多智能体网络中交易伙伴定位与多资源作业调度研究

### 多智能体网络中交易伙伴定位与多资源作业调度研究 在多智能体系统的研究领域，寻找合适的交易伙伴以及高效调度多资源作业是两个重要的问题。下面将分别对这两个方面进行详细探讨。 #### 学习在智能体网络中定位交易伙伴 在生产和交换经济的网络中，定位有效的交易伙伴是一个关键问题。研究人员通过实验对比了不同策略在不同场景下的表现。 ##### 实验设置与策略 - **策略类型**：主要研究了三种策略，分别是随机选择（RS）、随机混合（RM）和探索（RE）。 - **实验场景**：分为同质群体和异质群体，并且考虑了连续生产和非连续生产两种情况。 ##### 同质群体实验结果 在同质群体中，使用增强的连续生产和交换模型，随着连接数 m 的增加，RE 策略相对于 RS 和 RM 策略的性能优势更加明显。具体情况如下表所示： | 策略 | 性能表现 | | ---- | ---- | | RE | 随着连接数 m 增加，性能优势更明显 | | RS | 性能介于 RE 和 RM 之间 | | RM | 性能相对较差 | 其关系可以用以下 mermaid 流程图表示： ```mermaid graph LR A[连接数 m 增加] --> B[RE 性能提升] A --> C[RS 性能提升] A --> D[RM 性能提升] B --> E[RE 优势更明显] C --> E D --> E ``` ##### 异质群体实验结果 - **非连续生产**：当 m = 2 时，RE、RS 和 RM 策略产生的效用几乎相等。但随着 m 值的增加，例如 m = 4 时，代理在每次迭代中有更多的交易伙伴，能够以较少的探索找到理想的伙伴。对于足够高的 m 值，RE 代理的效用显著高于 RS 和 RM。与同质群体结果对比，RE 策略实际上是以牺牲 RM 和 RS 策略为代价获得了好处。 - **连续生产**：趋势与非连续生产情况相似，主要区别在于代理的效用更高，因为他们有更多的库存用于交易。 ##### 相关解决方案 寻找合适的合作伙伴是多智能体系统中的一个活跃研究领域，目前有以下两种主要解决方案： - **使用推荐**：代理既提供服务又向其他代理提供推荐。提供高质量服务的代理可能会被许多代理推荐，但代理必须学习其他代理的可信度和专业知识，以评估推荐的价值。 - **使用媒人**：代理向受信任的第三方透露信息，由第三方安排连接。假设代理