GNN-VAE: 基于图神经网络的多智能体协调

原文标题: Reliable and Efficient Multi-Agent Coordination via Graph Neural Networks

来源: arXiv 2503.02954 (2025)

关键词: GNN-VAE、多机器人协调、约束满足、生成模型

摘要

多智能体协调问题面临最优性和计算复杂度之间的权衡。本文提出基于GNN-VAE（图神经网络-变分自编码器）的框架，学习高质量解的分布：

GNN: 捕获智能体间的复杂交互
VAE: 生成多个候选解，处理问题的不确定性
约束保证: 通过结构设计确保解的可行性

实验表明可扩展到250个机器人的协调问题。

1. 问题设定

1.1 多智能体导航协调

场景: N个机器人在共享空间中导航

避免碰撞
优化总行程时间
满足资源约束

1.2 协调图

图结构 G = (V, P, A):

V: 节点（干涉区间）
P: 有向边（先后顺序）
A: 无向边（联合动作）

决策变量:

→ / ←: 排他性通过
≻ / ≺: 跟随通过

1.3 约束

无环约束: 避免死锁
密度约束: 限制同时通过的机器人数

2. GNN-VAE框架

2.1 整体架构

┌────────────────────────────────────────────┐
│            GNN-VAE Framework               │
├────────────────────────────────────────────┤
│                                            │
│  输入: 协调图 G                             │
│         ↓                                  │
│  ┌─────────────────────────────────────┐  │
│  │  GNN Encoder                         │  │
│  │  节点特征 → 潜在空间 z               │  │
│  └─────────────────────────────────────┘  │
│         ↓                                  │
│  ┌─────────────────────────────────────┐  │
│  │  VAE Sampling                        │  │
│  │  z ~ N(μ, σ²)                        │  │
│  └─────────────────────────────────────┘  │
│         ↓                                  │
│  ┌─────────────────────────────────────┐  │
│  │  GNN Decoder                         │  │
│  │  z → 节点排名 + 边模式               │  │
│  └─────────────────────────────────────┘  │
│         ↓                                  │
│  输出: 可行解（保证约束满足）              │
│                                            │
└────────────────────────────────────────────┘

2.2 双分支预测

分支1: 节点排名

预测节点的优先级顺序
用于确定通过顺序

分支2: 边模式

预测排他性 vs 跟随
决定通过方式

约束保证: 通过结构设计确保无环和密度约束

3. 实验

3.1 基线方法

MILP精确求解
启发式方法
采样方法

3.2 扩展性测试

机器人数量	GNN-VAE时间	MILP时间
50	0.2s	15s
100	0.5s	120s
250	2s	超时

3.3 解质量

接近MILP最优解（差距<5%）
显著优于启发式方法

4. 与AIOps的关联

虽然本文针对机器人协调，但技术有潜在应用：

技术	AIOps应用
图结构建模	服务依赖图
生成模型	故障场景生成
约束满足	资源分配优化

结论

GNN-VAE为复杂约束优化问题提供了可扩展的学习方案，结合了深度学习的效率和约束满足的可靠性。