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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。 相似文献
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