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Some Optimizations in Maximal Clique Based Distributed Coalition Formation for Collaborative Multi-Agent Systems

机译：协同多智能体系统中基于最大派系的分布式联盟形成的一些优化

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We study scalable and efficient coordination and negotiation protocols for collaborative multi-agent systems (MAS). The coordination problem we address is multi-agent coalition formation in a fully decentralized, resource-bounded setting. More specifically, we design, analyze, optimize and experiment with the Maximal Clique based Distributed Coalition Formation (MCDCF) algorithm. We briefly describe several recent improvements and optimizations to the original MCDCF protocol and summarize our simulation results and their interpretations. We argue that our algorithm is a rare example in the MAS research literature of an efficient and highly scalable negotiation protocol applicable to several dozens or even hundreds (as opposed to usually only a handful) of collaborating autonomous agents.
机译：我们研究用于协作多代理系统（MAS）的可扩展且高效的协调和协商协议。我们要解决的协调问题是在完全分散，资源有限的环境中建立多主体联盟。更具体地说，我们使用基于最大派系的分布式联盟形成（MCDCF）算法进行设计，分析，优化和试验。我们简要描述了对原始MCDCF协议的一些近期改进和优化，并总结了我们的仿真结果及其解释。我们认为，在MAS研究文献中，我们的算法是一个难得的例子，它适用于数十个甚至数百个（通常是少数几个）协作自治代理的高效且高度可扩展的协商协议。

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