內(nèi)容簡介：針對協(xié)同任務分配的決策建模與求解難點，開展多智能體協(xié)同任務分配技術研究，以實現(xiàn)多智能體間的高效協(xié)同和動態(tài)任務分配。提出了一種基于深度強化學習的協(xié)同任務分配方法，采用深度Q網(wǎng)絡（DQN）算法實現(xiàn)智能體的構建和環(huán)境的模擬，以優(yōu)化任務分配的效率和效果。通過構建典型任務場景，設計了詳細的決策模型訓練與應用方案，驗證了所提出的算法在協(xié)同任務中的有效性。實驗結果表明，該方法能夠兼顧多目標綜合任務效能，成功概率提升約17%。基于深度Q網(wǎng)絡的多智能體協(xié)同任務分配方法可以有效提升任務分配效能。