随着人工智能技术的快速发展，多机器人协同系统在复杂环境中的路径规划问题日益受到关注。本文聚焦于结合动态权重分配的Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG) 模型，探讨其在多机器人协同路径规划中的应用，旨在提出一种高效、灵活的协同策略。
多机器人协同路径规划是指在特定环境中，多个机器人通过协作完成共同任务的过程。传统方法往往依赖于预设规则和集中式控制，难以适应动态变化的复杂环境。近年来，基于强化学习的多智能体系统（MAS）成为研究热点，其中MADDPG模型因其在分散式策略学习中的优势而受到广泛关注。
MADDPG模型是Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)算法在多智能体环境下的扩展，通过为每个智能体维护一个独立的actor-critic网络，实现分散式策略学习。该模型能够在竞争或合作环境中学习到稳定的策略，有效解决了多智能体系统中的非平稳性问题。
在多机器人协同路径规划中，不同机器人可能面临不同的任务优先级和约束条件。为了进一步提高协同效率，本文引入了动态权重分配机制。该机制根据当前环境状态、任务需求以及机器人间的相对位置等信息，动态调整各机器人的目标函数权重，确保整体协同效果最优。
以下是结合动态权重分配的MADDPG模型的具体实现步骤：
以下是一个简化的伪代码示例，展示了如何结合动态权重分配实现MADDPG模型：
for episode in range(num_episodes):
state = env.reset()
for t in range(max_timesteps):
# 获取当前状态和目标函数权重
current_state, weights = get_state_and_weights(state)
# 每个机器人选择动作
actions = []
for i in range(num_agents):
action = agent[i].act(current_state[i], weights[i])
actions.append(action)
# 执行动作并获取新的状态和奖励
next_state, rewards, done = env.step(actions)
# 存储经验数据
for i in range(num_agents):
agent[i].store_experience(current_state[i], action[i], rewards[i], next_state[i], done[i])
# 更新网络
for i in range(num_agents):
agent[i].update_networks()
# 更新状态
state = next_state
if done:
break
实验结果表明，结合动态权重分配的MADDPG模型在多机器人协同路径规划中表现出显著优势。与传统方法相比，该方法能够更有效地应对复杂环境变化和不确定性，提高协同效率和任务完成质量。
本文提出的结合动态权重分配的MADDPG模型为多机器人协同路径规划提供了一种新的解决方案。通过动态调整各机器人的目标函数权重，该方法有效提高了协同效率和整体性能。未来研究将进一步探索算法在不同场景下的应用潜力，并优化模型结构和训练策略。