7、基于密钥的多智能体协调策略：可扩展性问题解析

基于密钥的多智能体协调策略：可扩展性问题解析

在多智能体系统（MAS）的研究领域中，如何实现智能体之间的有效协调一直是一个关键问题。本文将深入探讨基于密钥的多智能体协调策略，通过两个实际应用案例，详细分析其协调协议和可扩展性问题。

1. 多智能体协调概述

在分布式处理和控制的场景中，多智能体系统需要实现全局一致性的行为。当智能体共享资源或执行的任务相互影响时，就需要进行协调。以两个维护机器人搬运桌子为例，它们需要通过沟通、协商和达成一致，来确定搬运桌子的时间和方式，从而完成共同任务。

在一个充满维护机器人的房间里，协调方式主要有分布式对等（或组对组）和集中式两种。分布式协调中，每个智能体负责决定与其他智能体的交互时机和活动顺序；集中式协调则通常由一个智能体为其他智能体进行规划或管理共享资源。

需要注意的是，协调不仅涉及任务执行的时间，还包括任务的选择、资源的使用和任务的执行方式等方面。而且，协调的需求不仅存在于机器人领域，软件智能体、人类以及由多种元素组成的系统都有协调的需求。

接下来，我们将探讨两个具体的多智能体应用场景，以及为实现全局一致性所采用的协调协议和它们的可扩展性。

2. 飞机服务团队协调

2.1 应用介绍

动态准备与维修服务（Dynamic Readiness and Repair Service）是一个用于分布式飞机服务团队动态协调的系统。该系统采用基于GPGP的智能体技术来协调飞机服务团队的活动，并将算法性能与一个能为团队生成最优调度的集中式调度器进行了比较。

2.2 T^MS和T/EMS智能体

通过建立一种独立