多智能体多团队系统常见于目标分层的环境中。例如,在战区范围内的战斗场景中,从将军到士兵都需要多层次的指挥和控制,以正确执行目标。在游戏环境中也可以看到类似的结构,智能体以团队的形式合作,与其他团队竞争。同一团队中的不同智能体必须在保持各自 “个性 ”的同时,相互配合、相互协调,以实现团队的共同目标。本研究开发了基于策略的多智能体多团队系统,其中策略被设定为团队层面的一种工具,用于以一种有凝聚力的方式协调团队中的多个智能体。本研究提供了战略和基于战略的多智能体多团队系统的正式规范。开发了一个名为 SiMAMT(基于策略的多智能体多团队系统)的框架。介绍了该框架的不同组成部分,包括策略模拟、策略推理、策略评估和策略选择。此外,还开发了一种图匹配近似算法,以支持有效和高效的策略推断。还给出了一些例子和实验结果,以说明所提出的框架,包括其每个复合要素及其整体功效。

这项研究为多智能体多团队系统领域做出了多项贡献:战略和基于战略的系统的规范,以及在真实世界、交互时间场景中实施这些系统的框架;这种复杂而错综复杂的交互的稳健模拟空间;允许在这些系统中在交互时间内进行战略推断的近似算法;验证各种子元素的实验结果,以及显示所提框架功效的全面集成实验。

成为VIP会员查看完整内容
48

相关内容

人工智能在军事中可用于多项任务,例如目标识别、大数据处理、作战系统、网络安全、后勤运输、战争医疗、威胁和安全监测以及战斗模拟和训练。
《基于信念的决策建模计算框架》141页
专知会员服务
40+阅读 · 4月27日
《作战管理系统中的突现行为》25页论文
专知会员服务
81+阅读 · 2023年3月16日
《深度强化学习在集群系统中的应用》31页论文
专知会员服务
56+阅读 · 2023年3月14日
最新《图嵌入组合优化》综述论文,40页pdf
【KDD2020】图神经网络:基础与应用,322页ppt
多模态深度学习综述,18页pdf
专知
45+阅读 · 2020年3月29日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
22+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
31+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2013年12月31日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
326+阅读 · 2023年3月31日
Augmentation for small object detection
Arxiv
11+阅读 · 2019年2月19日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
22+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
31+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2013年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员