简介： 本发明公开一种基于边缘增强的多智能体系统通信方法及相关装置，解决现有的多智能体系统中智能体间通讯效率较低的问题，方法包括以下步骤：构造基于分布式部分可观测马尔科夫模型的多智能体系统；根据图神经网络建模方法生成节点与多维边缘信息；通过神经网络融合节点与边缘信息，并构造包含多维边缘信息的多智能体系统结构；综合其他智能体信息，智能体输出自身价值函数，通过单调性网络结构生成总体价值函数，进行多智能体强化学习训练；训练结束后，将生成的权重文件和EGMA网络结构配置文件部署到多智能体系统平台，进行任务决策；本发明能提高多智能体强化学习任务中智能体间的通讯效率，在多智能体平台中表现为收敛速度加快，胜率效果提升。