2023年4月16日发(作者：昨天英文)多智能体系统文献综述
多智能体系统文献综述
摘要：对多智能体系统及其协同控制理论研究和应用方面的发展
现状进行了简要概述.首先给出Agent及多Agent系统的概念和特性
等,介绍了研究多Agent系统协同控制时通常用到的代数图论;然后综述
了近年来多Agent系统群集运动和协同控制一致性方面的研究状况,并
讨论了其在军事、交通运输、智能机器人等方面的成功应用;最后,对多
Agent系统未来的发展方向进行了探讨和分析,提出几个具有理论和实
践意义的研究方向,以促使多Agent系统及其协同控制理论和应用的深
入研究.
关键词：多Agent系统(MAS)；协同控制；代数图论；群集运动；
一致性协议
分布式人工智能是人工智能领域中一个重要的研究方向,而多
Agent系统(multi-Agent systemMAS)则是其一个主要的分支. 20世
纪90年代,随着计算机技术、网络技术、通信技术的飞速发展,Agent
及MAS的相关研究已经成为控制领域的一个新兴的研究方向.由于
Agent体现了人类的社会智能,具有很强的自治性和适应性,因此,越来越
多的研究人员开始关注对其理论及应用方面的研究.目前,人们已经将
MAS的相关技术应用到交通控制电子商务、多机器人系统、军事等诸
多领域.而在MAS中,Agent之间如何在复杂环境中相互协调,共同完成
任务则成为这些应用的重要前提.近年来,从控制的角度对MAS进行分
析与研究已经成为国内外众多学术机构的关注热点,人们在MAS协同
控制问题上做了大量的研究工作,特别是在MAS群集运动控制和协同
控制一致性问题方面取得了很大的进展.目前对MAS的研究总体上来
说还处于发展的初步阶段,离真正的实用化还有一定的距离;但其广泛的
应用性预示着巨大的发展潜力,这必将吸引更多专家、学者投入到这一
领域的研究工作中,对MAS的理论及应用做进一步探索.根据上述目的,
本文主要概述了多智能体系统(MAS)在协同控制方面的研究现状及其
新进展
1 Agent与MAS的相关概念
1.1 Agent的概念
Agent一词最早可见于Minsky于1986年出版的《Social of
Mind》一书中.国内文献中经常将Agent翻译为:智能体、主体、代理
等,但最常见的仍是采用英文“Agent”；因为Agent 的概念尚无统一
标准,人们对于汉语中哪个词能更好地表达其含义还没有达到共识.介绍
两种引用较多的定义形式: ①：Maes在文献[1]中将Agent定义为:试
图在复杂的动态环境中实现一组目标的计算机统②：Wooldrige和
Jennings在文献[2]中,从Agent的特性方面给出其弱定义和强定义
Agent接受从环境中感知的输入,并产生输出动作作用于环境,这种交互
通常是一个连续不断的过程.Agent不能完全控制它动漫性感美女图片
周围的环境,只能通
过动作输出影响环境. 1.2 MAS的概念
概念：MAS是由多个Agent组成的集合,Agent之间以及Agent
与环境之间通过通讯、协商与协作来共同完成单个Agent所不能解决
的问题. 优点：更广泛的任务领域、更高的效率、改良的系统性能、错
误容忍、鲁棒性、分布式的感知与作用、内在的并行性、对社会和
生命科学的观察等显著特性。
汉语中哪个词能更好地表达其含义还没有达到共识.介绍两种引用
较多的定义形式:
①：Maes在文献[1]中将Agent定义为:试图在复杂的动态环境中
实现一组目标的计算机统
②：Wooldrige和Jennings在文献[2]中,从Agent的特性方面给
出其弱定义和强定义Agent 接受从环境中感知的输入,并产生输出动作
作用于环境,这种交互通常是一个连续不断的过程.Agent不能完全控制
它周围的环境,只能通过动作输出影响环境.
Agent接受从环境中感知的输入,并产生输出动作作用于环境,这种
交互通常是一个连续不断的过程。Agent不能完全控制它周围的环境,
只能通过动作输出影响环境.
1.3 MAS的组织结构
MAS的组织结构可以是集中式的或分布式的,也可以是这2种形式
都存在的混合式组织结构。不同的组织结构行为方式不同,因此性能也
会有所不同.一般地,MAS的组织结构主要分为以下3种类型[3]: 1)行政
管理组织结构(集中式). 2)完全自治式组织结构(分布式). 3)问题求解组
织结构(混合百合的花语
式)
2 MAS协同控制进展
经过酸性碱性食物大全
20多年的发展，MAS的研究已经在理论和应用方面取得了
很大的发展，MAS一个显著特征是：系统中每个Agent的能力有限，
而大量的这样的个体聚集在一起，通过相互的作用会产生有意义的社
会活动或完成单个Agent所不能完成的任务。因此MAS研究领域中
一个重要的问题就是设计正确的控制策略，使MAS完成本节先简要介
绍研究协同控制问题通常使用的代数图论，然后从MAS群集运动和协
同控制一致性问题两个方面，论述近年来国内外在多Agent协同控制
方面的研究发展状况。
2.1代数图论
有向图由一个有限顶点（或结点集合）由一个有限顶点(或结点集
合V={v1,v2,…,vn}、一个有向边的集合E属于VV和权重矩阵A所
构成. eij=(vi,vj)∈E叫做边,第个元素vi称为边的起点,第2个元素vj称
为边的终点,边的方向从vi指向vj.连接权值矩阵为A=[aij]且对于i
∈I(I=1,2,…, n)有: i≠j, aij>0,对于i∈I:aii=0.类似地可以定义无向图,无
向图是由一个有限顶点(或结点)集合反比例函数知识点
、一个无向边集合和权重矩阵构成
的。
2.2 MAS群集运动及控制研究
MAS群集(Swarming/Flocking)行为是复杂性科学的一个焦点问
题例如：如鸟群迁徙时会整齐编队,在遇到障碍时,这种队形还可以自动
调整。如野生动物群和鱼群在遇到攻击时会形成一个合理的编队逃跑,
而不是一哄而散。如蚁群在觅食时能够在食物与居住地之间选取一条
最优路径,并且,当环境变化时,它们会对路径进行重新选。这些是群集行
为极具代表性的例子. 1987年,Reynolds提出一个模仿动物聚集的计算
机模型[4],这个基本的群集模型包括3条规则1)聚集(cohesion):所有
Agent改变当前位置并向其邻近成员的平均位置运动;铁蹄马
2)分离
(paration):运动过程中,相邻的Agent避免发生碰撞; 3)调整
(lignment):所有Agent速度大小和方向改变基于其邻近成员的平均值.
2.3 MAS一致性问题研究
一致性(connsus)是指在一个MAS中,所有的Agent最终状态能
够趋于一致.一致性协议(算法)则是MAS中,使个体状态最终趋于一致的
Agent之间的信息传递规则。下面介绍两种一致性协议（算法）：
设系统中有n个多Agent用xi表示第i个Agent的状态,这个状
态可以是位置、速度、振幅等. 1）连续时间线性一致性协议
2）离散时间线性一致性协议
上述两种研究工作都是假设Agent信息交换渠道是非常理想化的,
即每个Agent能从与它邻近的Agent那里得到准确的信息.而在实际
应用中,Agent发送、接收信息及信息传输过程中经常会受到干扰,例如:
热干扰、信道衰减等。
3多Agent协同控制的应用
3.1军事方面
①Li等对一种对话模式的坦克智能体之间的通讯机制进行了构建,
为在坦克分队仿真开发中通讯机制有效性、可靠性、透明性的提高提
供了有力的参考.
②Parker已经在早期的工作中对飞机编队飞行问题进行了研究,他
利用局部信息和全局信息相结合的方式设计控制率以保持编队
③文献[4]还利用MAS技术构建火力分配模型,实现火力模型通用
化、智能化,使火力分配更精确、高效.
3.2 交通运输控制方面
①文献[5]采用多Agent协调控制方法来协调相邻交叉口处的控制
信号,以消除网络中的交通拥塞
②Cheng等则在文献[6]中提出了一种基于多智能体的分布式交通
信号协调控制方法.
③澳大利亚人工智能研究所基于多Agent的思路设计实现了一个
空中交通管理系统,系统中每个Agent负责一个空中交通系统中的子问
题,并与其他Agent进行协调与协作,以便实现整个系统的目标任务。
3.3 智能机器人方面
①日本的机器人足球世界杯锦标赛RoboCup就是一个非常典型的
例子，.在机器人足球赛中,多个机器人之间的关系相当复杂,它们必须通
过互助合作才能共同完成任务,这是MAS协同控制应用的一个典型实
例
②在工业方面,MAS协同控制的商务英语就业
应用表现在,人们控制多个智能机
器人以特定队形搬运单个
物体,利用多个智能机器人替代人类进行危险作业
4 结束语
MAS及其协同控制已经成为当前学术界一个新的研究热点,吸引了
许多不同领域研究人员的极大关注.本文讨论了与MAS有关的一系列
问题,简要介绍了MAS协同控制方面的研究状况与应用,展望了几个有
待进一步研究的方向.虽然MAS及其协同控制相关问题的研究会存在
很多问题和困难,但其应用前景是十分广阔的,相信在各领域专家、学者
的共同努力下,多智能体系统控制方面的研究定能取得新的进展与突破。
