16、多智能体系统中的学习与协调：策略与应用

多智能体系统中的学习与协调：策略与应用

在当今复杂的动态环境中，多智能体系统（MAS）的协调问题变得愈发重要。自适应学习技术为大规模多智能体系统的协调提供了自动化的解决方案，增强了系统在动态环境中的鲁棒性。接下来，我们将深入探讨多智能体系统中学习与协调的相关内容。

多智能体系统基础与学习概念

在多智能体系统中，每个智能体都需要做出一系列决策，包括下一步执行什么任务、是否接受其他智能体的任务、是否请求其他智能体代其完成任务以及与其他智能体共享哪些信息，以实现自身目标。在合作分布式的多智能体系统中，智能体共享相同的全局目标，问题在于如何协调局部目标以满足全局目标。而开放系统中，智能体来来去去，不一定共享相同的全局目标，但偶尔会在局部目标上进行合作。通过开放的多智能体系统范式来建模大型动态多模态问题，可以降低问题的复杂性，并使用谈判和激励等间接方法来诱导协调，从而实现大多数目标。

学习是一个由元组 {T, P, E} 描述的过程，其中 T 是任务，P 是性能指标，E 是经验。在多智能体系统中，任务的性能取决于协调质量，可从管理成本（如通信成本）或涌现属性两个方面进行评估。协调质量指标至少应结合性能、资源和失败三个方面。

机器学习有三种基本方法：
1. 监督学习 ：在训练阶段由教师提供正确输出。
2. 无监督学习 ：不知道正确输出，但可以在输入中区分等价类来指导学习过程。
3. 基于奖励或强化学习 ：环境仅提供关于性能效用的反馈，学习者根据此反馈逐步修改其性能。

以下是一些与多智能体学习相关的机器学习策略总