《异构多智能体系统在联合武器中的应用》美国空军2022最新106页论文

多智能体系统在解决复杂和动态领域的问题方面显示出巨大的潜力。这种系统由多个单独的实体组成，称为智能体。系统的整体行为是由其组成的智能体的许多相互作用产生的。大多数研究的系统由同质的智能体组成，它们拥有相同的行为或物理形式。然而，最近的工作表明，拥有不同行为或形式的异质智能体可以提高系统性能。这项研究考察了异质性对多智能体系统有效性的影响，并研究了多智能体系统在联合武器战中的应用，联合武器战同时应用异质单位类型来完成军事目标。数百个形态上同质和异质的多Agent团队被演化出来，并对其完成某些目标的能力进行评估。结果表明，没有一个团队配置在所有情况下都表现出色，在异质和同质配置之间转换的能力对团队的成功比任何配置的异质性更重要。结果进一步表明，美国海军陆战队理论中描述的联合武器战术可以从简单的、分散的智能体的互动中产生，表明该领域的未来研究可能被证明对联合武器战争的军事艺术有价值。

引言

1.1 问题背景

现代联合武器理论要求同时应用多种武器类型，以达到大于其各部分之和的效果[1, 2]。复杂适应性系统（CASs）的研究人员对这句话很熟悉，它是一种涌现的语言，通过这种现象，一个相对简单的智能体系统表现出复杂的总体行为，从而创造出 "小中见大 "的效果--大于其部分之和[3, 4, 5]。约翰-博伊德（John Boyd）的工作是基于当前的联合军备理论，他将武装部队视为由处于不同角色的自主单位组成的复杂网络，并借鉴了CAS文献来发展其战争理论[6]。对博伊德来说，每个军事单位都填补了一个专门的利基，有助于整体的运作，因此，发展一支有效的联合武器部队是一个多智能体系统工程问题。在这样的问题中，每个智能体必须被设计成通过与同伴的互动，在系统层面上帮助产生一些理想的特征。例如，战斗的胜利是军队的一个理想特征，每个士兵的训练和装备都是针对赢得战斗的整体任务。

联合武器部队具体来说是一个异质的多智能体系统。异质性一词表示智能体之间在形态上、行为上或两者上的差异。形态上的异质性指的是物理特性上的差异，而行为上的异质性指的是智能体对感知数据的行为方式上的差异。因此，形态上的异质性智能体就像坦克与飞机或警犬与警察一样不同。行为上的异质性智能体不同，就像两架相同的飞机在执行任务时可能扮演不同的角色，或者一个士兵可能在另一个士兵前进时提供火力掩护[3, 7]。

联合武器战争的历史提供了许多异质系统的例子，从古代的小兵、步兵和骑兵的联合编队到现代空军的复合翼概念[8, 9]。现代计算机模拟和人工智能（AI）的研究提供了新的机会，通过建模和评估部队的组成和战术来推进联合武器理论。最近的研究表明，智能体能够在战略游戏中产生新的战术[10]，协调多个物理和行为上不同的单位，在物理世界中执行协作任务[11]，并在智能体的合作团队中产生新的和多样化的行为[12]。所有这些结果都与联合武器理论有直接关系。这样的研究既促进了军事艺术的发展，也促进了人工智能和多智能体系统的研究。

1.2 研究问题

假设异质智能体系统将比同质系统更有效地完成分配的任务，其中有效性是由衡量成功完成任务的健身分数来衡量。更具体地说，这项研究将回答以下问题。

1.行为的异质性是否会改善或损害多Agent系统在联合武器场景下的性能？

2.形态上的异质性是否会改善或损害多Agent系统在联合军备情况下的性能？

1.行为的异质性是否会改善或损害多Agent系统在联合武器场景下的性能？

2.形态上的异质性是否会改善或损害多Agent系统在联合军备情况下的性能？

3.给定一组形态不同的单元，多Agent系统能否在没有明确的中央指令的情况下表现出协同的联合武器行为？

问题一和问题二涉及到可以将多样性引入到智能体群体中的方式。采用具有物理或形态差异的智能体是否有益？为了回答这些问题，本研究在各种不同的任务中测试并比较了行为上和形态上的异质团队。第三个问题是评估多智能体系统参与联合武器战争中的合作行为类型的潜力。

这项研究提出了几个战斗单位的异质团队的模拟，并评估了形态和行为异质性对团队有效性的影响。多个异质和同质团队被生成并在四个场景中测试，每个场景都有不同的目标。队伍根据其胜利率进行分级，并与所受伤害成反比。测试结果被用来确定最有效和最高效的团队配置和行为。

最合适的团队表现出合作战术，包括侧翼机动、侦察、多管齐下的攻击和其他行为。这些战术产生于每个团队成员智能体的互动，并且经常结合不同的智能体形态或行为。这项研究表明，异质性对团队适应性的影响因情况而异，最有效的团队倾向于演化出异质性行为和形态来克服战术挑战，而且联合武器战术可以从简单智能体的相互作用中出现。

1.3 贡献

这项研究提供了一个动态领域中同质和异质多智能体系统的比较。它支持国防部（DoD）发展自主武器系统的优先事项[13]，并通过展示从简单的智能体互动中出现的可识别的战术行为，将多智能体系统理论应用于联合武器的军事艺术。提供了一个新的和可扩展的模拟器，用于未来对单体和多体系统的研究。

1.4 概要

第二章提供了多智能体系统的相关背景和研究，并概述了该领域与联合武器理论的关系。还提供了RoboCodePlus模拟器的描述。第三章描述了用于执行实验的方法，概述了智能体架构、测试场景以及用于生成和进化单个团队的遗传算法。第四章分析了每个实验的结果并得出结论，而第五章总结了所做的工作并为未来的工作提供了建议。