17、多智能体团队资源共享与Gaia模型转换技术解析

多智能体团队资源共享与Gaia模型转换技术解析

在多智能体系统的研究领域中，资源共享和模型转换是两个重要的研究方向。资源共享关乎如何在多个智能体之间高效地分配和利用资源，而模型转换则侧重于将设计模型转化为可执行代码，以实现系统的自动化开发。下面将详细介绍这两个方面的研究内容。

分布式局部概率模型下的资源共享

在分布式局部概率模型的资源共享实验中，采用了包含400个智能体的团队，每个智能体平均有四个关联体。具体操作步骤如下：
1. 选择资源持有者和接收者 ：随机挑选一个智能体作为资源Δ的持有者，另一个作为该资源的接收者。
2. 发送相关消息 ：接收者首先发出20条与Δ相关的消息m，每条消息最多传播50跳。
3. 发送资源并测量 ：源智能体发出资源Δ，同时改变rel(Δ, m)的值，测量资源Δ到达接收者所需的跳数或消息成本。

实验将关联网络拓扑设置为小世界网络，图中的每个点都是基于1000次运行的平均值。实验结果如下：
|实验因素|实验结果|
| ---- | ---- |
|rel(Δ, m)强度变化|在图3.a中，当rel(Δ, m)的强度从0.45变化到1时，展示了传递资源Δ所需的平均跳数（每条通信消息为一跳）。可以看到，随着rel(Δ, m)强度的增加，路由效率显著提高，即通信成本显著降低。|
|相关消息数量变化|保持其他设置不变，仅改变从接收者发出的相关消息数量，并将rel(Δ, m)设置为0.9。从图3.b中可知，只需少量相关消息就能显著降低共享资源Δ的通信成本，这表明少量相关消息足以构建用于资源路