3、基于多智能体Q学习的智能体网络自组织研究

基于多智能体Q学习的智能体网络自组织研究

1. 智能体网络模型

智能体网络的目标是将任务分配给智能体，以最小化智能体之间的通信成本并最大化完成任务所获得的收益。在该模型中，智能体网络由一组协作智能体组成，即 $A = {a_1, …, a_n}$，处于分布式任务分配环境中。任务环境呈现出连续动态的任务流，每个任务 $\Theta$ 由一组子任务组成，即 $\Theta = {θ_1, …, θ_m}$。每个子任务 $θ_i$ 需要特定的资源和一定的计算能力来完成，并且成功完成子任务的智能体将获得相应的收益。子任务 $θ_i$ 被建模为一个令牌 $\Delta_i$，可以在网络中传递以找到合适的智能体来完成。

智能体网络中有三种类型的邻居，即对等、从属和上级邻居，由对等和从属 - 上级两种关系构成。具体定义如下：
- 对等关系（Peer-to-Peer） ：用“∼”表示（$∼⊆A × A$），是一种兼容关系，具有自反性和对称性，即 $\forall a_i \in A : a_i ∼ a_i$ 且 $\forall a_i, a_j \in A : a_i ∼ a_j \Rightarrow a_j ∼ a_i$。
- 从属 - 上级关系（Subordinate - Superior） ：用“≺”表示（$≺⊆A × A$），是一种严格偏序关系，具有非自反性、非对称性和传递性，即 $\forall a_i \in A : ¬(a_i ≺ a_i)$，$\forall a_i, a_j \in A : a_i ≺ a_j \Rightarrow ¬(a_j ≺ a_i)$ 且 $\forall a_i, a_j