HMAGAT

深度分析

HMAGAT（導向超圖注意力網路）：結構化表徵在多智能體路徑規劃的應用與成效

多智能體路徑規劃（MAPF）在密集、障礙複雜的地圖上屬於高度耦合的協調問題，傳統以圖神經網路（GNN）或對偶注意力為主的做法僅限於二元互動，容易在高密度場景遭遇注意力稀釋與次優決策。