42、多智能体规划、控制与执行深度解析

多智能体规划、控制与执行深度解析

1. 引言

规划对于智能体至关重要，因为其当前和未来的行动选择会有意或无意地影响后续行动达成理想世界状态所需的条件。在单智能体系统中，规划主要关注智能体如何高效地建模并从可选行动序列中进行选择，避免考虑所有可能序列。而在多智能体环境下，情况更为复杂。智能体近期的行动决策会影响其他智能体未来的行动，同时了解其他智能体的未来计划也会影响自身当前的行动选择。此外，多个智能体可以同时行动，这意味着某一时刻智能体的行动选择会与其他智能体相互影响。随着智能体数量的增加，可能的联合行动空间呈指数级增长，这使得多智能体世界中的规划本质上难以处理，尤其是在动态、部分可观测和/或非确定性的环境中。不过，当智能体进行合作时，它们应共同努力做出决策，以尽可能有效地实现共同目标。

多智能体控制指的是智能体如何获取和利用信息，以做出更好的当前行动决策，从而推动联合目标的实现。多智能体规划不仅关注当前决策，还涉及一系列决策，使智能体能够“展望未来”，为其他智能体创造实现共同目标的条件。从合作的角度来看，智能体应愿意承担局部成本，只要这能让其他智能体获得更大的收益。多智能体执行则是对多智能体规划和控制的扩展与整合，智能体既要主动规划行动以引导共享环境的发展，又要对突发或意外事件做出反应。

在单智能体规划中，解决难题的关键在于利用问题结构，通常涉及局部性和组合性的概念。智能体的状态由各种特征组成，而其行动通常只涉及这些特征的一小部分。通过关注感兴趣的特征和相关行动，智能体可以将搜索范围缩小到更相关的计划空间。同样，解决多智能体规划和控制问题也依赖于对问题结构的利用，包括交互智能体的局部性（一个智能体的行动选择仅直接影响少数其他智能体）和涉及特征的局部性（少数智能体可以直接影响特定