RAMA：结合检索增强与情景记忆的多智能体低轨卫星网络路由框架

RAMA 提出一种结合近似信息状态（AIS）与情景记忆的检索增强多智能体深度强化学习路由框架，通过检索卫星过去的路由经验改善决策。在 140 颗卫星的 Kepler 星座中，相比 DDQN，平均端到端延迟降低 13.4%，99 分位延迟降低 66.7%；在 1,584 颗卫星的 Starlink shell 1 中，平均延迟降低 93.2%，在线更新后进一步降低 25.5%。