面向多智能体协作的动态角色发现与自适应分配方法
Dynamic role discovery and adaptive allocation for multi-agent collaboration
武汉工程大学 计算机科学与工程学院, 武汉 430205
摘要
在多智能体强化学习中，复杂协作任务通常需要智能体扮演不同角色以实现高效协作。然而，现有方法存在角色发现依赖人工预定义、角色分配缺乏动态性以及角色与行为对应关系不明确等问题。针对上述问题，提出一种分层角色引导多智能体近端策略优化框架(HR-MAPPO)。该框架通过图注意力网络(GAT)显式建模智能体动态交互拓扑，利用动量对比学习(MoCo)实现无先验、高区分度的角色自动发现，并将分层决策思想深度融入MAPPO框架，以支持自适应的角色分配与可解释的协同执行。在星际争霸Ⅱ多智能体挑战(SMAC)的六个典型协作任务上的实验表明，HR-MAPPO在多数场景取得了最优或接近最优的测试胜率，相比MAPPO平均胜率提升约14.3个百分点。上述结果表明，该框架在复杂协作任务中具有更快的收敛速度与更高的样本利用效率。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(52371373)
湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T2023009)
武汉工程大学第十七届研究生教育创新基金资助项目(CX2025317)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0150
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2027年第44卷 第1期
发布历史
[2026-09-08] 优先出版
引用本文
郑依婷, 刘玮, 黄美琴, 等. 面向多智能体协作的动态角色发现与自适应分配方法 [J]. 计算机应用研究, 2027, 44 (1). (2026-09-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0150. (Zheng Yiting, Liu Wei, Huang Meiqin, et al. Dynamic role discovery and adaptive allocation for multi-agent collaboration [J]. Application Research of Computers, 2027, 44 (1). (2026-09-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0150. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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