17、机器学习与多智能体协调的应用探索

机器学习与多智能体协调的应用探索

在动态和不确定的环境中，自适应学习技术在多个应用领域崭露头角。下面将为大家详细介绍机器学习技术在协调方面的应用。

机器学习技术在协调中的应用领域

1. 自适应路由

通信网络的路由算法依赖于每个节点的路由表信息来传输数据包到目的地。路由表通常会指定下一个要选择的节点以及传输延迟成本。为避免环路，所有节点的路由表需保持一致，并且随着新节点加入、旧节点故障或拥塞，路由表需动态更新。在分布式路由中，相邻节点会共享本地路由表信息，直到所有节点都掌握如何向其他节点发送数据包。

以AntNet为例，它基于人工蚁群范式的群体智能方法，以分布式方式更新路由表。具体操作步骤如下：
1. 从每个网络节点派遣移动智能体到网络中的随机目标节点。
2. 智能体使用最短路径算法遍历网络，并进行额外探索以评估替代路线。
3. 记录每条链路的成本。
4. 沿相同路径返回源节点，并更新所经过节点的路由表。
5. 返回途中的更新信息会像蚁群中的信息素过程一样积累和聚合。

通过这些移动智能体，网络节点能够集体学习以最大化吞吐量，具体学习的是经过中间节点到达目标节点的概率与相关行程时间的函数关系。此外，概率路由通过使用所有可能的良好路径来避免拥塞。

2. 机器人技术

随着机器人部署的增加，机器人团队的控制成为关键问题。通过有效的协调机制实现自我组织，可减少任务间的碰撞和干扰，降低控制需求。

研究发现，响应环境的自适应协调方法（无需通信）比静态方法表现更好。环境特征包括群体规模、场景类型、不确定性等。机器学习技术可用于自动调整启发式协