考慮交互混雜特性的多Agent系統(tǒng)中自組織機(jī)制研究.pdf

1、多Agent系統(tǒng)中的合作與協(xié)調(diào)問(wèn)題是一個(gè)極具價(jià)值的重要研究課題。Agent在交互過(guò)程中可能存在多種混雜特性，然而以前的研究中很少系統(tǒng)地研究如何促進(jìn)具有混雜特性的多Agent系統(tǒng)的合作性，本文針對(duì)不同的具有混雜特性的多Agent系統(tǒng)，分別提出不同的自組織機(jī)制以增強(qiáng)Agent之間的合作性與協(xié)調(diào)性。
　　首先，考慮到多Agent系統(tǒng)的交互結(jié)構(gòu)混雜特性，本文將社會(huì)慣例自發(fā)形成模型擴(kuò)展到雙重網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，使每一個(gè)Agent在不同網(wǎng)絡(luò)層與不同的

2、對(duì)象進(jìn)行協(xié)調(diào)博弈，在事先沒(méi)有規(guī)定Agent策略的前提下觀察最終是否能自發(fā)形成多數(shù)Agent都認(rèn)可的慣例，并且進(jìn)一步探究了自組織機(jī)制在小世界和無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中對(duì)收斂速度的影響。仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)第二層網(wǎng)絡(luò)對(duì)社會(huì)慣例自發(fā)形成的收斂過(guò)程有明顯加速作用，而在有自組織機(jī)制的環(huán)境下，隨機(jī)鄰居連接和隨機(jī)全局連接能進(jìn)一步促進(jìn)慣例形成的速度。
　　然后，考慮到Agent的交互策略混雜特性，本文給進(jìn)貢/稅收模型中的Agent設(shè)計(jì)了一種惡意行為，該惡意行為會(huì)嚴(yán)重

3、損害系統(tǒng)的合作性。為了使系統(tǒng)中所有Agent加入一個(gè)聯(lián)盟，同時(shí)遏制惡意Agent比例以提高系統(tǒng)合作性，本文提出自組織機(jī)制以滿足這兩個(gè)目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明基于個(gè)體信譽(yù)連接表現(xiàn)最優(yōu)秀，能夠在不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)Agent的完全合作。并且，如果能確保系統(tǒng)中有極少數(shù)的不會(huì)成為惡意Agent的固執(zhí)Agent，在基于個(gè)體信譽(yù)連接機(jī)制共同作用下幾乎可以完全消除系統(tǒng)中的惡意Agent。
　　最后，考慮到多Agent系統(tǒng)中交互角色混雜特性，本文提出一

4、種名為Intermediary-Adapt的自組織機(jī)制以在任務(wù)分配環(huán)境下提高系統(tǒng)表現(xiàn)。系統(tǒng)中所有Agent可以扮演兩種角色:執(zhí)行Agent(EA)和中介Agent(IA)，并且Agent可以自由切換其扮演角色。某些輕載的Agent自發(fā)扮演IA，為EA承擔(dān)起連接調(diào)整的工作以節(jié)省EA的負(fù)載，EA可以利用節(jié)省下的負(fù)載完成任務(wù)。與K-Adapt和TBM相比，Intermediary-Adapt在各種不同環(huán)境下表現(xiàn)得更好，并且可以達(dá)到中心式機(jī)制的