利益均衡的联盟形成策略：多Agent系统中的全局优化

本文主要探讨了多Agent系统中的联盟形成策略，这是一个关键问题，它关注如何在Agent之间合理分配联盟效用，使得每个Agent在决策过程中倾向于建立能够带来全局最优结果的联盟。传统的策略在处理额外效用的分配时往往忽视了新加入Agent的利益，这限制了联盟整体性能的提升。 针对这一问题，作者提出了一种基于利益均衡的联盟形成策略。这种策略在遵循非减性效用分配原则的同时，强调了对额外效用的公正和合理性分配，尤其是对于后加入联盟的Agent。这样做的目的是为了确保每个Agent都能在联盟中得到与其贡献相匹配的回报，从而提高整个联盟的稳定性、时效性和分布效率。 该策略在实际应用中，特别是在面向任务的环境中，能够有效地寻找并实现全局优化解，极大地提升了联盟的效益。同时，通过考虑所有Agent的利益平衡，这种策略有助于促进Agent之间的合作，增强联盟的可持续性。 作者们通过对国家自然科学基金项目的支持，进行深入的研究，包括夏娜博士、蒋建国教授等在内的研究团队，他们在分布式人工智能、计算智能等领域进行了细致的探索。他们的工作不仅提供了理论基础，也为实际的多Agent系统设计和优化提供了实用的工具。 论文的关键点集中在以下几个方面：多Agent系统、联盟的形成机制、效用分配策略以及其对联盟性能的影响。通过中图分类号TP301和文献标识码A，我们可以看出这篇论文属于计算机科学和技术领域，特别是与Agent系统相关的研究。 总结来说，这篇文章的主要贡献在于提出了一种新的联盟形成策略，旨在提高联盟的效率和稳定性，对于理解和优化多Agent系统中的合作行为具有重要的理论和实践价值。