多智能体系统（MAS）：定义、架构与应用

多智能体系统（MAS）：定义、架构与应用

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_41429382/article/details/145631799

多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）是由多个自主智能体通过交互协作完成复杂任务的分布式系统。以下从定义、核心特征、系统架构、应用领域及关键技术等方面进行详细阐述：

定义与核心特征

定义
MAS是由多个具有自主性的智能体组成的集合，这些智能体可以是软件程序、机器人或人类团队。每个智能体能独立感知环境、做出决策并与其他智能体交互，共同解决单一智能体难以完成的问题。

关键特征

• 自治性：每个智能体独立控制自身行为，无需中央指令。
• 容错性：单个智能体故障不会导致系统崩溃，其他智能体可自适应调整。
• 协作与竞争：智能体通过合作或竞争实现目标，协调机制由环境规则或算法控制。
• 分布式结构：系统通过去中心化设计提高灵活性和可扩展性。
• 环境互动：智能体通过观察和动作影响环境，形成动态反馈循环。

系统架构类型

集中式MAS

• 所有智能体受单一中央控制器指挥，通信需经中枢节点。
• 优势：协调简单；劣势：存在单点故障风险，扩展性差。

去中心化MAS

• 多个子控制器分区域管理智能体，控制器间可双向通信。
• 优势：鲁棒性较强，局部故障不影响全局。

分布式MAS

• 智能体完全自主，直接与其他智能体或环境交互。
• 优势：高灵活性和并行性；劣势：可能产生复杂行为冲突。

应用领域

机器人协同

• 多机器人协同导航、任务分配（如无人机编队、工业机器人协作）。
• 案例：佛山研究院的多机器人系统通过动态规划实现分布式控制。

智能交通与自动驾驶

• 车辆协同避障、路径规划，如基于深度强化学习的自动驾驶安全辅助系统。
• 通过多智能体奖励机制优化交通流与事故响应。

能源与电网管理

• 智能电网中的负载调度、分布式能源协调，利用MAS实现高效需求侧管理。

社会经济模拟

• 模拟市场交易、群体行为动态，为政策制定提供工具。

艺术与工程

• 生成式艺术中通过MAS模拟物理现象（如能量最小化）实现创作。

关键技术

多智能体强化学习（MARL）

• 采用策略梯度方法调整参数，通过集中式批评家评估动作价值，最小化时间差错误（TD误差）优化策略。
• 奖励设计：例如区域覆盖任务中，奖励与覆盖面积正相关。

协同推理与分布式算法

• 通过分布式算法解决网络优化、资源分配等问题，如城市交通信号协同控制。

混合架构设计

• 结合集中式训练与分布式执行（CTDE），例如DDMDAC方法在训练层集中优化策略。