20、多智能体系统中的模拟、验证与扩散策略研究

多智能体系统中的模拟、验证与扩散策略研究

在多智能体系统的开发中，确保系统在部署后能正常运行是至关重要的。当模型未达到目标动态或参数超出可接受范围时，需要重新考虑建模选择或评估其他方法。而当模型满足目标动态且参数在可接受范围内时，可以通过模拟或模型检查来更准确地描述系统行为。

1. PRISM 工具的选择与特性

为了支持整个开发过程，我们选择了 PRISM - 概率符号模型检查器。它由伯明翰大学开发，能支持我们方法中的大部分阶段，包括建模、概率/随机模型检查和模拟。

1.1 建模

PRISM 建模语言基于反应式模块，以过渡系统的方式指定模型。它可以使用离散时间马尔可夫链（DTMC）、马尔可夫决策过程（MDP）和连续时间马尔可夫链（CTMC）分别表示概率、非确定性和随机系统。系统组件通过模块指定，状态编码为一组有限值变量，模块之间可以通过同步进行交互。

以下是一个随机循环计数器的示例：

ctmc
module counter
value : [0..99] init 0;
[] value < 99 -> 1.0 : (value’=value+1);
[] value = 99 -> 1.0 : (value’=0);
endmodule

在这个示例中， ctmc 声明模型是随机的，以连续时间马尔可夫链建模。 value 是一个范围在 0 到 99 之间且初始值为 0 的变量，过渡按照 [] guard -> rate : (variable - update)