控制与决策

作者：马梓元,冯鹏宇,龚华军,王新华

单位：南京航空航天大学 自动化学院，南京 211106,,南京航空航天大学 自动化学院，南京 211106,,南京航空航天大学 自动化学院，南京 211106,,南京航空航天大学 自动化学院，南京 211106,

关键词：复杂环境;异构多智能体;任务分配;自适应动态机制;图神经网络;仿生机制

基金：国家自然科学基金项目(62350048).

针对复杂任务环境下异构多智能体的多目标优化调度中存在的动态不确定性等问题, 提出一种自适应深度图神经网络(AD-GNN)与仿生算法融合的任务分配方法. 首先, 通过构建自适应深度图神经网络, 根据任务图复杂度动态调整网络结构, 实现对异构多智能体与任务节点间复杂关系的高效建模; 然后, 引入仿生优化机制, 模拟自然进化和群体协作过程, 增强系统在动态干扰下的鲁棒性和全局寻优能力, 从而形成具备环境自适应的智能决策框架; 最后, 通过仿真实验结果表明: 在动态环境下, 所提出方法在任务完成时间、系统能耗、动态任务覆盖率上均表现优异, 能够有效应对动态不确定环境下的异构智能体任务分配问题, 显著提升系统在实时决策、协同效率以及环境适应性方面的综合性能.

来源：2026年第4期

《控制与决策》期刊编辑部

查看控制与决策杂志2026年第4期