31、多智能体系统方法与群体系统工程

多智能体系统方法与群体系统工程

在当今科技飞速发展的时代，多智能体系统和群体系统的研究愈发重要。多智能体系统旨在通过多个智能体的协作来实现复杂的任务，而群体系统则强调通过局部交互实现有用的自组织。本文将深入探讨这两个领域的相关概念、应用场景以及它们之间的联系。

1. 多智能体系统中的AMAS

AMAS（自适应多智能体系统）在一定程度上增加了通用性和灵活性，但可能是以牺牲峰值效率和理论确定性为代价的。在探索复杂的涌现系统时，利用“涌现计算过程”的系统具有重要意义。然而，这类系统的可靠性难以通过形式化证明，因为总会存在一定的失败概率。不过，这类系统有望通过内部自适应机制，在意外情况下产生可接受的响应，从而在实践中展现出更高的可靠性。

在涌现系统中，低层智能体无法完全访问全局成本函数，这意味着它们的环境中总是存在未知因素，因此智能体需要具备一定的适应性。为了让整个系统表现良好，关注每个智能体的非合作情况是一种有效的方法。同时，我们需要探索这些计算机制的范围和工作原理的理论，这些理论可能不是计算机科学中常见的先验形式，而是通过经典科学实验方法建立的偶然性质的理论。

2. 群体系统的定义与概念

2.1 群体行为的定义

群体行为被定义为“多个实体通过局部交互实现的有用自组织”。不同领域对群体行为有不同的定义：
- 生物学领域 ：用于模拟动物群体的去中心化自组织行为，如社会昆虫群落和其他动物社会的集体行为。例如，Bonabeau等人将其定义为“受社会昆虫群落和其他动物社会集体行为启发的分布式问题解决设备”。
- 机器人领域 ：Ben