本研究提出了一种新算法，使多个机器人能够高效协调，平衡中央集权与去中心化的决策。重点关注权重最大化问题，引入非相邻信息的集中化概念，并探讨了基于观察的控制器学习算法和分布式强化学习，以提升多智能体系统的性能。通过结合卷积神经网络和图神经网络，解决了多机器人路径规划中的通信问题，并验证了其有效性。