首日就绪：面向大规模约束多智能体系统的种群感知协调

在共享资源受限的大规模多智能体系统中，上游规划器需迭代评估候选资源计划。针对拉格朗日松弛法中成本 - 利用率响应映射依赖动态变化种群构成的问题，本文提出“种群感知协调接口”。该接口包含学习到的原始和对偶映射，基于紧凑的种群摘要进行条件化，使规划器能在迭代循环中查询聚合利用率及目标计划的成本轨迹。该方法无需每周期重训练即可适应种群演化，并支持通过小子样协调大群体。供应链案例表明，该方法显著降低了预测误差和容量违规率，实现了高效的跨域迁移与大规模协调。