The field of Multi-Agent System (MAS) is an active area of research within Artificial Intelligence, with an increasingly important impact in industrial and other real-world applications. Within a MAS, autonomous agents interact to pursue personal interests and/or to achieve common objectives. Distributed Constraint Optimization Problems (DCOPs) have emerged as one of the prominent agent architectures to govern the agents' autonomous behavior, where both algorithms and communication models are driven by the structure of the specific problem. During the last decade, several extensions to the DCOP model have enabled them to support MAS in complex, real-time, and uncertain environments. This survey aims at providing an overview of the DCOP model, giving a classification of its multiple extensions and addressing both resolution methods and applications that find a natural mapping within each class of DCOPs. The proposed classification suggests several future perspectives for DCOP extensions, and identifies challenges in the design of efficient resolution algorithms, possibly through the adaptation of strategies from different areas.


翻译:多机构系统(MAS)是人工智能的一个积极研究领域,对工业和其他现实世界应用产生越来越重要的影响;在MAS中,自主代理机构相互作用,追求个人利益和(或)实现共同目标;分散的限制优化问题(DCOPs)已成为管理代理机构自主行为的主要代理结构之一,其中算法和通信模式都受具体问题结构的驱动;在过去十年中,DCOP模式的若干扩展使其能够在复杂、实时和不确定的环境中支持MAS;这项调查旨在概述DCOP模式,对其多重扩展进行分类,并处理在DCOP每类中找到自然绘图的分辨率方法和应用程序;拟议的分类提出了DCOP扩展的若干未来前景,并确定了在设计高效解算法方面遇到的挑战,可能通过对不同领域的战略进行调整。

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