8、大规模多智能体系统中智能体效用设计

大规模多智能体系统中智能体效用设计

在多智能体系统领域，协调大量智能体以实现复杂任务带来了全新的挑战。传统的多智能体协调方法通常适用于少量智能体相互交互的场景，然而当智能体数量达到数千甚至更多时，这些方法便不再适用。接下来，我们将探讨一种适用于大规模多智能体系统的协调方法，以及相关的实验结果。

大规模多智能体系统的挑战与特点

协调大量智能体实现系统级目标面临着独特的设计挑战，特别是在扩展性、可观测性和鲁棒性方面。大规模系统中的智能体具有以下四个特点：
1. 有限的感知和决策能力 ：智能体无法依靠精心设计的个体能力，而是通过相互之间的交互来完成复杂任务。
2. 无法建模其他智能体 ：智能体只能对环境信号做出反应，而不能对其他智能体的行为进行建模。
3. 可靠性低 ：在系统生命周期内，会有一定比例的智能体出现故障，因此不能依赖其他智能体在特定性能水平下执行特定任务。
4. 数量众多 ：智能体数量达到数千，需要依靠局部信息行动，而不直接考虑整个系统的性能。

为了研究这类多智能体系统，我们聚焦于不完美设备子集选择问题。该问题旨在从一组不完美设备中选择一个子集，使得这些设备组合后的平均失真尽可能接近零。这是一个复杂的优化问题，类似于已知的NP完全问题，传统的暴力搜索方法仅适用于小规模情况。

智能体效用设计

我们的目标是通过为每个设备关联一个自适应强化学习智能体，来解决不完美设备子集选择问题。每个智能体都有自己的私有效用函数，其目标是在最大化自身私有效用的同时