5、分布式系统规划与协调：挑战与策略

分布式系统规划与协调：挑战与策略

分布式规划的类型与策略

在许多领域，如制造业，规划过程过于复杂，单个智能体难以独立完成。因此，繁琐的规划功能可以分配给一组智能体，每个智能体为规划贡献一部分内容，直到形成一个更可接受或全面的规划。这类似于解决复杂问题，创建复杂规划也需要多个合作的规划专家进行协作。

分布式规划主要分为为集中式规划和分布式规划两种类型，每种类型都有不同的策略。

集中式规划的分布式规划

集中式规划的分布式规划中，有任务共享和结果共享两种策略。任务共享策略下，总体问题制定任务被分解并分配给一组规划专家，他们各自为规划做出贡献。例如在制造业规划、无人机控制或物流领域，规划专家通过交换部分指定的规划进行交互。以制造业为例，采用的混合模型将通用规划器与用于几何推理和“夹具设计”的专家规划器相结合。几何专家增强问题的规范，检测规划器无法检测的交互，并生成抽象规划和交互图，将特定的排序约束传达给规划器。通用规划器根据这些约束规划加工操作，然后将增强后的规划传递给夹具设计专家，夹具设计专家分两个阶段完成任务：提出合适的设置方案并进行测试。

而结果共享策略则要求每个规划智能体并行生成部分规划，然后共享和合并这些规划，以在协商搜索模式下达成完整规划。这种策略已被用于解决通信网络领域的分布式约束满足问题，在这类问题中，每个目标的实现需要一组协调的行动分布在部分节点上完成。智能体通过这种策略“暂时分配网络连接到特定电路，并与邻居共享这些临时分配”，若检测到不一致的分配，会尝试其他分配，直到确定一组一致的分配。

分布式规划的分布式规划

分布式规划的分布式规划是分布式规划中最具挑战性的问题。规划过程和结果都