人工智能中的多智能体规划

多智能体规划（MAP）是人工智能（AI）的一个领域，旨在规划少量智能体的活动和选择，以实现共同目标或优化一组目标。智能体可以是软件实体、机器人或任何能够感知、推理并在其环境中行动的独立系统。与专注于优化单个智能体计划的单智能体规划不同，MAP 涉及多个实体，它们必须有效地协作、竞争或共存。

MAP 主题对于许多应用至关重要，包括机器人技术、分布式系统、协调、活动管理，甚至视频游戏 AI，其中多个实体在一个共享环境中交互。

多智能体规划中的关键概念

1. 智能体

智能体是一个独立的实体，可以根据对环境的评估和预定目标做出选择。在 MAP 中，每个智能体可以：

• 独立行动。
• 与其他智能体互动。
• 共享信息以协助协调工作。

2. 环境

环境可以是：

• 静态与动态： 静态环境不会改变，除非智能体对其进行操作，而动态环境会随着时间推移而演变。
• 完全或部分可观察： 在完全可观察的环境中，智能体拥有全面的数据；在部分可感知环境中，它们在信息不完整或不确定的情况下行动。
• 确定性与随机性： 在确定性环境中，行动具有可预测的结果，而在随机性环境中，行动具有不可预测的结果。

3. 目标类型

• 个体目标： 每个智能体都追求特定目标，这可能与其他智能体的目标冲突。
• 共享目标： 所有智能体共同努力实现一个共同目标。
• 混合目标： 有些目标是协作的，而另一些是独立的。

多智能体规划的类型

1. 集中式规划

在集中式 MAP 中，一个中央智能体为所有智能体创建计划以确保同步。尽管此技术可能完美，但它通常缺乏灵活性，并且容易出现单点故障。

2. 分散式规划

每个智能体独立规划。然而，他与其他智能体沟通以促进他们的努力。尽管这种策略改善了鲁棒性和可扩展性，但由于有限的信息交换，它可能导致次优的全球安排。

3. 分布式规划

分布式规划涉及智能体协作解决规划任务，计算和决策分散在整个系统中。这种混合方案利用了去中心化的优势，同时保持了与集中式系统相当的协调水平。

多智能体规划中的挑战

1. 可扩展性

随着智能体数量的增加，协调的复杂性呈指数级增长，使得创建最佳计划在计算上具有挑战性。

2. 沟通

有效的沟通对于协调至关重要。然而，在现实世界中，沟通可能受限、延迟或不确定。

3. 冲突解决

智能体可能具有冲突的目标，需要冲突检测和解决机制以确保合作行为或公平竞争。

4. 动态环境

在快速变化的环境中，计划可能很快过时，需要实时重新规划或自适应策略。

5. 隐私和安全

在某些情况下，由于保护或安全问题，智能体可能不想共享所有数据，这使得规划过程复杂化。

多智能体规划中的技术和算法

1. 分布式约束优化问题 (DCOPs)

DCOPs 是一个系统，用于描述和阐明一些智能体必须选择如何最好地提高全球目标同时考虑限制的情况。

2. 启发式搜索方法

为了识别几个智能体的最佳路径，A* 及其多智能体扩展（如 Multi-Agent A*）等算法可以适应 MAP。

3. 强化学习

通过与环境和其他专家智能的互动，专家们可以学习最佳方法，这要归功于多智能体强化学习（MARL）。

4. 博弈论

博弈论方法展示了专家之间的战略智能，尤其是在竞争或对立情况下。

5. 蒙特卡罗树搜索 (MCTS)

尤其是在面临不确定性时，MCTS 及其多智能体变体对于在广泛、复杂的规划范围内做出决策很有用。

多智能体规划的应用

1. 机器人学

协调一组机器人执行仓库自动化、搜索和救援或探索等任务。

2. 交通和运输系统

管理自主车队、规划公共交通或优化交通。

3. 物流和供应链管理

规划和组织多个地点之间的货物运输，以尽量减少交付成本和时间。

4. 医疗保健

医院资产管理、了解护理协调和治疗方案增强都可以通过多智能体系统实现。

5. 国防和安全

应用包括监控、使用自动驾驶汽车或无人机进行风险检测以及协调防御策略。

1. 规划范式

a. 合作规划

• 定义： 智能体共同努力实现共同目标。它们通过共享信息、资产和方法进行协作，以实现共同目的。
• 主要特点： 优秀的沟通和协作。
• 示例： 例如，在自动化蜂群中，智能体协作在灾区寻找和收集物体。

b. 竞争规划

• 定义： 智能体竞争以最大化自己的效用，通常以牺牲他人为代价。
• 主要特点： 专注于对抗策略，少量或虚假信息共享。
• 示例： 例如，在金融市场中，独立的交易智能体努力最大化利润。

c. 混合动机规划

• 定义： 合作和竞争的结合，其中智能体在一些任务上合作，而在另一些任务上竞争。
• 主要特点： 基于不断变化的目标和交互进行动态方法调整。
• 示例： 例如，在资源管理游戏中，玩家（智能体）形成短暂的联盟以实现共同目标，然后为了有限的资源而战。

2. 协调和沟通策略

有效的协调对于 MAP 至关重要，它通常依赖于强大的沟通策略。关键技术包括：

a. 通信协议

类型

• 同步： 智能体以预定间隔交换消息。
• 异步： 智能体按需通信，没有固定时间。
• 挑战： 带宽限制、通信延迟和可靠性。

b. 任务分配机制

• 集中分配： 中央规划器将任务分配给智能体。
• 分散分配： 智能体使用基于市场机制或拍卖协议来安排或提供任务。
• 动态分配： 任务根据条件变化实时重新分配。

c. 冲突解决技术

• 谈判： 智能体沟通以达成双方满意的理解。
• 调解和仲裁： 中立实体帮助解决争议。
• 博弈论方法： 使用支付矩阵来预测竞争场景中的最佳策略。

3. 建模和表示

选择如何显示和描述规划问题对解决方案策略有显著影响。

a. 状态空间表示

• 定义： 环境表示为一组状态，移动由专家活动决定。
• 应用： 启发式搜索和动态规划。

b. 因子模型

• 定义： 状态使用一组因子进行描述，允许简洁的描述。
• 应用： 在因子之间存在复杂相互依赖关系的环境中有效。

c. 时间和空间模型

• 时间： 侧重于长期任务规划和排序。
• 空间： 处理智能体的位置和移动，通常在持续设置中。

d. 部分可观测马尔可夫决策过程 (POMDPs)

• 定义： 将马尔可夫决策过程 (MDPs) 扩展到智能体信息有限的环境。
• 应用： 在不确定性和信息不足的情况下进行规划。

4. 多智能体规划中的学习

学习对于智能体随着时间推移调整和完善其方法至关重要。

a. 多智能体强化学习 (MARL)

定义： 智能体通过试错学习方法，以奖励作为反馈。

挑战

• 非平稳性： 随着智能体学习和调整其程序，环境动态变化。
• 信用分配： 信用分配是确定个人专家如何为集体成功做出贡献的过程。

b. 迁移学习

• 定义： 智能体将一种活动或环境的技能应用于提高另一种活动或环境的执行力。
• 示例： 经过模拟训练的机器人将其学到的策略应用于现实世界的挑战。

c. 模仿学习

• 定义： 智能体通过观察专家或同行的演示来学习理想行为。
• 应用： 应用包括机器人学和人机交互场景。

5. 可伸缩性和优化技术

为了应对 MAP 系统日益增长的复杂性，使用了各种优化技术：

a. 分层规划

• 定义： 将规划分解为层次级别，高级目标指导低级活动。
• 优点： 减少计算复杂性，同时提高适应性。

b. 分解方法

• 定义： 将全球规划问题分解为可以独立或半独立处理的较小子问题。
• 示例： 将一个无限的配送中心划分为区域，每个区域由不同的机器人组管理。

c. 近似算法

• 定义： 当由于时间或资源限制无法进行精确计算时，提供近似最优解。
• 示例： 考虑大规模系统中任务分配的贪婪策略。

结论

总之，多智能体规划（MAP）是伪智能的一个主要点，它解决了在动态、通常不可预测的情况下规划少量独立智能体的问题。它的重要性扩展到广泛的应用，包括机器人技术、协调、运输等，其中需要协作或竞争性智能。通过使用复杂的计算、学习方法和优化策略，MAP 使专家能够有效协作，适应变化，并实现个人和集体目标。随着人工智能系统变得越来越复杂和广泛，大纲的概念将在确保它们和谐有效地运行方面发挥越来越重要的作用，为工业和社会中更创新、更协调的解决方案开辟道路。