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摘要 - 本文引入了图形卷积网络（GCN）的新应用，以提高基于共识的捆绑算法（CBBA）在多机器人任务分配方案中的效率。本研究中提出的方法在于基于学习的策略的整合，以近似于CBBA框架中用于评分的传统启发式方法。通过采用GCN，提出的方法旨在学习和预测分数功能，这对于多机器人系统中的任务分配决策至关重要。这种方法不仅简化了分配过程，而且还可以提高机器人之间任务分布的准确性和效率。本文介绍了如何有效地针对此特定应用定制GCN的详细探索，以及结果证明了这种基于学习的方法比常规启发式方法在各种模拟的多机器人任务分配方案中的优势。关键字 - 任务分配，多机器人系统，分布式算法，图形卷积神经网络
朝着基于学习的分布式任务分配...
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