15、基于最大团的分布式联盟形成与大规模代理系统的定量组织模型

基于最大团的分布式联盟形成与大规模代理系统的定量组织模型

在多智能体系统（MAS）的研究中，联盟形成和组织设计是两个关键的领域。联盟形成旨在让智能体通过合作组成联盟以实现共同目标，而组织设计则关注如何管理智能体之间的交互，以提高系统整体性能。

基于最大团的分布式联盟形成

在分布式联盟形成算法中，最终的联盟配置对于系统性能至关重要。以下是一个最终联盟配置的示例：
| 节点 | 候选联盟 C(i, j) | 选择的联盟 C(i) | 选择标志 | 决策状态 |
| — | — | — | — | — |
| v1 | {1, 2, 3}, {1, 3, 6}, {1, 6, 7} | {1, 2, 3} | … | done |
| v2 | {1, 2, 3} | {1, 2, 3} | … | done |
| v3 | {1, 2, 3}, {1, 3, 6} | {1, 2, 3} | … | done |
| v4 | {4} | {4} | 0 | doomed |
| v5 | {5, 6, 7} | {5, 6, 7} | 0 | done |
| v6 | {5, 6, 7} | {5, 6, 7} | 0 | done |
| v7 | {5, 6, 7} | {5, 6, 7} | 0 | done |

从这个表格可以看出，除了 v4 之外，每个智能体都加入了对其最优的联盟。由于 v4 被排除在外，并且它与联盟 {v5, v6, v7} 相邻，因此在可选的阶段 6 中，可以将 v4 与该联盟合并，形成更大的联盟 {v4, v5, v6, v7}。

算法