33、合作博弈与多智能体系统中的信任和声誉

合作博弈与多智能体系统中的信任和声誉

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在合作博弈领域，寻找最优联盟结构是一个重要问题。有这样一种算法，它从一些基础情况中挑选联盟。具体步骤如下：
1. 从某个基础情况中挑选一个联盟，比如 (C_1)，检查 ({C_1}) 是否为可行的联盟结构。
2. 若不可行，将 (C_1) 中的智能体添加到其他基础情况的负约束中，以确保后续联盟不与 (C_1) 重叠。
3. 接着从另一个基础情况中挑选联盟 (C_2)，检查 ({C_1, C_2}) 是否为可行的联盟结构，依此类推，直至检查完所有可行的联盟结构。

为了加快搜索速度，该算法应用了分支限界技术。通过与整数规划公式对比发现，这种算法在性能上远超整数规划方法。

以下是一个示例特征函数表，展示了五个智能体的情况：
| (|C| = 1) | (v(C)) | (|C| = 2) | (v(C)) | (|C| = 3) | (v(C)) | (|C| = 4) | (v(C)) |
| — | — | — | — | — | — | — | — |
| ({a_1}) | 20 | ({a_1, a_2}) | 40 | ({a_1, a_2, a_3}) | 70 | ({a_1, a_2, a_3, a_4}) | 110 |
| ({a_2}) | 10 | ({a_1, a_3}) | 30 | ({a_1, a_2, a_4}) | 70 | ({a_1, a_2, a_3, a_5}) | 140 |
| ({a_3}) | 30 | ({a_1, a_4}) | 30 | ({a_1, a_2, a_5}) | 60 | ({a