arXiv 人工智能· Brandon Ho, Nikola Rogers, Seung-Kyum Choi·· 7 小时前AI 评分33
基于异构图神经网络的多智能体路径规划共享路线图生成与评估框架
Shared-Roadmap Generation and Evaluator for Multi-Agent Path Planning Using Heterogeneous Graph Neural Network
AI 导读
研究人员提出一种基于异构图神经网络（GNN）的框架，用于自动化生成与评估多智能体路径规划的共享路线图。该框架将航路点、智能体及任务位置建模为异构图节点，通过专家轨迹训练识别关键兴趣点并剪枝冗余节点与边。实验结果显示，该方法在密集路线图场景下使运行时间和图规模均减少至少 40%，显著降低了规划开销。
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