4、大规模多智能体系统仿真与调度技术解析

大规模多智能体系统仿真与调度技术解析

1. 多智能体系统结果表达与行动选择

在多智能体系统中，结合相关公式，对于NCA和RCA的结果可以如下表达：
[
\begin{cases}
u_{CT CT}^{NC}=u_{CT CR}^{NC}=u_{CR CT}^{NC}=u_{CR CR}^{NC}=\frac{1}{4}\
u_{CT CT}^{RC}=u_{CT CR}^{RC}=u_{CR CT}^{RC}=u_{CR CR}^{RC}=\frac{1}{4}
\end{cases}
]
对于给定结果，唯一可能的智能体行动可重写为：
[
C C, C D, D C, D D \geq > \geq
]
同样，基于相关条件，可能的NCA、RCA行动为：
[
CR CR, CR CT, CT CR, CT CT \geq > \geq
]
从相关公式可以明显看出每个智能体将选择的行动，每个智能体确切知道该做什么。

2. 基于实时调度理论的事件交错调度技术

2.1 实时调度算法实现同步进程或事件

实时调度是处理和运行同时任务的常用方法，当响应时间是关键问题时尤为重要。与DES系统中用于适应并发事件的先进调度机制（CQ）相比，实时调度原理可用于建立事件的替代调度。
实时（RTS）系统常用于多个重要应用领域，如机器人技术、航空电子、电信、过程控制等，在一些嵌入式系统中也有应用。这些程序的共同特点是生产测试有严格的截止时间，结果的时机很关键，在某些情况下甚至有害。
实时调度系统的软件架构可分为以下