基于演化博弈惩罚机制的多智能体协作稳定性研究

针对复杂、动态环境中多Agent协作的稳定性问题,提出了一种基于博弈论及惩罚机制的协作方法,通过效用函数来选择最优策略,实现均衡协作;为了提高协作的稳定性与成功率,引入惩罚机制,通过不断调整惩罚系数来维护多Agent协作的稳定性,并在形成协作团队时,充分考虑参与协作的Agent的信誉值。仿真结果表明,该方法能有效地降低任务完成时间,避免Agent在动态协作中随意退出,提高协作效率及协作稳定性。

基于博弈论及惩罚机制的多Agent协作控制算法

针对协作过程中自利的Agent选择回报更高的任务去执行,导致当前任务不能正常执行的问题,提出一种基于博弈论及惩罚机制的协作控制方法.在形成协作时优先选择信誉值较高的Agent,在协作执行过程中利用惩罚机制来约束退出协作的Agent的行为.仿真结果表明,该算法能有效地避免Agent在协作中随意的退出,确保协作任务的顺利执行,提高协作成功率.

基于博弈学习的多Agent城市交通协调控制

交通路口中的各Agent之间的协调问题是一个博弈问题。在有限理性的基础上,利用博弈学习思想,构建多智能体(multi-Agent)博弈学习协调算法,利用此学习协调算法对出行者行为分析并修正,实现城市交通路口的畅通,进而达到区域、全局的交通优化。最后通过实例仿真验证其可行性。