10、高效规划算法与多智能体协调策略

高效规划算法与多智能体协调策略

在当今科技飞速发展的时代，机器人技术和人工智能的进步为工业生产带来了巨大的变革潜力。然而，随之而来的是如何高效地协调多个机器人完成复杂任务的挑战。本文将介绍两种不同的解决方案：一种是基于马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法的近似概率并行多重集重写算法，用于解决概率并行多重集重写系统（PPMRS）中的复合动作分布计算问题；另一种是基于资源抽象的高效拍卖协调方法，用于解决时间域中多智能体规划的问题。

近似概率并行多重集重写算法

在概率并行多重集重写系统中，精确计算复合动作分布往往是不可行的，因为复合动作的数量可能呈阶乘级增长。为了解决这个问题，研究人员提出了一种基于MCMC方法的近似算法。

• 实验设计
  • 模型选择 ：选择了具有复合动作语义的概率Lotka - Volterra模型进行模拟实验。该模型最初是一对描述捕食者（y）和猎物（x）种群动态的非线性微分方程，可以建模为一个最大并行多重集重写系统（MRS）。
  • 对比算法 ：比较了精确算法和近似算法在计算捕食 - 猎物模型单个状态s的复合动作分布p(K|s)时的性能。
  • 变量设置 ：改变状态s中捕食者和猎物实体的数量（2, 3, 5, 7, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 60, 70）以及近似算法抽取的样本数量（1, …, 30000）。
  • 评估指标 ：使用总变差距离（TVD）评估近