多智能体系统(Multi-Agent System, MAS)是由多个自主智能体组成的分布式系统,每个智能体能够自主感知环境、学习并作出决策,以实现各自的目标或协同完成整体目标。与单智能体系统相比,MAS 中决策权分散在各个体之间,每个智能体都有一定自主性并能影响环境,这种分布式决策和交互是MAS 的显著特点。多个智能体通过交互还能产生涌
多智能体模拟和仿真 特定领域的多智能体系统应用 概述和多智能体系统基础 什么是多智能体系统(Multi-Agent Systems, MAS)?请给出定义和示例。 智能体在多智能体系统中通常执行什么样的任务?请举例说明。 描述智能体和环境之间的交互过程。 请解释什么是纳什均衡,并举例说明它在多智能体系统中的应用。 在多智能体...
(1)多智能体系统是由一系列相互作用的智能体构成,内部的各个智能体之间通过相互通信、合作、竞争等方式,完成单个智能体不能完成的,大量而又复杂的工作。 (2)多智能体系统的定义:多智能体系统( multi-agent systems) 是指由多个自主个体组成的群体系统,其目标是通过个体间的相互信息通信和交互作用。
一个多智能体系统,是由一个在一个环境中交互的多个智能体组成的计算系统。多智能体系统也能被用在解决分离的智能体以及单层系统难以解决的问题。智能可以由一些方法,函数,过程,搜索算法或加强学习来实现。尽管存在相当大的重叠,然而一个多智能体系统并不总是一个基于智能体的模型表现一致。
多智能体系统体系化博弈与智能控制是指智能体之间通过博弈过程和交互策略,结合智能控制方法,调整智能体的行为和优化系统参数,使系统达成个体利益的平衡和群体利益的最大化。其面临着系统结构复杂、博弈环境不确定、决策信息不完整、结果不可解释等挑战。...
第一，使用大规模本体知识图谱，以组织和连接不同的科学概念；第二，运用一系列大型语言模型和数据检索工具组合；第三，采用具有现场学习能力的多智能体系统。基于此，该系统通过智能协作，不仅能自动构建和细化研究假设，还能揭示潜在的机制、设计原则和一些难以发现的材料特性。与人类相比，SciAgents 在理解信息、发现...
构建全局共识:通过对比学习,从局部观察中构建全局共识,增强智能体在执行阶段的协作能力。 分层共识机制:引入短期和长期共识,优化即时反应和战略规划之间的平衡。 自适应注意机制:动态调整各层共识的影响力,根据任务的具体需求优化智能体的决策过程。 通过这些创新,HC-MARL框架旨在显著提升多智能体系统在复杂协作任务中的...
近日，来自卡内基梅隆大学的副教授 Graham Neubig 在文章《Don't Sleep on Single-agent Systems》中强调了单智能体系统也不可忽视。Graham Neubig 从以下几个方面展开：当代 AI 智能体发展的元素，包括大语言模型、提示以及动作空间；多智能体系统示例；多智能体系统存在的问题；如何从使用多个专门的智能体过渡到一个...
交通管理:多智能体系统在交通管理领域发挥着重要作用。通过实现交通信号控制、车辆调度和路径规划等功能,多智能体系统能够显著缓解交通拥堵、减少交通事故,并提高道路安全性。例如,由多智能体构成的智能分布式交通信号控制系统已经在城市复杂路网拥堵地区使用,显著提高了通行效率,降低了等待时间,并减少了尾气排放。 供应链...