14、基于进化规则库的多智能体系统

基于进化规则库的多智能体系统

1. 系统介绍

在多智能体系统中，表示代理决策推理过程中知识的一组规则已被广泛应用。这些规则库可以随着代理自身的经验和从其他代理传递的知识而不断进化。对于大多数代理工作的复杂、动态和不可访问的环境，一组进化规则是适当的。规则集不仅可以随着代理自身经验和对环境的其他代理的经验而进化，还可以通过遗传算法生成新规则，并基于环境反馈调整规则强度。

本文介绍了一种基于进化规则库（EEERB）的多智能体系统，其中每个代理的规则库随着其经验与知识的积累以及与其他代理分享关于环境的经验和信息而不断进化。针对从零开始的规则库与当前环境状态之间匹配概率低的问题，提出了结合部分匹配与动态自适应匹配率的解决方案。强调了所有代理之间分享环境经验和信息的效率，并描述了局部分享和全局分享策略。

2. 问题解决

2.1 低匹配率问题

对于一个从零开始、没有先前经验和知识的规则库，当前状态的低匹配率成为一个有效性和规则演化效率的问题。本文提出了一种部分匹配方案，而不是完全匹配，并采用了动态匹配率，以便随着时间的推移适应变化的环境。

2.2 动态自适应匹配率

为了应对从零开始的规则库与当前环境状态之间匹配概率低的问题，提出了动态自适应匹配率的方法。这种方法不仅提高了规则库的匹配概率，还增强了规则演化的效率。通过动态调整匹配率，代理可以在复杂和变化的环境中更好地适应和学习。

3. 合作方式

3.1 局部合作

局部合作是通过每个代理发布和分享一些质量更好的规则来执行的。这些规则可以帮助其他代理更快地找到合适的解决方案，从而提高整个系