可传递置信模型在多智能体决策融合中的应用

"该论文提出了一种基于可传递置信模型的多智能体决策融合方法，用于解决对抗性多机器人系统的决策问题。论文构建了决策融合的体系结构，包括基于证据推理的观测智能体模型、基于TBM(可传递置信模型)的决策智能体模型和决策融合中心模型，并提供了相应的算法。通过在机器人足球中的应用和仿真实验，证明了这种方法在对抗性多机器人系统中决策制定的高效性和实用性。" 本文主要探讨的是在对抗性多机器人系统中的决策问题，特别是如何通过信息融合和智能体间的协作来优化决策过程。其中，可传递置信模型(TBM)是关键概念，它允许智能体之间的信念和信息在决策过程中传递和整合，提高了整体决策的准确性和效率。 首先，论文分析了多智能体决策的挑战，特别是在对抗性环境中，每个智能体需要根据自身观察和环境信息进行决策，并与其他智能体协同工作。基于此，论文提出了观测智能体模型，利用证据推理(evidence reasoning)技术处理和解析来自传感器和其他来源的信息，形成可靠的观测结果。 接着，引入了决策智能体模型，这是基于TBM构建的。TBM是一种概率理论框架，能有效地处理不确定性和不完整性信息，使得智能体可以评估和传递对不同决策选项的信任度。在这个模型中，每个智能体不仅基于自身的状态和观测，还考虑了其他智能体的决策，从而实现更全面的决策制定。 决策融合中心模型是整个决策过程的核心，它整合所有智能体的决策建议，通过TBM的规则进行融合，得出全局最优的决策。这一过程确保了决策的集体智慧，避免了单一智能体因局部视野或信息不足而导致的错误决策。 论文通过在机器人足球场景中的应用展示了这种方法的有效性。在机器人足球比赛中，各个机器人智能体需要快速、准确地作出决策，如移动、传球和射门，同时要应对对手的策略。仿真实验结果证明，基于TBM的决策融合方法能够提高团队的整体战术执行能力，提升比赛表现。 这项研究为多智能体系统提供了一种强大的决策工具，特别是对于需要实时决策和对抗的复杂环境，如机器人系统和自动化车队等，具有广泛的应用前景。通过这种融合方法，智能体可以更好地共享信息，协同工作，从而在不确定和动态的环境中做出更优的决策。