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本发明公开了一种基于多智能体图强化学习的无人机避障方法，包括：构建能够实时反映UAV与网络实体之间关联关系的异构图，使系统能够准确捕获网络拓扑和环境状态的动态变化，为后续决策提供更加全面的状态信息；选取系统通信速率作为主要性能指标，并将通信速率和最大化问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程；构建能刻画多智能体交互关系的异构图，使用图注意网络实现状态编码；提出一种基于多智能体软演员‑评论家框架的协同训练机制，实现对Actor网络与Critic网络的联合优化。本发明方法融合了多智能体强化学习与异构图神经网络技术，能够最大化系统通信速率并提升UAV在高动态环境下的避障与通信决策能力。