方法之間的性能比較顯示了15個(gè)代理隨時(shí)間收集的目標(biāo)百分比。

3.4 對(duì)比分析與消融研究

為了全面驗(yàn)證框架的優(yōu)越性，研究團(tuán)隊(duì)對(duì)比了多種基線算法，包括粒子群優(yōu)化（PSO）、基于密度的掃描（DBSCAN）、貪婪搜索算法和普通強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，無論是在目標(biāo)收集效率還是任務(wù)完成時(shí)間上，GNN 均顯著領(lǐng)先。例如，在 100×100 的大規(guī)模網(wǎng)格中，GNN 平均每回合需要 200 步，而其他方法需要多達(dá) 600 步。

圖6：所提出的方法和基準(zhǔn)算法之間的目標(biāo)實(shí)現(xiàn)比較。

研究還通過注意力權(quán)重?zé)釄D分析了 Transformer 在框架中的作用。熱圖清晰地展示了智能體與目標(biāo)之間的交互重點(diǎn)。例如，某些智能體在關(guān)鍵任務(wù)目標(biāo)上分配了更高的注意力權(quán)重，從而顯著提升了整體協(xié)作效率。

圖7：在具有15個(gè)代理的40×40環(huán)境中，不同代理連接限制對(duì)GNN性能的影響。該分析涵蓋了2到7個(gè)最近鄰居的連接限制。

在消融實(shí)驗(yàn)中，研究團(tuán)隊(duì)改變了智能體之間的通信連接數(shù)，從 2 到 7 不等。結(jié)果表明，適度增加連接數(shù)有助于提升性能，因?yàn)橹悄荏w可以通過額外的連接交換更多信息。然而，當(dāng)連接數(shù)超過一定閾值后，性能的提升趨于飽和，甚至因通信開銷增加而略有下降。這一現(xiàn)象凸顯了通信資源與任務(wù)性能之間的權(quán)衡，為實(shí)際應(yīng)用中如何設(shè)計(jì)通信策略提供了寶貴的實(shí)踐指導(dǎo)。

4.總結(jié)與討論

4.1對(duì)研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新點(diǎn)的整體評(píng)價(jià)

在傳統(tǒng)路徑規(guī)劃與強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法仍然困于動(dòng)態(tài)環(huán)境復(fù)雜性的今天，研究團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)新顯得尤為奪目。他們提出了一種將圖結(jié)構(gòu)和 Transformer 技術(shù)有機(jī)結(jié)合的新穎方法，以應(yīng)對(duì)多智能體導(dǎo)航的挑戰(zhàn)，并在有限通信與部分可觀測條件下實(shí)現(xiàn)了協(xié)作任務(wù)的顯著優(yōu)化。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (GNN) 的核心貢獻(xiàn)在于提供了一個(gè)靈活的建模工具，將智能體間的交互關(guān)系及智能體與目標(biāo)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)以結(jié)構(gòu)化圖的形式呈現(xiàn)。通過動(dòng)態(tài)更新圖結(jié)構(gòu)，該框架能夠?qū)崟r(shí)適應(yīng)環(huán)境變化，實(shí)現(xiàn)了智能體間的高效協(xié)作。而 Transformer 的加入則進(jìn)一步增強(qiáng)了消息傳遞的能力，其多頭注意力機(jī)制可以捕捉長距離依賴，并在局部與全局信息之間找到完美平衡。這種雙技術(shù)結(jié)合使得智能體既能高效處理與鄰居的交互關(guān)系，又能優(yōu)化整體任務(wù)規(guī)劃。

研究團(tuán)隊(duì)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果令人印象深刻。相較于傳統(tǒng)方法（如粒子群優(yōu)化、貪婪算法及基線 DQN），GNN 和Transformer 的組合在目標(biāo)收集率、網(wǎng)格覆蓋率以及任務(wù)完成效率上均取得了顯著提升。這一架構(gòu)不僅解決了傳統(tǒng)方法擴(kuò)展性不足的問題，還充分利用了信息交換中的協(xié)作優(yōu)勢，為動(dòng)態(tài)多智能體任務(wù)規(guī)劃設(shè)立了新標(biāo)桿。

研究團(tuán)隊(duì)的細(xì)節(jié)處理也展現(xiàn)了嚴(yán)謹(jǐn)性與前瞻性，節(jié)點(diǎn)特征的精確構(gòu)造、自適應(yīng)圖的動(dòng)態(tài)生成以及基于雙深度 Q 網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)策略相輔相成，推動(dòng)了整體框架的高效運(yùn)行。無論從理論創(chuàng)新還是實(shí)際效果來看，這篇研究團(tuán)隊(duì)都為多智能體協(xié)作系統(tǒng)的發(fā)展提供了重要啟示。

4.2對(duì)實(shí)際應(yīng)用和未來發(fā)展的啟示

這一框架不僅在理論上具有突破性意義，在實(shí)際應(yīng)用中也展現(xiàn)了強(qiáng)大的潛力。無人機(jī)自主規(guī)劃是一個(gè)直接且現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用場景。想象一組無人機(jī)在災(zāi)害響應(yīng)中部署，它們能夠像蜂群一樣協(xié)調(diào)行動(dòng)，快速覆蓋所有受影響區(qū)域。憑借 GNN 的結(jié)構(gòu)化信息處理能力和 Transformer 的高效消息傳遞機(jī)制，無人機(jī)能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整路徑，最大化資源利用率，同時(shí)在部分可觀測環(huán)境中保持決策的魯棒性。

在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，這一方法同樣充滿前景。無人機(jī)可以協(xié)作完成農(nóng)田監(jiān)測任務(wù)，例如精準(zhǔn)定位病蟲害區(qū)域，并高效分配工作目標(biāo)，減少重復(fù)飛行。更重要的是，這種框架還可以適應(yīng)動(dòng)態(tài)天氣條件，實(shí)時(shí)更新監(jiān)測策略，為農(nóng)作物管理提供支持。

除此之外，城市交通管理也是一個(gè)值得探索的方向。多智能體系統(tǒng)可以利用這一框架，協(xié)同優(yōu)化交通流量管理，減少堵塞情況發(fā)生。例如，一組自動(dòng)駕駛車輛可以基于實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù)自主規(guī)劃路徑，在確保安全的同時(shí)提升整體效率。

未來的研究也面臨一些挑戰(zhàn)。隨著任務(wù)規(guī)模進(jìn)一步擴(kuò)大，通信帶寬限制可能成為瓶頸。這就需要探索更加高效的通信策略，例如壓縮信息以減少傳輸負(fù)擔(dān)。此外在計(jì)算復(fù)雜性方面，如何在資源受限設(shè)備（如無人機(jī)）上實(shí)現(xiàn)更輕量化的算法也是一個(gè)重要課題。（END）

參考資料：???https://arxiv.org/abs/2504.08195??

本文轉(zhuǎn)載自???獨(dú)角噬元獸???，作者：FlerkenS