33、多智能体系统中的联盟结构与信任声誉机制

多智能体系统中的联盟结构与信任声誉机制

联盟结构生成算法

在联盟结构生成方面，有一种算法会从不同的基础情况中挑选联盟并检查其可行性。该算法先从某个基础情况中挑选一个联盟，比如C1，检查{C1}是否为可行的联盟结构。若不可行，就把C1中的智能体添加到其他基础情况的负约束中，以确保后续挑选的联盟不与C1重叠。接着，从另一个基础情况中挑选联盟C2，检查{C1, C2}是否可行，依此类推，最终遍历所有可行的联盟结构。为了加快搜索速度，该算法采用了分支限界技术。

与整数规划方法相比，这种算法表现更优。整数规划方法中，z为每个可行联盟设置一列，而该算法在效率上远超整数规划方法。

以下是该算法的大致流程：
1. 从L∗1的某个基础情况中挑选联盟C1。
2. 检查{C1}是否为可行的联盟结构：
- 若不可行，将C1中的智能体添加到L∗2所有基础情况的负约束中。
3. 从L∗2的某个基础情况中挑选联盟C2。
4. 检查{C1, C2}是否为可行的联盟结构。
5. 重复步骤3 - 4，直到遍历所有可行的联盟结构。

联盟结构相关练习

这里给出了一系列不同难度级别的练习，帮助理解和掌握联盟结构相关知识。
| 难度级别 | 练习内容 |
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| 1级 | 计算冰淇淋游戏两种变体中所有玩家的夏普利值，判断游戏核心是否非空；论证任何n玩家诱导子图游戏都可以用O(n²)规则的基本MC - net表示；根据给定的特征函数，使用整数划分算法的步骤确定最优联盟结构；编写动态规划算法的伪代码用于联盟结构生成。 |
| 2级 | 证明相关命题；构造一个