多智能体系统体系结构及协调机制研究综述
多智能体系统的协同控制研究
多智能体系统的协同控制研究摘要：随着科技的发展，多智能体系统得到了广泛应用，并展现出巨大的潜力。
多智能体系统是由多个互相交互、相互影响的智能体组成的一种集合体，其研究内容包括智能体之间的协作、决策制定和控制方法等。
本文主要介绍了多智能体系统协同控制的研究现状和挑战，并对目前的研究方法进行了综述和分析。
1. 引言多智能体系统是指由多个智能体组成的一种集合体，每个智能体具有自主决策和感知能力。
多智能体系统的协同控制是指通过智能体之间的信息交流和合作来完成一定的任务。
在复杂的环境中，多智能体系统的协同控制能够实现智能体之间的分工合作，提高整个系统的效能。
2. 多智能体系统的协同控制方法2.1 分布式控制方法分布式控制方法是指每个智能体根据自身的感知和决策信息进行本地控制，通过与其他智能体的通信和交互实现全局协同控制。
这种方法具有简单、灵活的特点，然而由于信息传递的限制和不确定性，分布式控制方法容易产生问题，如共识问题和冲突问题。
2.2 中心化控制方法中心化控制方法是指由一个中心智能体负责整个系统的协同控制，其他智能体根据中心智能体的指令执行相应的任务。
中心化控制方法能够实现全局最优控制，然而中心化的结构和控制权集中可能导致单点故障和系统容错性差的问题。
2.3 分布式-中心化混合控制方法分布式-中心化混合控制方法结合了分布式控制和中心化控制的特点，将系统的控制任务分为局部任务和全局任务两部分，并分配给相应的智能体来执行。
这种方法兼顾了分布式控制的灵活性和中心化控制的优势，能够有效解决分布式控制方法和中心化控制方法的问题。
3. 多智能体系统协同控制的挑战3.1 通信和信息交流多智能体系统的协同控制需要智能体之间进行信息交流和通信，而在复杂的环境中，通信的延迟、丢包和不确定性会给系统的协同控制带来困难。
3.2 决策制定多智能体系统的协同控制需要智能体共同制定决策，然而每个智能体的决策可能受到不同的目标、约束和注意力的影响，导致决策制定的复杂性和难度增加。
多智能体系统中的协调与合作研究
多智能体系统中的协调与合作研究随着人工智能技术的不断发展，多智能体系统在各个领域的应用越来越广泛，比如军事、交通、环境监测、工业制造、医疗保健等等。
而多个智能体协调与合作的研究就成了这些应用的基础。
本文将重点探讨多智能体系统中的协调与合作研究，并且谈谈这个领域面临的挑战和机会。
一、协调与合作的概念协调和合作在人类社会中是非常重要的，同样地，在多智能体系统中也是不可或缺的。
协调是指使多智能体在一组任务中相互配合以达到目标的过程，而合作则强调了智能体之间相互依存的关系，通过个体之间的互补来增强组织的效力。
二、协调与合作的机制协调和合作机制的研究是多智能体系统中相当重要的一环，有助于实现智能体之间的协作和协调。
这个领域主要研究以下内容：1. 信息共享：信息共享是协调与合作机制中非常重要的部分。
当智能体之间共享信息时，可以避免重复工作和冲突，同时也可以增加团队的完成速度和准确性。
2. 分布式规划：针对多智能体系统中的任务分配和任务分解问题，分布式规划可以帮助智能体进行任务协作和任务协调，确保任务完成的过程中最小化冲突和成本。
3. 协商协议：协商协议是实现智能体间协调的关键因素。
这些协议用于指导智能体与其它任何智能体的交互过程，并决定智能体如何达成一致。
4. 分布式决策：对于多智能体系统中需要智能体进行集体决策的问题，分布式决策可以提供基于集体智慧的决策策略，管理员工资资源的合理分配，以及任务分配的优化。
三、算法和技术协调和合作机制是多智能体系统中的非常重要的一环，但是为了实现这些机制，仍然需要一些技术和算法的支持。
以下是一些常用的技术和算法：1. 共同更新：这种机制用于多智能体系统中学习参数。
通过互相学习来改善其它智能体的多样性。
2. 统一命题逻辑：统一命题逻辑是许多智能体系统的关键部分，因为它提供了一个专用于描述智能体之间交互的语言。
3. 调价机制：调价机制可以帮助多智能体系统中的智能体进一步分离任务，并按照任务的优先级和需要的贡献分配奖金。
多智能体系统优化协调方法研究
多智能体系统优化协调方法研究随着科技的不断进步，多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）在很多领域得到广泛应用。
多智能体系统可以是由多个独立个体组成的，它们能够协作完成某种特定的任务。
多智能体系统优化协调方法研究是为了实现多智能体系统的协调与优化，提高其效率和可靠性，进而促进其应用的发展。
本文将从多智能体系统的优化协调方法、相关应用领域和未来研究方向三个方面进行探讨。
一、多智能体系统的优化协调方法多智能体系统由多个个体组成，其中每个个体有自己的特定任务。
如何实现多智能体系统内各个个体的协调与优化成为多智能体系统的优化问题。
现有的多智能体系统优化协调方法可以分为两类：分布式方法和集中式方法。
分布式方法是指在多智能体系统中各个个体的决策过程相互独立，各个个体之间通过信息交换实现协作和协调。
分布式方法的优点在于其高度的自主性和鲁棒性，缺点在于协作效率可能较低。
集中式方法是指在多智能体系统中，所有个体的决策过程都由一个中央决策者（Centralized Decision Maker，CDM）来协调和指导，以实现整个系统的协同优化。
集中式方法的优点在于其可以更好的考虑整个系统的全局优化，缺点在于其对系统的实时性和稳定性要求较高。
除此之外，还有一类混合式方法，该方法是综合分布式方法和集中式方法的优点，实现更好的性能优化。
但是，该方法的实现相对较为复杂，需要对系统的规模和环境进行适当的调整。
二、多智能体系统的应用领域多智能体系统的应用领域非常广泛，目前得到了普遍的关注和研究。
其中，智能交通和物流系统是多智能体系统应用最广泛的领域之一。
智能交通和物流系统需要实现多智能体系统的协同和优化，来改善交通流量、减少能源消耗、提高货物运输效率等，从而建立更加智能、高效的交通和物流体系。
此外，多智能体系统还被广泛应用于机器人领域、智能家居、医疗卫生等方面。
在机器人领域中，多智能体系统可以帮助机器人共同完成复杂任务，并实现多机器人协同和优化。
多智能体系统原理和协同力学调度方法
多智能体系统原理和协同力学调度方法智能体系统是由多个智能体组成的集合，每个智能体都能够感知环境、自主决策和与其他智能体进行协作。
在众多领域中，多智能体系统已被广泛应用，如交通控制、机器人协作和物流调度等。
为了实现有效的协同工作，多智能体系统需要具备协同力学调度方法，以解决智能体间的合作和协调问题。
多智能体系统的原理围绕着智能体之间的相互作用和信息交流展开。
每个智能体都有自己的感知和决策能力，在特定的环境中执行任务。
智能体之间通过共享信息来实现协作，信息可以通过直接通信、间接共享和观察得到。
基于这些信息，智能体可以根据自身的目标和约束制定合适的决策策略，以实现协同工作。
在多智能体系统中，协同力学调度方法是实现智能体之间合作和协调的关键。
协同力学调度方法旨在解决智能体之间的冲突，提高整体系统的效率和性能。
其中，重要的调度方法包括集中式、分布式和分散式调度。
集中式调度方法是将所有的信息和决策过程集中在一个中央控制器上。
该中央控制器负责收集所有智能体的感知信息，并根据全局目标和约束制定最优的调度策略。
集中式调度方法具有高效的决策能力，可以全局优化系统性能。
然而，集中式调度方法存在系统单点故障的风险，并且不适用于大规模的多智能体系统。
分布式调度方法将决策权下放到每个智能体，每个智能体根据自身的感知信息和局部目标制定决策策略。
智能体之间通过通信交换信息，以达到合作和协调的目的。
分布式调度方法具有较好的鲁棒性和适应性，能够应对智能体的故障和动态环境的变化。
但是分布式调度方法可能导致局部最优解，无法全局优化系统性能。
分散式调度方法是在分布式调度方法的基础上进一步发展而来，它在较低层级上通过智能体之间的本地观察和相互作用进行调度决策。
每个智能体基于自身的感知和局部目标，在与其他智能体的交互中调整自身行为。
分散式调度方法兼顾了集中式调度方法的全局优化和分布式调度方法的鲁棒性，具有较好的系统性能和适应性。
另外，协同力学调度方法还可以根据不同的任务需求和系统约束进行定制和优化。
多智能体系统的协作交互与控制研究
多智能体系统的协作交互与控制研究随着科技的飞速发展，人们对于智能化的需求越来越高，而多智能体系统正是解决这一问题的一种方式。
多智能体系统是由多个智能体组成的系统，智能体之间具有协作与互动的能力。
这种系统的最终目标是实现整个系统的高效协作，以达到任务完成的目标。
一、多智能体系统的基本原理多智能体系统的核心是个体智能体，个体智能体可以执行自主决策，并与其他个体智能体进行协调和交互。
多个个体智能体通过交互和协作的行为来实现系统共同的目标。
多智能体系统的运作模式可以分为两种，分别是合作模式和竞争模式。
在合作模式下，各个个体智能体对自己的行为进行协调，以达到共同的目标。
而在竞争模式下，各个个体智能体之间相互竞争，通过竞争来达到目标。
二、多智能体系统的优势相比于单一智能体的系统，多智能体系统具有以下优势：1.多智能体系统具备更强的灵活性和适应性，能够快速适应环境变化。
2.多智能体系统能够共同完成复杂任务，并将系统效率提升。
3.多智能体系统可以进行更加精确的控制，提高决策的质量与准确性。
4.多智能体系统可以更加灵活地处理不确定性和紧急情况，增加系统的安全性和可靠性。
三、多智能体系统的研究方向1.智能体控制算法多智能体系统中，每个个体智能体都需要有自己的控制算法，以实现整个系统协作的目标。
研究智能体控制算法的目的是提高目标任务的完成效率，并优化系统的控制和管理。
2.多智能体系统的协作机制多智能体系统中，个体智能体之间需要进行协作和交互，以实现整个系统的高效运作。
协作机制需要保证所有个体智能体之间的信息交流和资源共享，为实现任务目标提供支持。
3.多智能体系统的学习与优化多智能体系统中，所有个体智能体都应该不断学习和优化自己的行为，以达到提高整个系统的效率和效益的目标。
因此，学习与优化也是一个重要的研究方向。
四、多智能体系统的应用1.智能交通多智能体系统很容易在智能交通领域实现应用。
在这种情况下，智能体可以共同实现智能交通管理和控制，并协同完成易于交通的目标，例如交通监测，信号灯控制和交通指引等。
多智能体系统协同控制技术研究
多智能体系统协同控制技术研究引言随着现代信息技术的不断发展，多智能体系统的研究应用越来越广泛。
多智能体系统是指由多个独立的智能体（Agent）组成的一个整体，每个智能体都能独立地完成自己的任务，并通过相互作用、协作和竞争，完成系统整体的任务。
而系统的执行效果和性能则取决于所有智能体的协同工作能力。
因此，多智能体系统的协同控制技术是一个重要的研究方向。
一、多智能体系统协同控制技术的概念多智能体系统协同控制技术是指对多智能体系统进行协作控制所需的技术手段。
其中，协同控制是指利用通信、共享信息、协调和合作，使多智能体能够同时工作，并协同实现整体的控制目标。
这种技术应用广泛，例如智能交通、环境监测、无人机、机器人等。
二、多智能体系统协同控制技术的实现方法多智能体系统协同控制技术主要有以下几种实现方法：1. 集中式控制集中式控制是指通过一个中央控制器来协同多个智能体完成任务。
该方法的优点是易于控制和实现，但缺点是当中央控制器出现故障时，整个系统将会瘫痪。
2. 分布式控制分布式控制是指协作智能体通过局部通讯完成任务。
在这种情况下，系统中的每个智能体都有自己的局部控制器，且它们都能感知和影响周围的同伴智能体。
该方法的优点是可靠性高，但缺点是易于产生控制冲突，且需要协调所有智能体的任务，相对来说复杂度较大。
3. 混合控制混合控制是指将集中式控制和分布式控制同时运用在多智能体系统协同控制中。
该方法的优点是兼顾了集中式控制的可控性和分布式控制的可靠性，但其缺点是复杂度较高，且需要花费较多的人力和资金。
三、多智能体协同控制优化要强化多智能体系统的协同控制能力，可以通过多智能体协同控制优化来实现。
多智能体协同控制优化的目的是通过优化控制策略和算法，提高系统的控制性能和鲁棒性。
其中，最优化控制是一种常见的优化方法。
该方法是在满足系统约束条件下，为实现所需的最优控制目标而进行的优化问题，一般通过求解优化问题的最优解来实现。
多智能体研究综述
多智能体研究综述摘要：多智能体技术正不断成为人工智能领域中最为重要的研究方向，有着极大的研究价值与应用价值。
本文分别介绍了多智能体的概念，多智能体的体系结构，多智能体的通信，多智能体的协调与协作机制，多智能体的应用等方面，对多智能体系统进行了初步的了解与探索。
关键词：多智能体系统通信协调与协作应用一、多智能体概念1.智能体的概念智能体（Agent）是分布式人工智能（DAI）领域的一个基本术语，Agent 的概念最早出现在1977年CarlHewitt的“ViewingControlStructuresAsPatternsOfPassingMessages”一文中提出的[1]。
智能体被认为是一个物理或抽象的、能在一定环境下运行的实体，它能作用于自身和环境，并对环境作出反应.智能体具有知识、目标和能力.知识主要包括领域知识、通讯知识、控制知识等；目标可以根据变化情况分为静态目标和动态目标，目标可以通过算法编入或显示给定，或通过通讯获得；能力是指智能体具有推理、决策、规划和控制等的能力。
2.多智能体的概念多智能体（MAS）是指多个单智能体间的相互协作和协调来共同完成一项任务。
主要的研究方向包括：多智能体系统的体系结构、多智能体系统间智能体的通信、多智能体系统间的协作和协调、基于多智能体的智能决策系统等.Nwana 提出的多智能体的三种特性，分别为：自主性、合作性、学习性[5]，Shoham在Agent—orientedprogramming一文中提出了组成多智能体的几种模型[6]，而在这模型之间必然存在着相互通信的问题。
MWooldrideg，NRJennings提出较为被普遍人认可的特性：情境性、自治性和适应性[7]。
3.多智能体的分类为了更好的理解和分析多智能体，将多智能体进行分类显得尤为重要。
在人们普遍认可的分类中，多智能体的分类依据主要有多智能体的功能表现、多智能体的排列方式和效力、多智能体内部之间的地位程度等等。
论述多智能体系统的概念、结构和协调方式。
论述多智能体系统的概念、结构和协调方式。
多智能体系统是由多个具有独立思考和行动能力的智能体组成的系统。
每个智能体都可以感知环境、进行决策和执行行动，从而实现系统的目标。
多智能体系统的结构可以分为集中式和分布式两种。
集中式结构下，所有智能体共享一个中央决策控制器，该控制器负责协调所有智能体的行动。
分布式结构下，每个智能体具有自己的决策控制器，并与其他智能体通过通信协议进行信息交流和协调。
多智能体系统的协调方式有多种，包括合作、竞争和协商。
在合作中，智能体通过共享信息和资源，相互协作以实现共同的目标。
在竞争中，每个智能体通过自身的决策和行动来追求个体利益。
在协商中，智能体通过交流和谈判，寻求达成一致或者折中的解决方案。
多智能体系统的协调方式还可以通过博弈论来分析和设计。
博弈论提供了对多智能体行为和决策的数学建模，可以研究和预测不同协调策略下的结果和效果。
例如，博弈论可以用于分析合作和竞争之间的平衡点，或者寻找最优的协商策略。
总之，多智能体系统是由多个具有独立思考和行动能力的智能体组成的系统。
其结构可以是集中式或分布式，协调方式可以是合作、竞争或协商。
通过博弈论等方法，可以对多智能体系统的行为和决策进行分析和设计。
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最初的自主智能体概念 ∏
∏
就是从
基于行为的系统中演化发展起来的
等提出了
设计基于行为的系统的三个基本原则 最小性!无状
态性和强壮性≈
其中 最小性指保持系统的尽量简单以便与环
境快速反馈 无状态性指基于行为的系统本身没有
一个外部环境模型的状态 强壮性指使得系统能够
与在实际环境中所遇到的不确定性并存而不是去除
统性能的影响极大 如何组织由多个智能体构成的
群体 以及在这样的群体中如何实现多智能体的协
调合作问题 具有重要的理论和现实意义
2 多智能体系统体系结构及其协调机制研究 的主要流派
对于多智能体系统体系结构及其协调机制的研
究目前国际上已经发展了许多方法 并且形成了相
对分明的几个流派 根据这些理论方法的流派 大致
机器人
年月
通 讯! 空中交通控制! 运输系统等 ! 商业 包括信息
过滤! 信息收集! 电子商务! 商业过程管理等 ! 娱乐
游戏!交互式剧院和影院 !医疗 病人看护!健康照
料等 等相当广泛的各个领域≈ 目前多智能体系统
理论的最重要应用是在
网上 多智能体理论
与
获得了相得益彰的发展 一方面 多智能
体理论在
上获得了极其广泛地应用 信息过
滤!信息收集!电子商务等 另一方面
网相
关业务的迅猛发展也极大地推动了多智能体理论的
创新和进步 多智能体理论的另一个典型应用就是
国际机器人足球比赛≈ 从
年开始的机器人世
界杯足球赛能够十分典型地体现多智能体系统的许
多特点 如动态!实时!多人协调!只有不完全的信息
等 并具有对抗性及较强的可观赏性 主要代表球队
般是在上层采用基于符号系统的方法 对复杂行为
不确定性
基于行为的智能体设计的一般过程是 首先选
定一些基本行为
√ 基本行为是一些
能够组合起来完成所要求任务的最小行为单元 基
本行为的选择通常需要反复多次才能完成 基本行
为选定以后 最重要的工作就是对行为选择机制
≥
≥
的研究了 即研
究如何组合调度基本行为以完成复杂任务 使得智
能体能够自主行动并与其它智能体和环境相协调
合于动态环境 因此应用比较有限
以上三种理论是基于符号推理系统的多智能体
体系结构与协调机制的最典型代表 它们已经形成
各自比较完整的方法体系 并且都有自己的典型应
用 上面已经提到 ×
在联合意图理论和共享计
划理论的基础上 提出了一种多智能体协调的通用
模型 ≥× ∞ ≈ 并且在应用上获得了很大的成功
它的要点是 对于参与协调的各个智能体按照角色
∏ ∏2
∏2 √
×
√∏
∏ ∏
∏
∏
√
√
∏2 ∏
1 引言
年代以来 对于多智能体系统 ≥ ∏ 2
≥
的研究已经成为分布式人工智能研
究的热点 多智能体理论已经成为继面向对象方法
之后出现的又一种进行系统分析与设计的强有力思
想方法与工具 对许多学科与技术的发展起到了很
大的指导促进作用 多智能体理论对于促进经济!工
防科技大学吴泉源等对多智能体协调等问题进行了
研究 但总的来说 目前国内的研究与国外有比较大
的差距 研究很有限
在多智能体系统理论中 关于多智能体系统体
系结构及其协调机制的研究是处于核心的问题 它
研究如何将多个智能体组织为一个群体并使各个智
能体有效地进行协调合作 从而产生总体解决问题
的能力 多智能体系统的组织结构与控制方法对系
否则智能体就会设法通知正在合作执行共同任
务的其它智能体 自己将要退出承诺 这样 其它智
能体就能够适时做出调整 通过这样的承诺和公约
机制 多个智能体就能协调完成一个共同任务
可见 联合意图理论只是侧重于对智能体在完
成一个共同任务时的一致性参与及坚持上面 并没
有划定多个智能体如何就完成联合动作的具体分工
协作问题 联合意图理论只是提供了一个框架 针对
进行组织 并且引入集体行为操作符 根据任务划分
子团体 每个智能体保留团体或子团体的集体精神
状态的一个拷贝 对于团体或子团体的共同任务 采
用集体行为操作符对集体精神状态进行操作 对于
智能体的个体任务 则采用个体行为操作符对个体
精神状态进行操作 多智能体间信用的维持采用联
合意图理论的承诺方法 在 ≥× ∞ 中还引入了其
复杂任务并产生协调行为 ≥ 有一套比较严密
的数学理论作为支撑 并且在行为网的稳定性!收敛
性等方面作出了证明 德国的 ∏ ⁄ 将 ≥ 进行扩展和改进 得到 ∞ ≥ ≈ 使之能够
充分利用连续状态所能提供的附加信息 并应用到
机器人足球赛中 获得了良好的效果 在
年的
≤ ∏ 仿真比赛中取得了第二名的好成绩
机器人
赋予的任务
所有参与联合任务的各个智能体首先要达成一
个共享计划 共享计划中包含了要完成联合行动的
各种方面细节和具体步骤 每个智能体都彼此相信
它们都打算要进行联合行动并接受共享计划 对于
共享计划中的每一步 又会有一些智能体形成子团
体组合来完成 子团体之外的其他智能体都相信子
团体能够完成该步计划 并对该步也有一个共享计
它一些手段 如用推测等方法促进多智能体协调一
致地行动
基于符号系统的多智能体体系结构与协调机制
虽然在目前已经形成了几种有代表性的比较系统的
理论 但是在实际系统中也遇到了许多的问题 基于
符号的系统强调智能体对外界有一个比较完整和复
杂的模型表示 因此如何保持智能体自身模型的计
算和推理与外部环境的同步便是一个比较棘手的问
和初级的 如避碰行为 而且往往系统设计缺乏卓有
成效的理论指导 导致基于行为的系统设计算法与
风格千差万别 难以产生更为复杂的!高级的智能行
为
基于符号系统和基于行为主义的智能体体系结
构和协调方法各有优缺点 二者是互补的 因此将二
者结合起来研究是必然的趋势 目前将二者结合的
混合系统是多智能体系统体系结构的一个热点 一
业!社会!军事等方面进步也具有以下深远意义
在信息时代的今天
已经强烈地冲
击着人们的生活 而 ≥ 研究成果的最大应用场合
就正是在
上的应用 这无疑会对国家的长远
发展产生深远的影响
多智能体系统的研究成果已经和正在广泛
地应用到工业系统的改造中 并取得了巨大的经济
和社会效益
对多智能体的研究直接涉及到社会现象及 其规律 无疑会在社会活动中大有用武之地
相连结 所谓行为的活性即是指该行为对于实际目
标的贡献和效能的一种度量 若该行为能够促使目
标的实现 则它的活性值为正 反之为负 促使目标
实现的效能越大 其活性值就越大 各种行为之间会
产生相互影响 包括激励或抑制 相应的活性值也就
会在行为网中进行传播 通过一定的活性传播控制
算法就可以将行为进行有效地组合调度 从而完成
具体应用 还有相当多的领域相关问题需要解决
2 112 共享计划理论
等提出了共享计划理论≈ 它是建立在一
种联合精神状态之上的 其中最重要的概念就是它
引入的概念算子 / 打算0
和/ 打算
做0
它们通过一系列原子操作符定
义 引导智能体采取包括通信在内的行动来使得个
体! 子团体和整个合作团体能够协调一致的执行所
内容
关键词 多智能体系统 体系结构 协调机制 符号推理系统 基于行为的系统 协进化
中图分类号 × °
文献标识码
Α Ρ ΟΑΔ Μ ΑΠ ΟΦ Μ Υ ΛΤ Ι−ΑΓ Ε ΝΤ ΣΨΣΤΕ Μ ΑΡ ΧΗ ΙΤ Ε ΧΤΥ Ρ Ε ΑΝΔ ΧΟΟΡ Δ ΙΝΑΤΙΟΝ Ρ Ε ΣΕ ΑΡ ΧΗ
÷∞
2 ≠∞ ≠∏ 2 ∏ ≥ ∞
国际上关于多智能体系统的研究虽然只有很短 的时间 但发展相当迅速 目前 主要的研究方向包 括 智能体和多智能体系统的理论! 通信和交互技 术! 智能体体系结构和组织! 多智能体系统中的协作 和协商! 智能体语言! 多智能体应用系统设计等 其 应用已经扩展到了工业 包括制造! 过程控制! 远程
α 基金项目 本文获得国防科技预研项目/ 多智能体系统体系结构及协调机制的协进化模型研究0之资助 收稿日期
关于动作选择机制的研究 是基于行为主义的多智
能体协调研究的热点和核心问题 已经发展了许多
良好的算法和理论并应用于不同的领域 其中比较
系 统和深入的一个方向是关于行为网
√
的研究
提出了一种著名的行为网结
构
≥
≥
2
≈ 这种行为网结构的要点是 将各种基本行
为组成一个网状结构 网结构的结点是基本行为模
块 各个基本行为之间通过行为的活性 √
理论框架 这是目前最为系统和成熟的多智能体协
调理论框架 它的基本要点是 多个智能体在完成一
个共同任务时会形成一个共同承诺 如果不出现下
列三种情况之一 智能体就应该遵守公约 即坚持承
诺 直到成功完成共同任务
# 智能体发现共同任现执行该共同任务是不必要的
题 复杂的模型计算和推理往往使得智能体适应环
境的能力变差 而且很难满足模型与领域无关性的
要求 况且 构造复杂的智能体符号模型表示也是一
项任务繁重!效率低下的工作 对于大型的复杂动态
系统尤其如此
2 2 基于行为主义的多智能体体系结构与协调机
制
基于行为主义的多智能体系统以
提出
的基于行为的系统分析与设计方法为基础 实际上
第 卷第 期 年月
机器人 ΡΟΒΟΤ
∂
文章编号
2
22