多智能体协同系统

贺公子之数据科学与艺术

发布于 2026-01-20 14:15:05

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多智能体协同系统的核心概念

多智能体协同系统（Multi-Agent Systems, MAS）通过多个自主智能体的交互实现复杂任务，广泛应用于机器人协作、自动驾驶、游戏AI等领域。核心特性包括分布式决策、通信协议、任务分配与冲突解决。

典型应用案例

1. 无人机集群协同

案例：美国国防部“Perdix”项目，数百架微型无人机通过局部通信实现编队飞行与动态目标追踪。
技术点：基于强化学习的分布式路径规划，避免碰撞的同时保持队形。

2. 工业物流机器人

案例：亚马逊仓库Kiva机器人系统，通过中央调度与局部避障算法高效完成货物分拣。
技术点：结合全局任务分配（如拍卖算法）与局部反应式控制（如势场法）。

3. 多智能体游戏AI

案例：OpenAI Five在Dota 2中击败人类战队，5个智能体通过共享策略网络实现协作。
技术点：集中式训练-分布式执行（CTDE）框架。

代码实现框架（Python示例）

1. 基于Ray的分布式任务协调

import ray  
ray.init()  

@ray.remote  
class Agent:  
    def __init__(self, agent_id):  
        self.id = agent_id  
    def act(self, state):  
        return f"Agent {self.id}: action based on {state}"  

# 启动3个智能体并行执行  
agents = [Agent.remote(i) for i in range(3)]  
results = ray.get([a.act.remote("obs") for a in agents])  
print(results)  # 输出协同动作

2. 基于PettingZoo的多智能体强化学习

from pettingzoo.mpe import simple_speaker_listener_v4  
env = simple_speaker_listener_v4.env()  

for episode in range(10):  
    env.reset()  
    for agent in env.agent_iter():  
        obs, _, done, _ = env.last()  
        action = policy(obs)  # 自定义策略函数  
        env.step(action)

关键技术挑战与解决方案

通信优化

方法：使用图神经网络（GNN）建模智能体拓扑关系，如CommNet模型。
代码片段：

import torch_geometric  
class CommNet(torch.nn.Module):  
    def forward(self, x, edge_index):  
        return torch_geometric.nn.MessagePassing(x, edge_index)

动态任务分配