Constructing and studying distributed control systems requires the analysis of the Laplacian spectra and the forest structure of directed graphs. In this paper, we present some basic results of this analysis partially obtained by the present authors. We also discuss the application of these results to decentralized control and touch upon some problems of spectral graph theory.
A Game-Theoretic Model and Best-Response Learning Method for Ad Hoc Coordination in Multiagent Systems
University of Edinburgh(爱丁堡大学)
ad hoc协调问题是指在没有事先协调机制的多智能体系统中设计一个能够实现最佳灵活性和效率的自主智能体。我们概念化这个问题正式使用博弈论模型,称为随机贝叶斯博弈,其中的行为的球员是由其私人信息,或类型。基于这个模型,我们推导出一个解决方案,称为Harsanyi-Bellman Ad Hoc Coordination(HBA),它利用贝叶斯纳什均衡的概念,在规划过程中找到贝尔曼最优控制意义上的最佳行动。我们评估HBA在多智能体物流领域称为基于水平的觅食,它实现了更高的灵活性和效率比几种替代算法。我们还报告了一个公共科学展览中的人机实验,其中人类参与者反复扮演囚徒困境和石头剪刀布对HBA和替代算法,表明HBA实现了相同的效率和显着更高的福利和胜率。
EcoNet: Multiagent Planning and Control Of Household Energy Resources Using Active Inference
VERSES, Los Angeles, CA, USA(VERSES, 美国洛杉矶州);Spatial Web Foundation, Los Angeles, CA, USA(空间网络基金会, 美国洛杉矶州);Dept. of Engineering and Informatics, Univ. of Sussex, Brighton, UK(工程与信息学系, 英国苏塞克斯大学);Institut Sante et societe, UQAM, Montreal, CAN(健康与社会研究所, 加拿大蒙特利尔);Macquarie University, Sydney, AUS(麦考瑞大学, 澳大利亚悉尼);LearnableLoopAI.com, Custer, WA, USA(LearnableLoopAI.com, 美国华盛顿州);Queen Square Institute of Neurology, UCL, London, UK(queen square 神经学研究所, 英国伦敦大学学院)