一种结合选择性通信与冲突解决的多智能体路径规划方法

来源：电子与信息学报杂志2025年第8期北京时间：

作者：王昱, 张旭秀

单位：大连交通大学电气工程学院 大连 116028

摘要：在动态密集场景中，路径规划方法面临计算复杂度高、系统可扩展性差等问题，尤其在障碍物密度大、智能体数量多的结构化环境中，易出现寻路效果不佳及碰撞死锁等现象。针对复杂场景下多智能体路径规划通信与动态冲突的双重挑战，该文提出一种基于选择性通信与冲突解决的多智能体路径规划方式(DCCPR)。该方法构建动态联合屏蔽补充决策机制，通过融合A*算法生成的期望路径与双惩罚项强化学习，在实现任务目标的同时减少路径偏差；引入基于多层次动态加权的优先级冲突解决策略，结合初始距离优先级、任务Q值动态调整及轮流通行机制，有效处理系统中冲突情境。通过在训练期间从未见过的结构化地图上测试，相比决策因果通信(DCC)任务成功率提高约79%，平均回合步长降低了46.4%。

关键词：多智能体路径规划, 强化学习, 选择性通信, 冲突解决

基金资助：国家自然科学基金(U24B20159)，辽宁省重点研发计划 (2022020594-JH1/108)