2、多智能体网络实现自主分布式系统

多智能体网络实现自主分布式系统

1. 自主分布式系统（ADS）特性

在评估步骤（3）中，每个智能体必须考虑整体最优性，而非仅仅关注个体利益。在某些情况下，决策甚至可能违背自身利益。从这个意义上讲，步骤（3）所体现的能力可被称为协作能力。在许多应用中，由于协商机制相对简单，每个时间点只需进行一到两次迭代就能达成最终决策。也就是说，我们仅需要具有共同“世界观或价值观”的协作智能体来实现问题的目标。步骤（6）中的学习功能能够加速决策过程，避免不必要的协商迭代步骤。

ADS具有以下显著优点：
- 灵活性 ：涵盖系统设计和运行过程中的可维护性和可扩展性。系统规格或需求的频繁变更不会影响ADS的基本架构，仅需修改智能体的功能，或者简单地调整智能体的数量。我们无需重新设计整个系统，只需根据规模变化重新设计智能体的功能，或增减智能体的数量。
- 敏捷性 ：ADS的行为本质上是异步和并发的。每个智能体都能基于自身决策采取行动，这是ADS的关键特性，而时间控制的集中式系统则无法实现这种自主行为。
- 鲁棒性 ：与集中式系统通常较为脆弱不同，ADS中智能体的插拔操作十分灵活，部分智能体的损坏不一定会导致整个系统崩溃。剩余智能体的努力能够更轻松地维持系统的性能。

2. 多智能体网络模型

多智能体网络模型可用于描述ADS。该模型的目标包括系统设计、模型模拟、系统性能分析（如性能或无死锁性）以及通过网络对系统进行控制。该模型可从设计阶段一直应用到实时控制阶段，并可根据具体应用进行修改。

在ADS中，每个系统模块都有自己的控