10、开放环境中的多智能体协调

开放环境中的多智能体协调

在当今的科技领域，开放环境如对等网络（P2P）和移动自组织网络（MANET）的出现，为多智能体系统的协调带来了新的挑战和机遇。本文将深入探讨一种基于联合意图的多智能体系统协调新方法，旨在解决开放环境下多智能体团队协作的诸多问题。

1. 引言

开放环境为基于通信的协调算法带来了新的挑战，同时也提供了扩展的机会。我们的框架基于Machinetta的代理架构，代理智能体代表真实的、依赖领域的智能体执行与领域无关的协调任务，并通过强化学习机制扩展了个体行动的协调能力。这种自适应代理智能体架构使得局部团队协作的结果能够为大规模协调任务的学习提供反馈。

2. 联合意图与开放环境

联合意图是BDI（信念、愿望、意图）智能体团队协作理论的基石，它通过共同的内部状态（信念）和实现目标的联合承诺来区分联合行动和个体行动。然而，在开放环境中，实现团队成员在局部层面的相互响应变得困难，因为开放环境具有动态性、智能体的异质性以及大规模异步和不可靠的通信特点。这些问题可以归纳为以下几类：
- 团队组建 ：开放环境允许为任务寻找合适的队友，而不是依赖固定的智能体群体。关键问题包括如何找到最佳队友、何时寻找以及是否决定加入团队。在开放环境中，个体意图的相似性是团队组建的必要前提。
- 角色分配 ：在开放环境中，直接的点对点通信成本高且不确定，而访问邻居节点则相对容易。P2P中间件如JXTA提供了与邻居可靠且低成本通信的功能。在MANET中，网络断开的可能性是接受需要改变位置的角色的另一个限制。
- 信念同步 ：联合承诺理