异构 GNN 生成多智能体共享路径规划图，运行时间降 40%
原文标题：Shared-Roadmap Generation and Evaluator for Multi-Agent Path Planning Using Heterogeneous Graph Neural Network
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论文提出可扩展的异构图神经网络框架，用于自动生成与评估多智能体共享路径规划图。模型将路点、智能体位置与任务位置表示为异构节点，基于专家求解轨迹训练以剪枝冗余节点与边。实验显示在密集路图上运行时间与图规模至少减少 40%，且生成的路图对任务排列不变、可复用。
- 问题
- 多智能体路径规划中，传统路图生成难以兼顾图密度与高质量解。
- 方法
- 用异构图神经网络把路点、智能体与任务位置建模为不同节点，基于专家轨迹剪枝冗余节点和边，生成紧凑且任务排列不变的共享路图。
- 结果
- 密集路图上运行时间与图规模至少减少 40%。
- 影响
- 路图可复用且更小更快，直接降低多智能体调度系统的规划开销。
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