25、多智能体系统中的自主调度与重构

多智能体系统中的自主调度与重构

1. 自主调度概述

自主调度旨在为自主智能体提供一组任务的最小约束，使每个智能体能够独立地为其任务制定调度计划。即使一个智能体的任务依赖于其他智能体任务的完成，这种独立调度能力也应得以保持。这种约束的构建可视为一种协调机制的结果，确保当每个智能体的调度满足其约束时，存在一个联合可行的调度。

自主调度问题与传统（分布式）调度问题不同，除了像最小化总工期这样的效率标准外，还注重最大化参与智能体调度选择自由度（自主性）的灵活性标准。它不是强制每个智能体遵循给定的调度，而是为它们提供一组调度供选择。

为了表示这组可能的调度，自主调度为每个任务构建一组（时间）约束，使得每个智能体可以在满足所有任务约束的情况下自主选择调度。这些约束应满足两个条件：一是智能体选择的任何调度都不会与其他智能体的选择冲突；二是约束应具有最大灵活性，即不可能找到一组更宽松的约束同时满足第一个条件。

2. 背景与相关工作

分布式调度在过去十年一直是活跃的研究领域，主要可分为两类方法：
- 合作方法 ：如 DLS、HEFT、CPOP、ILHA 和 PCT 等，这些方法主要关注优化一些性能指标，如总工期和处理器之间所需的通信量。通常假设参与系统（i）完全合作，（ii）为所有任务建立一个全局可行的调度。
- 非合作方法 ：在许多应用中，参与系统并非完全合作。例如，在网格应用中，作业需要竞争 CPU 和网络资源，每个智能体主要关注最大化自身吞吐量。针对非合作调度，有两种主要方法：
- 博弈论方法 ：例如 Walsh 等人