27、混合多智能体系统中的状态树、配置与同步机制解析

混合多智能体系统中的状态树、配置与同步机制解析

在多智能体系统中，状态的管理、智能体之间的同步与协作是至关重要的。本文将深入探讨状态树、配置的概念，以及同步机制在多智能体系统中的应用。

1. 状态树与配置

状态树是由函数β自然诱导生成的，以s0为根节点。在处理过程中，状态机的每个区域或复合状态仅包含一个活动状态，这些活动状态构成的树被称为配置。

配置的定义 ：配置c是一个以状态为节点的有根树，其根节点是整个状态机的最顶层初始状态。若状态s是s′的直接前驱，则必须满足β(s′) = s。配置的构建需要对叶节点递归应用以下过程：若叶节点标记为状态s，则将所有α(s)作为s的直接后继引入。

2. 同步与协作

多智能体系统的整体性能在很大程度上取决于智能体之间的协作行为，而协作和协调可以通过同步来实现。在救援场景中，转换标签可作为混合自动机形式主义中同步的触发器。但对于更复杂的协调和协作，简单的同步概念可能并不足够。

2.1 机器人足球中的协调示例

机器人足球是一项团队运动，智能体之间的协作至关重要。为实现两个球员协调去球的行为，需要对球员、球、对手和对手球门的位置进行建模。

以下是相关变量的定义：
| 变量 | 含义 | 初始值 |
| ---- | ---- | ---- |
| bR | 全局真实球位置 | [80, 60] |
| b | 每个球员测量的局部球位置 | - |
| p1, p2 | 球员1和2的全局位置 | [0, 60], [0, -60] |
| p | 球员的局部位置 |