49、分布式约束优化与多智能体系统编程技术

分布式约束优化与多智能体系统编程技术

分布式约束优化（DCOP）相关技术

在解决复杂问题时，分布式约束优化（DCOP）框架发挥着重要作用，它利用约束处理技术来解决多智能体系统（MAS）中的决策问题。

1. 近似算法及其特性

   • BMS算法 ：可用于对空间现象（如温度或气体浓度）进行采样和预测。在该领域应用时，它能保证提供的解决方案与最优解的差距在2%以内，且经过多项式数量的周期后能保证收敛，不过近似比率依赖于具体问题实例。
   • BnB - ADOPT算法 ：为最优解设定一个预定的误差界限，当找到满足该误差界限的解时停止。误差界限是离线固定和预定的，但算法收敛所需的周期数依赖于具体问题实例，最坏情况下仍为指数级。
   • A - DPOP算法 ：尝试减少消息大小。若给定固定的预定近似比率，它会减少消息大小以满足该比率；若给定固定的最大消息大小，它只传播不超过该大小的消息。因此，计算得到的解是近似的。若固定所需的近似比率，消息大小仍为指数级；若固定最大消息大小，近似比率依赖于具体问题实例。

2. DCOP解决问题概述

   • 首先给出DCOP的数学公式，然后描述其能成功解决的一些实际问题。详细介绍了精确求解技术，如ADOPT和DPOP算法，还讨论了近似算法，包括DSA和MGM，之后介绍了GDL和最大和算法。目前也有正在进行的工作试图为