18、多智能体系统中的团队协作与对话机制

多智能体系统中的团队协作与对话机制

在多智能体系统里，团队协作和智能体间的对话交流是实现高效合作的关键因素。下面我们将深入探讨团队协作中的语言复杂性、对话类型及其重要方面。

无集体态度语言的复杂性

在实际的环境案例研究中，所使用的语言往往比命题模态逻辑更为丰富。不过，我们可以依据有限的谓词和常量，将大部分相关部分简化为固定数量的命题原子。具体如下：
- 固定数量的相关环境状态；
- 固定数量的预命名位置；
- 固定有限数量的智能体和团队；
- 固定有限数量的其他对象（液体、固体、催化剂、直升机）；
- 固定数量的相关阈值 (n_1)、(n_2)、(n_3)、(\epsilon_1)、(\epsilon_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。但通过特定架构，我们可以从底层结构中提取命题信息，用于上层的命题 TeamLog 推理。例如，我们可以从底层获取类似 (f_3(p(A), t(A), c_1(A), c_2(A)) \in (v_3, n_3]) 这样查询的真假答案。

对话作为三种形式主义的综合

在多智能体系统的团队协作中，合作和沟通都至关重要。为了实现智能有效的合作，需要在沟通和推理之间找到最佳平衡。常见的 Contract Net 协议在任务分配上有一定作用，但在很多情况下，更精细的沟通方式不可避免。

近期的通信模型涵盖了从相对死板的通信协议到基于先进通信技术的复杂结构。Walton 和 Krabbe 的对话理论为智能体间的灵活对话提供了可能，该理论区分了多种对话类型，并给出了相