联盟结构图的性质及应用

形成有效的联盟是多Agent系统的一个重大课题.然而联盟结构的数目很大,对于包含n个Agent系统来说,其可能构成的联盟结构是O(nn),以至于通过穷举搜索最优联盟结构是不可能的.另外联盟结构空间是一个什么样的形态,这是目前为止很少有人系统研究的课题,尤其是其图性质的研究.从图的视点讨论多Agent系统中的最优联盟结构生成问题.首先将联盟结构空间抽象为一个联盟结构图,其中顶点代表联盟结构,有向边代表联盟结构的分解.随后总结和形式化该联盟结构图所具有的两个性质:最优子结构、重复子结构问题;推广了一个性质:关键搜索集;给出了一个新性质:较少冗余路径的图的连通性.为了理解联盟结构图的这些性质,将这些性质用到了有效动态规划法(effective dynamic programming,EDP)中,分析得到其时间复杂度的下界是Ω(2.1n),上界是O(3n).实验分析表明,EDP算法比DP算法的搜索次数更少,在含有21个Agent的系统中,EDP比DP减少42%的搜索次数.     

局部信息的分布式联盟结构生成算法

已有的求解最优联盟结构方法大多假定Agent的全局信息已知,采用集中式求解思路,这种假设不适用于分布式环境,且没有充分利用Agent的自治性。在多Agent环境下,个体Agent往往只拥有部分联盟信息并且是自利的,如何在局部信息条件下寻找最优联盟结构是多Agent系统需要解决的关键问题。针对以上问题,基于个体Agent的局部信息及系统整体收益的考虑,通过局部Agent之间的优势信息传递,给出了最优联盟结构的分布式求解算法。该算法的特色是在局部最优假设下,通过局部信息的指导,n个Agent在深度方向上自顶向下对联盟结构图的并行搜索,从而达到缩短搜索时间,降低搜索复杂度的目的,该算法的时间复杂度为O（n2）。     

一种联盟结构的多Agent合作求解算法

为了测试和比较各种先进的多Agent合作求解智能算法,给多Agent合作策略提供一个比较与测试的平台。针对多Agent联盟数量是Agent个数指数倍的问题提出了一种对Agent联盟结构图自上而下的搜索算法,该算法可以对联盟结构图进行化简,降低搜索空间大小。在基于Agent合作收益独立性假设的基础上,证明了同构的联盟结构是最优的收益。最后,以机器人足球赛RoboCup为背景给出了仿真实验,表明了SCS算法的效率。     

基于局部最优的联盟结构生成算法

联盟形成是多Agent系统中的一个关键问题 .针对多Agent联盟数量是Agent个数指数倍的问题,给出了基于局部最优Agent联盟结构生成算法--OCS算法 .基于局部最优,将Agent联盟结构图化简,并利用划分所对应的一类联盟结构的上界对Agent联盟结构图进行剪枝,极大降低了搜索空间 .接着证明了OCS算法的时间复杂性为O(3n),但在实验上已经接近O(23n/2) .最后通过对比数据分析,表明了OCS算法的效率 . OCS算法是对Rothkopf和刘惊雷等人相关工作的改进 .     

基于整数二部拆分的最优联盟结构求解

联盟结构是对Agent集合的一个划分,通过联盟形成联盟结构,可以使Agent之间形成有效合作,完成单个Agent所不能完成的任务。本文提出了BIDP来求最优联盟结构,该算法利用整数二部拆分来生成二部划分,并利用二部拆分的界来对搜索空间进行限界。随后把该算法与DP算法做了理论和实验分析,理论上得出BIDP所需要的空间比DP减少33.3%。实验表明,当联盟值满足均匀分布和正态分布,BIDP在21个Agent的情况下,搜索空间比DP减少35%和92%。最后对求最优联盟结构的确定式算法作了总结,即时间复杂度的上界是O(3n),下界是Ω(2n),空间复杂度是Θ(2n)。     

多任务联盟形成中的Agent行为策略研究

Agent联盟是多Agent系统中一种重要的合作方式,联盟形成是其研究的关键问题.本文提出一种串行多任务联盟形成中的Agent行为策略,首先论证了Agent合作求解多任务的过程是一个Markov决策过程,然后基于Q-学习求解单个Agent的最优行为策略.实例表明该策略在面向多任务的领域中可以快速、有效地串行形成多个任务求解联盟.     

一种任一时间联盟结构生成算法

联盟形成是多Agent系统中的一个关键问题.人们寻求能极大化联盟值的总和的联盟结构,但通常情况下可能的联盟结构的数目太大,以致不允许进行穷尽搜索而找出最优解.给出了一个算法,可在最小搜索量内保证找到一个与最优解相距在一个限界内的联盟结构.然后,这个任一时间算法进一步搜索,渐进地给出越来越低的限界,并急剧地降低这个限界,在这一阶段,此算法明显地优于由Sandholm等人给出的算法.     

约束条件下联盟生成研究进展

联盟生成是在多Agent系统的研究中最为重要的挑战之一。如何对Agent进行划分使所得社会福利最大化是当前面临的主要问题。假设每个Agent都具有理性和自利性的特性，为了追求自身的利益最大化而选择和其他的Agent进行联合，进而使整个系统实现利益的最大化。目前，联盟生成问题有很大的计算挑战，即使在进行联盟的时候添加了约束条件，也需要新的算法来更快更有效地解决该问题。本文主要对约束条件下的联盟生成的研究进行综述，主要包括4部分:最坏情况有限界联盟生成、动态规划联盟生成求精确最优解、联盟生成求近似最优解和约束条件下联盟生成求最优解。     

一种非线性动态自适应的Agent联盟生产算法

代理(Agent)联盟是对无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Network)进行管理的重要手段.引入粒子群算法PSO(Particle Swarm Optimization)并对其进行改进,使PSO的参数具有非线性动态自适应性.将改进的PSO用于求解Agent联盟生成问题,并针对WSN的特性设计了一种效益函数用于评价联盟的效益.采用基于非线性动态自适应PSO的Agent联盟生成算法,在联盟生成初期搜索范围较广,搜索后期在局部挖掘上表现出良好的性能.实验证明在解决Agent联盟生成问题中,基于PSO的算法在稳定性上优于其他算法,基于改进PSO的联盟生成算法可以加大搜索空间,更快的收敛到最优解,且该算法可以同时生成多个Agent联盟,支持并行多任务环境下的Agent联盟求解.     

动态约束下的联盟形成

联盟形成是多Agent系统中一种重要的合作方式。人们设计了一系列联盟形成框架,较好地解决了联盟值最大化、任务分配、组合拍卖等问题。已有关于联盟形成的研究,较多地从效用、任务等角度来考虑问题。在一些情况下,仅从这些角度考虑联盟形成是不够的,于是我们从约束的角度来研究联盟形成。首先深刻分析了联盟形成时的约束问题,采用命题逻辑来描述对Agent的约束,给出了联盟偏好语言及其语义描述;接着给出了它的一些性质;最后将动态约束下的联盟形成机制与常见的一些联盟形成机制作了对比,体现了动态约束下联盟形成机制的特点。     

基于势结构的任一时间联盟结构生成算法

联盟形成是多Agent系统中的一个关键问题.人们寻求能极大化联盟值总和的联盟结构,但通常情况下可能的联盟结构的数目太大,以致不允许进行穷尽搜索而找出最优解.Sandholm等人已经证明,要建立最坏情况下的限界K(n),搜索联盟结构图的最底两层是必要且是充分的.Dang等人给出的算法是所见到的第1个不以层为单位的搜索算法,对于较小的限界明显地优于Sandholm等人给出的算法.深刻分析了联盟结构间的关系,采用更小的搜索粒度(势结构),提出基于势结构的任一时间算法,在搜索最底两层及顶层后,进一步搜索势结构集合CCS(n,6)对应的未搜索过的联盟结构,渐进地给出越来越低的限界,大大改进了Sandholm等人(快1035倍,当n=100,K=2)和Dang等人(快1018倍,当n=100,K=3)的工作.     

一种基于势结构分组思想的任一时间联盟结构生成

联盟形成是多agent系统中的一个关键问题,找到最优的联盟结构是NP-完全的.Sandholm和Larson等人已经证明,要建立最坏情况下的限界k,搜索联盟结构图的最底两层是必要且是充分的.在搜索联盟结构图的最底两层之后如何进一步搜索,是个长期以来未能完全解决的问题.在任务分配等实际问题中,不同联盟存在同势同值的特征,或同势的2个联盟的值相差不大.研究了最优势结构生成问题,分析了基于势结构的分组思想,并提出一个以势结构为搜索单位的新的任一时间联盟结构生成算法.算法在最小搜索之后给出进一步降低限界至2的搜索,也讨论了限界从2降到1的过程中由底向上的补充搜索.从搜索的势结构数和联盟结构数以及达到的限界上明显优于由Sandholm和Dang等人给出的算法,是基于势结构的联盟生成问题的一个重要进展.     

单调重叠联盟下的最优联盟结构生成

针对重叠联盟的合作博弈框架（OCF games）中重叠联盟结构生成（OCSG）求解困难的问题,提出了一种基于贪心方法的有效算法。首先使用了一种带有联盟数量k约束的OCF博弈（kOCF games）模型来限制OCSG问题的规模;然后引入了一种相似度量来表示任意两个联盟结构之间的相似程度,并基于相似度量定义了单调性的性质,这意味着某一联盟结构与最优联盟结构的相似度越高,该联盟的单调性的值就越大;最后对于具有单调性质的kOCF博弈,采用了逐一插入玩家编号以逼近最优联盟结构的方法设计了联盟约束贪心（CCG）算法来求解给定的OCSG问题,并在理论上证明了CCG算法的复杂度是O（n2^k+1）。通过实验分析和验证了不同参数和联盟值分布对所提算法性能的影响,并把该算法与Zick等提出的算法（ZICK Y,CHALKIADAKIS G,ELKIND E,et al. Cooperative games with overlapping coalitions： charting the tractability frontier. Artificial Intelligence,2019,271：74-97）在约束条件等方面进行了对比,得出了当联盟最大数量k被常数约束时所提算法的搜索次数随agent的个数基本呈线性增长的结果。可见CCG算法是固定参数k可解的,而且拥有更好的适用性。     

基于合作技能博弈的单任务联盟结构生成算法

提出一种用于单任务最优联盟结构生成算法STCSG。利用合作技能博弈(CSGs)模型和超图生成合作技能超图(skill hypergraph),根据STSG中最优联盟结构特性,具体讨论了当每个agent最多只能拥有一个技能和一个技能最多被两个agent共同拥有两种情况下搜索合作技能超图的策略,从而求得最优联盟结构。实验结果表明该算法搜索效率较高,时间复杂度为O(n2)。     

基于溢出性原理的联盟结构生成算法

联盟结构的生成问题中由于搜索空间的联盟结构数目太大,因而搜索联盟结构的最底两层建立一个最坏情况下的边界值是必要的,边界值将最优的联盟结构限制在某个限界内,通过进一步的搜索可以在任意时间内得到一个较优值。根据联盟的溢出性质,文中提出了一种新的建立边界值的方法,即对任意不相交的联盟集合计算其上下边界的值,通过搜索特定的联盟结构集合建立最坏情况下的边界值。联盟的边界值建立以后,可以在任意时间内得到一个较优值,通过搜索剩余的联盟结构集合,可以对边界值和返回的联盟结构进一步优化。在此基础上文中提出了基于溢出性质的任意时间算法。实验结果表明,采用新的方法建立边界值,使得算法的收敛速度更快,效率更高。