18、多智能体系统中的团队协作与对话机制解析

多智能体系统中的团队协作与对话机制解析

在多智能体系统的团队协作中，语言的复杂性和对话机制是两个关键要点。接下来，我们将深入探讨这两个方面的内容。

无集体态度语言的复杂性

在环境案例研究中，所使用的语言比命题模态逻辑更为丰富。不过，我们可以将大部分相关部分简化为固定数量的命题原子。这些命题原子基于有限的谓词和常量，具体如下：
1. 固定数量的相关环境状态；
2. 固定数量的预命名位置；
3. 固定有限数量的智能体和团队；
4. 固定有限数量的其他对象（液体、固体、催化剂、直升机）；
5. 固定数量的相关阈值 (n_1, n_2, n_3, ε_1, ε_2)。

唯一可能导致无界复杂性的来源是连续区间和实值函数 (f_1, f_2, f_3, f_{it}) 的使用。这些函数位于系统的下层，用于表示存储在数据库中的数据以及从环境中感知到的数据。尽管底层结构由一阶公式表示，但我们仅从中提取命题信息，用于命题 TeamLog 推理的上层。例如，我们可以从下层获得关于查询 “(f_3(p(A), t(A), c_1(A), c_2(A)) \in (v_3, n_3])?” 的真假答案。

协作案例总结

在一个案例研究中，展示了如何在严格合作但异构的智能体组中实现团队协作。该应用充分考虑了智能体的异质性，智能体在份额、机会和能力上的自然差异反映在它们对情况的认知中。研究重点是在适当且最小的层面上构建参与智能体的信念、意图和承诺。尽管并非展示了团队协作的所有方面，但为这个示例应用有效地构建了团队协作理论与实践之间的桥梁。未来的工作将是将 TeamLog 嵌入到一种适合在现实应用中模拟感知的近似推理形