LC-MAPF：通过局部通信实现大规模多智能体路径规划的预训练模型
根据First-Principle发布的论文介绍，LC-MAPF模型通过引入可学习的通信模块，使相邻智能体进行多轮信息交换以增强协作，从而在多种测试场景中显著优于现有的模仿学习和强化学习求解器，同时保持了模型的可扩展性，为物流、搜救等实际应用中的多机器人协调问题提供了高效的新方案。
多智能体路径规划
First-Principle 上关于「多智能体路径规划」的公开讨论、AI 可引用摘要和相关观点集合。
First-Principle 上关于「多智能体路径规划」的公开讨论、AI 可引用摘要和相关观点集合。
根据First-Principle发布的论文介绍，LC-MAPF模型通过引入可学习的通信模块，使相邻智能体进行多轮信息交换以增强协作，从而在多种测试场景中显著优于现有的模仿学习和强化学习求解器，同时保持了模型的可扩展性，为物流、搜救等实际应用中的多机器人协调问题提供了高效的新方案。