智能代理的进化行为在多目标搜索中的优化策略

本文主要探讨了智能代理进化行为在多代理目标搜索中的应用，特别是在细胞网格环境中。作者帕特里克·埃迪格和罗尔夫·霍曼以理论计算机科学为背景，针对细胞网格模型提出了一种复杂的问题场景，其中k个智能体（或Agent）需要从各自的起始位置移动到预设的目标位置，目标间互不冲突，每个智能体独立行动以求最快完成任务。 文章介绍了四种不同的智能体模型：受控定向代理、随机定向代理、随机非定向代理以及受控非定向代理。受控代理的行为由内部控制自动机决定，可以是确定性的，而随机代理则采取随机策略。在实验部分，针对32×32的环境，作者对每种模型的k值（k=1到256）进行了优化，使用20个随机初始配置来寻找接近最优的解决方案。之后，这些算法再用100个不同的初始配置进行性能评估，结果显示受控定向代理在速度和可靠性上表现最佳，随后是随机定向代理、随机非定向代理，最后是受控非定向代理。 尽管受控定向代理对于特定的100个初始配置表现出优越性，但它们并未确保在所有情况下都能避免死锁。这意味着这种策略可能不适用于所有情况，需要根据具体问题灵活选择或组合不同的代理行为模式。 本文的研究着重于CA（Cellular Automata，细胞自动机）Agent建模方法，多Agent目标搜索算法的设计和优化，以及智能体进化行为的探讨。通过这种方法，研究者不仅提供了模型设计的理论框架，也为实际的多智能体系统设计提供了实用的策略参考。这项工作对于理解和改进多智能体系统的协作与优化具有重要的理论价值和实践意义。