5、大规模多智能体应用的自适应智能体分配与资源协调

大规模多智能体应用的自适应智能体分配与资源协调

在大规模多智能体系统中，智能体的分配和资源的协调是至关重要的问题，它们直接影响着系统的性能和效率。下面将详细介绍自适应智能体分配机制以及资源使用的分层协调方法。

自适应智能体分配机制

1. 目标平台选择

对于选定的智能体组 $i$，其目标智能体平台由该智能体组与各智能体平台之间的通信依赖关系决定，使用以下公式：
[
\arg_{j} \max (D_{ij})
]
其中，$j \neq n$，$n$ 是当前智能体平台的索引。

2. 协商阶段

当确定了本地智能体组及其目标智能体平台后，发送方智能体平台的 Actor 分配管理器会与目标智能体平台的管理器进行通信。若目标智能体平台接受该组中的所有智能体，发送方管理器将启动智能体迁移阶段；否则，它会与次优目标平台的管理器进行通信，直至找到可用的目标平台或检查完所有其他平台的可能性。

与之前的智能体分配机制相比，此阶段的一个重要区别在于协商的粒度。目标平台若有足够的空间和计算能力容纳所选智能体组中的所有智能体，才会接受迁移请求；否则将拒绝，即平台间的协商粒度为一个智能体组，不能接受部分智能体组。

3. 智能体迁移阶段

当发送方平台收到目标平台的接受回复后，发送方的 Actor 分配管理器将启动所选本地智能体组的迁移。后续步骤与之前的分配机制相同。

4. 机制特点

• 透明分布式算法 ：自适应智能体分配机制是完全分布式的，各智能体平台根据自身工作负载和智