2、合作控制维度解析

合作控制维度解析

合作控制在众多领域有着广泛的应用，尤其是在自主车辆系统中。本文将详细探讨合作控制的多个维度，包括半去中心化策略、对抗性交互、不确定演化以及复杂性管理等方面，并对未来的发展方向进行展望。

半去中心化策略

在合作控制中，半去中心化策略是一种重要的方法。其核心思想是通过迭代过程来计算策略。具体步骤如下：
1. 构建经验模型 ：一个智能体形成对其他智能体行为的经验模型。
2. 设计最优策略 ：基于这个模型，智能体设计出最优策略。
3. 更新策略与模型 ：当智能体部署新策略后，它们会重新建模彼此的行为，并重新设计各自的策略。

这种策略的收敛意味着一致性条件的满足，即每个智能体的行为与其他智能体对它的建模一致，并且每个智能体的局部策略相对于它对其他智能体的建模是最优的。

对抗性交互

自主车辆系统在可能存在敌意的环境中运行时，对抗性交互是一个重要的考虑因素。以下将从轨迹规划、对手预测和信息模式影响三个方面进行详细阐述。

与对手的轨迹规划

在“RoboFlag 演练”中，移动攻击者试图穿透防御区，而防御者需要拦截攻击者。当攻击者的路径已知时，可以建立一个混合整数线性规划（MILP）问题来计算防御者的轨迹。MILP 优化与线性规划类似，但部分或所有变量被约束为整数，其一般形式为：

max cTx
subject to Ax ≤ b, xi ∈ {0, 1}