项目研究

整理自日常学习笔记，覆盖 MAPF、CBS、A*、D* Lite、MARL、MDP、DQN、PPO、CTDE、GNN 等多智能体路径规划与强化学习核心概念。从单机路径规划到多机器人协同调度，再到多智能体强化学习优化的完整技术路线。

已登记软著的在线演示界面，展示多机器人协同调度与路径冲突验证。

已登记软著的在线演示界面，展示地图编辑、路径推荐与沙盒演练。

强化学习课程笔记原文整理，覆盖基础概念、MDP 与价值函数、动态规划与蒙特卡罗、TD/Sarsa/Q-Learning、函数近似、DQN 与策略梯度。