智能体分布式优化问题

智能体分布式优化问题是指在分布式系统中，多个智能体通过协作和通信，共同解决一个优化问题的过程。智能体可以是具有自主决策和学习能力的智能算法，如遗传算法、粒子群优化算法等。

在智能体分布式优化问题中，每个智能体代表一个解向量，通过与其他智能体交流信息，不断更新自己的解向量，从而逐步逼近最优解。这种分布式优化方法可以有效解决大规模、复杂的优化问题，并且具有较高的鲁棒性和适应性。

智能体分布式优化问题的研究涉及到多个领域，如优化算法、分布式计算、控制理论等。近年来，随着机器学习和深度学习的快速发展，智能体分布式优化问题也成为了热门的研究方向。