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狭隘环境下多机器人路径规划使用共享资源时,极易产生冲突,优先顺序化是解决共享资源冲突的一个重要技术。本文提出了一种基于学习分类器的动态分配优先权的方法,提高机器人团队的性能。首先机器人通过XCS优化各自的行为,然后引入和训练高水平的机器人管理者来分配优先权解决冲突。本方法适用于部分可知的Markov环境,仿真实验结果表明本文所提方法用于解决多机器人的路径规划冲突是有效的,提高了多机器人系统解决路径规划冲突的能力。