【24h】

Evolving Real-Time Local Agent Control for Large-Scale Multi-agent Systems

机译:大规模多智能体系统不断发展的实时本地智能体控制

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摘要

Control for agents situated in multi-agent systems is a complex problem. This is particularly true in hard, open, dynamic environments where resource, privacy, bandwidth, and computational limitations impose restrictions on the type of information that agents may share and the control problem solving options available to agents. The MQ or motivational quantities framework addresses these issues by evaluating candidate tasks based on the agent's organizational context and by framing control as a local agent optimization problem that approximates the global problem through the use of state and preference.
机译:对位于多代理系统中的代理的控制是一个复杂的问题。在硬,开放,动态的环境中,尤其是在资源,隐私,带宽和计算限制对代理可以共享的信息类型以及代理可用的控制问题解决方案施加限制的情况下,尤其如此。 MQ或激励量框架通过基于座席的组织上下文评估候选任务并通过将控制框架化为局部座席优化问题来解决这些问题,该问题通过使用状态和偏好来近似于全局问题。

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