5、多智能体系统模拟：挑战与框架

多智能体系统模拟：挑战与框架

1. 多智能体系统的耦合与调度

在定义智能体行为和环境动态后，需要将它们耦合起来以对目标多智能体系统（MAS）进行建模。一个MAS可以被视为一个三元组：MAS = <智能体, 环境, 耦合>。耦合的主要问题是使其在时间上保持一致，即需要定义一个进化函数（Evolution），使得MAS从时刻t到t + dt的演化是智能体动作A1(t), A2(t)…An(t)与环境自然演化产生的动态En(t)的组合结果：
[ \sigma(t + dt) = Evolution(\uplus(An(t), En(t)), \sigma(t)) ]
这里的符号⊎表示动作组合运算符，用于定义如何组合时刻t产生的动作以计算它们对前一世界状态σ(t)的影响。

离散时间模拟（dt为常数）因其实现简单，是模拟MAS最常用的技术。其实现可以通过以下简单的循环：

while ( globalVirtualTime != endOfSimulation ){
    for ( SimulatedAgent agent : AllTheAgents )
        agent.act(); // 感知、决策、行动
    virtualEnvironment.evolve(); // 动态环境的演化
    globalVirtualTime++;
}

然而，这种调度技术存在一个主要问题：每个模型的激活顺序可能会改变系统状态的结果，因为环境会随着每个动作而演化，这可能导致相同行为下系统动态差异很大。例如在捕食者 - 猎物问题中，猎物的生死可能取决于激活列