【摘 要】
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多智能体系统将会是未来最重要的智能体系统之一。诸如无人驾驶、机器人集群、以及竞技类运动的训练系统都是多智能体系统的应用。在多智能体系统中,协作是一种非常重要的智能体之间交互的方式。在现有的方法中,基于通信的多智能体协作是计算量最低、最有效的方式。然而,现有的方法存在通信量过大、不够稳定等问题。为了减少智能体通信量、提高系统整体稳定性,进而提升多智能体协作系统整体成功率,本文提出了一套基于特征化信息
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多智能体系统将会是未来最重要的智能体系统之一。诸如无人驾驶、机器人集群、以及竞技类运动的训练系统都是多智能体系统的应用。在多智能体系统中,协作是一种非常重要的智能体之间交互的方式。在现有的方法中,基于通信的多智能体协作是计算量最低、最有效的方式。然而,现有的方法存在通信量过大、不够稳定等问题。为了减少智能体通信量、提高系统整体稳定性,进而提升多智能体协作系统整体成功率,本文提出了一套基于特征化信息通信的多智能体协作系统。该系统中智能体可以通过特征化后的信息进行通信,进而减少通信量,提高系统整体效率。论文的主要研究成果包括:1)设计并实现了一种基于特征化信息通信的多智能体协作系统,通过特征化信息的定向传递,减少通信量和通信次数,提高系统整体协作效率。此外,该系统通过将智能体架构分为行为模块和通信模块,提升了各模块的计算效率;2)提出了一种基于蒸馏器的特征化信息生成算法,通过对智能体信息进行特征提取,从而达到降低智能体间数据通信量,提高智能体计算稳定性的目标;3)提出了一种基于多分类全连接神经网络的多智能体间通信目标选择算法,该算法通过神经网络计算的概率表,自动选择合适的通信目标,达到降低通信次数,提升通信效率的目标;4)设计并实现了数个可以稳定运行的实验环境并进行了实验。通过实验验证,论文提出的智能体框架和多智能体通信模块进行通信的智能体在与其他传统方法的对比实验中表现最好,训练最稳定。
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