28、多智能体系统模拟中的关键技术与未来方向

多智能体系统模拟中的关键技术与未来方向

1. 多智能体系统模拟中的执行时间建模方法对比

在多智能体系统模拟中，执行时间的建模是一个重要问题，不同的方法有不同的特点和适用场景：
- Packet - World 方法 ：采用粗粒度模型来指定控制器的执行时间。每个控制器在连续动作之间有固定的执行时间，无论确定下一个动作所需的计算量如何。这种模型适用于现实世界中控制器执行时间变化不大，或只需粗略估计的情况。
- Webots 方法 ：处理执行时间的代码与控制软件的功能相互交织。控制软件必须以步进方式进行，每次步进后，控制器必须返回该控制循环步骤所消耗的时间。

与上述方法相比，基于面向方面编程的方法具有更高的灵活性。建模者可以在单个方面声明性地定义控制软件的持续时间原语，与代码的其他部分清晰分离。通过方面编织，可以在模拟期间自动强制执行对这些持续时间原语的跟踪，避免了每次将控制软件嵌入模拟以及建模者调整持续时间原语时手动编写和插入跟踪代码的麻烦。不过，该方法的局限性在于，可定义的持续时间原语的粒度受到切入点语言表达能力的限制。

2. 多智能体系统模拟的未来研究方向

未来研究主要集中在两个方面：扩展建模框架和扩展软件架构。

2.1 扩展建模框架

• 支持动态环境中的感知 ：目前的建模框架缺乏捕捉智能体感知动态环境方式的建模构造。在动态环境中，感知不仅仅是对环境部分的静态状态快照，还与动态性密切相关。例如，传感器可以记录环境中实体的运动，而不仅仅是它们的瞬时位置。研究感知与动态性之间的关系是一个有趣