19、多智能体巡逻策略与粒子群优化算法的研究与应用

多智能体巡逻策略与粒子群优化算法的研究与应用

在多智能体系统和优化算法领域，多智能体巡逻策略以及粒子群优化算法有着重要的研究价值和应用前景。本文将围绕多智能体巡逻策略的强化学习方法以及粒子群优化算法的改进展开介绍。

多智能体巡逻策略的强化学习

在多智能体巡逻问题中，智能体需要在图结构的环境中进行巡逻。传统的马尔可夫决策过程（MDP）定义存在一些问题，随着特征数量的增加，状态空间呈指数级增长，这使得使用Q - Learning学习多个MDP变得难以处理。

状态表示与问题分析

智能体的状态由多个特征组成：
1. 智能体所在的节点（|V|种可能值）。
2. 智能体到来的边（d种可能值）。
3. 具有最高（最差）空闲度的邻居节点（d种可能值）。
4. 具有最低空闲度的邻居节点（d种可能值）。
5. 其他智能体打算访问的相邻节点列表（2d种可能值）。

动作集的基数等于图的度数d，每个动作使智能体能够到达相邻节点。根据这种MDP定义，状态总数|S| = |V| × d³ × 2d，动作总数|A| = d。例如，对于一个度数为7且由50个节点组成的图，每个MDP理论上需要存储超过1500万个标量。

利用图拓扑编号有效状态

在|V| × d³ × 2d个状态中，很多状态智能体永远不会访问。可以根据图的拓扑结构精确计算智能体实际会访问的有效状态数量。假设节点i的度数为di，有效状态数量|S| = ∑|V|i = 1 d³i × 2di。通过这种方法，可以显著减少状态空间的大小。例如，对于一个特定的五节点图，初始状态空间大小为1080，使用该公式后可减少到252，