多智能体系统中感知帮助性分析与应急修复任务分配策略评估

### 多智能体系统中感知帮助性分析与应急修复任务分配策略评估 #### 1. 感知帮助性分析 在多智能体系统中，智能体的行为和交互方式对系统的整体性能有着重要影响。研究发现，通过调整智能体的行为，可以降低其被剥削的程度，从而提高系统的效率和稳定性。 - **高意愿帮助智能体的适应性**：一个非常愿意提供帮助的智能体，可以适应配置相反的智能体，从而降低其被剥削的程度。 - **自私智能体的影响**：当一个不乐于助人的智能体被引入到一个乐于助人的群体中时，它可以在其他智能体积累负面经验之前进行剥削。模拟结果还显示，自私智能体在较大的群体中能够成功更长时间，因为需要更多的交互。 - **智能体行为转变的优势**：如果一个智能体能够从自私行为转变为无私行为，它将比那些更不灵活的智能体表现更好。 - **群体分裂时无私智能体的表现**：当群体在自私和无私智能体之间平分时，在进行足够的交互后，无私智能体仍然能够减少其被剥削的程度。然而，由于选择智能体的算法总是从整个池中选择，与无私智能体占主导地位的情况相比，无私智能体的性能也会下降。 以下是相关代码的获取地址： | 模拟类型 | 代码地址 | | ---- | ---- | | C1 模拟 | [https://github.com/gitting-around/gitagent base.git](https://github.com/gitting-around/gitagent base.git) | | C2 模拟 | [https://github.com/gitting-around/gitagent.git](https://github.com/gitting-around/gitagent.git) | 模拟是在配备 Ubuntu 14.04 和 ROS Indigo 的 HP EliteBook 840 笔记本电脑上进行的。 #### 2. 应急修复任务分配策略评估 如今，许多系统通过网络连接，这种系统可以被视为多智能体系统（MAS）。MAS 对系统故障具有较强的鲁棒性，但在大规模灾难发生时，会同时和连续地产生许多未来智能体故障的原因，如果不能在有限的时间内有效修复，整个 MAS 将停止运行。因此，有效的应急修复任务分配策略至关重要。 ##### 2.1 相关工作 - **拍卖算法**：如合同网协议等拍卖算法常用于动态任务分配，且可以以分散的方式使用。 - **考虑未来故障概率的算法**：一些算法在分配任务时会考虑未来智能体故障的概率，但不考虑修复。 - **备份智能体算法**：创建备份智能体以应对紧急情况，但成本高且复制智能体需要时间，也不考虑修复。 - **鲁棒智能体团队算法**：创建鲁棒智能体团队以应对未来智能体故障，但成本高且不考虑修复。 - **元启发式算法**：常用于优化任务和智能体的组合，但通常耗时较长。 - **分布式约束优化算法**：如 max - sum 算法的变体可应用于任务分配问题，但通信和计算会有延迟。 多智能体任务分配有许多应用，如灾难救援、计算机游戏、机器人协调、武器目标分配和战舰指挥控制等。 ##### 2.2