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人工智能分布式部署中智能體系統的廣泛應用，對高效選擇影響智能體學習行為的參數、在復雜環境中實施機制設計，以及整合多元智能體能力實現目標結果提出了新挑戰。算法機制設計作為計算機科學、數學和經濟學的交叉領域，致力于開發引導理性智能體達成預期行為的算法，其應用涵蓋資源分配、成本分攤、定價與組合拍賣等場景。然而，傳統方法受限于計算約束與靜態假設，在充滿不確定性與動態變化的環境中效果不佳。

本論文通過融合強化學習（RL）與貝葉斯優化（BO），針對動態多智能體場景開發自適應機制以突破上述局限。我們提出多智能體強化學習（MARL）中機制設計的新框架，依托創新的BO方法高效探索潛力方案。MARL可捕捉隨機環境中多智能體動態交互的復雜性，通過求解底層馬爾可夫博弈以學習聯合策略。評估多MARL場景的計算復雜度問題通過以下方式解決：（I）擴展后繼特征至納什均衡策略的遷移學習；（II）采用BO框架限定評估預算，使問題可解。

所提機制設計框架的有效性在出租車平臺司機服務費設定、共享自然資源開發管理（社會福利最大化）、探索任務機器人集群硬件采購決策優化，以及激勵機制與招募策略設計（委托方目標最優化）等實際應用的基準研究中得到驗證。該方法在現實問題上展現的優越性，凸顯了BO與MARL融合優化復雜多智能體系統的潛力，為機制設計領域的未來研究奠定了堅實基礎。

眾多系統需在分布式智能體間分配任務，并要求各參與者優化有限資源以高效完成任務。在智能體數量少、環境穩定的場景中，存在搜索最優任務與資源分配的算法。此類系統可通過集中式策略規劃與智能體協調實現優化。但在智能體數量龐大或環境高度動態、不確定的復雜場景中，傳統方案效能下降。現實系統（如無線傳感器網絡、智慧城市車輛協同、無人機集群編隊）往往兼具復雜性與環境擾動敏感性。本論文針對動態多智能體系統的任務與資源分配挑戰做出貢獻，開發可擴展的去中心化算法——基于智能體局部知識優化任務與資源分配，提升系統在真實場景中的效用。我們通過三項遞進式創新解決該問題：首先開發基于強化學習的任務分配算法（根據任務完成質量優化分配，并基于歷史績效動態調整探索策略）；其次提出資源分配算法（通過強化學習評估任務價值，優化有限資源在受托任務中的配置）；最終整合前兩項成果形成動態環境下的綜合解決方案，并增強其對通信中斷、惡劣天氣等擾動的魯棒性。通過代表性系統仿真驗證各模塊性能，并以海洋環境監測系統為案例評估整體方案。

為實現研究目標，我們分步研究并整合解決方案：

貢獻1：任務分配算法
 提出四類協同算法，使智能體通過強化學習優化任務分配策略，并根據經驗動態調整系統探索程度。算法支持智能體評估他者任務執行能力、分配任務，并基于當前認知與能力探索需求采取行動。

貢獻2：資源分配算法
 引入結合時間維度資源需求函數近似與強化學習的資源優化算法，適用于共享資源競爭與任務優先級排序場景。

貢獻3：層次化多目標任務與資源分配綜合算法
 開發整合前兩項貢獻的算法，適應動態系統中智能體構成與能力變化，解決多競爭目標優化難題，并支持智能體自組織角色分工。

三項貢獻共同應對1.3節所述挑戰，達成1.2節定義的研究目標。

論文結構
第一部分：概述多智能體系統相關概念、理論與既有成果。
第二部分：詳述核心研究內容、算法設計及海洋監測案例評估。
第三部分：總結成果、展望未來研究方向與應用潛力。

章節安排
? 第2章：解析多智能體系統核心概念、運作環境與分布式系統應用。

? 第3-5章：分別探討任務分配難題（第3章）、有限資源優先級分配（第4章）、多智能體強化學習應用及現實挑戰（第5章）。

? 第6章：剖析分布式智能體系統組織結構、特征與自組織行為。

? 第7章：以無線傳感器網絡（特別是海洋監測案例）貫穿概念闡釋。

? 第8章：形式化定義智能體系統，確立任務與資源分配問題框架。

? 第9章：聚焦任務分配算法開發。

? 第10章：設計任務優先級驅動的資源分配算法。

? 第11章：整合任務與資源分配方案，實現1.2節全局問題求解，并增強智能體間協同自組織能力。

? 第12章：基于海洋環境傳感器網絡的案例研究（惡劣動態環境中驗證算法可靠性）。

? 第13章：總結研究成果與目標達成度，探討應用場景及未來擴展方向。

圖1.3：智能體系統中的任務分配。智能體??持續接收類型??的任務集（需執行類型??與??的子任務）。首幅圖示中，其將??類任務分配給最優智能體??，但將??類任務分配給非最優智能體??。次幅圖示顯示??通過學習確認??為??類任務最優執行者，遂調整鄰居關系（剔除??并納入??）。

圖1.4：多智能體系統中的行動優化。兩圖展示智能體學習優化行動以響應任務請求的進程。首幅圖中，??將??類子任務分配給??、??類分配給??，但??與??均未優化資源配置以優先處理對應任務。次幅圖中，??與??通過資源重配置分別優化執行??與??類任務的價值（針對??的需求）。

圖1.5：多智能體系統中的鄰居關系。首幅圖中，??將??類任務分配給未優化的??，而專精??類任務的??雖存在卻不在??的鄰居范圍內。處于??鄰居范圍的??雖無法直接執行??類任務，但可連接至??。次幅圖示顯示??通過學習承擔任務中繼角色，使??間接擴展鄰居范圍至??，實現??類任務的最優執行。

人工智能分布式部署的代理系統日益普及，對高效選擇影響智能體學習行為的參數、復雜環境下的機制設計應用以及整合多樣化智能體能力達成預期目標提出了新挑戰。算法機制設計（這一融合計算機科學、數學與經濟學的跨學科領域）致力于開發引導理性智能體實現期望行為的算法，其應用涵蓋資源分配、成本分攤、定價與組合拍賣。然而，傳統方法受限于計算約束與靜態假設，在動態不確定環境中的有效性不足。本論文通過整合強化學習（RL）與貝葉斯優化（BO）開發動態多智能體環境中的自適應機制以突破上述局限。

本文提出多智能體強化學習（MARL）中機制設計的新框架，依托新型BO方法高效探索潛力方案。MARL捕捉隨機環境中多智能體動態交互的復雜性，通過求解底層馬爾可夫博弈學習聯合策略。評估多MARL場景的計算復雜度問題通過以下方式解決：（一）擴展"后繼特征"至納什均衡策略的遷移學習；（二）采用基于BO的框架限制評估資源，使問題可解。所提機制設計框架的有效性通過多項實際應用基準研究驗證，包括：出租車平臺司機服務費設定、共享自然資源開發管理（實現社會福利最大化）、機器人編隊勘探任務硬件采購決策優化，以及定義最優激勵與招募策略（最大化委托方目標）。實證結果表明，本方法在現實問題中優于現有技術，彰顯BO與MARL結合優化復雜多智能體系統的潛力，為機制設計未來研究奠定堅實基礎。

多機器人協調與協作是提升團隊能力、實現自主建造、農業及廣域未知環境長期作業等新任務的關鍵行為。本研究聚焦多機器人資源分配問題背景下的此類行為，即機器人需被分配至服務區域。我們特別關注適用于大規模機器人集群的容錯方法，引入一種基于圖建模的多機器人資源分配框架，該框架在表征區域間關系與獎勵模型方面具備前所未有的豐富性。首先解決多智能體覆蓋控制問題，通過圖神經網絡（GNN）實施基于圖的計算，利用學習型智能體間通信策略實現性能與可擴展性提升。隨后針對需顯式協調協作的復雜多任務場景，提出基于網絡流的規劃方法，可在數秒內生成大規模問題的高質量解。我們將此方法擴展至在線環境，實現任務失敗與意外觀測條件下的動態重規劃。實驗證明，這些建模方法與算法通過挖掘多機器人問題中的基礎圖結構，推動技術前沿的進步。

第一章
 本章將研究工作置于多機器人資源分配領域進行定位。首先提出多機器人資源分配問題的分類體系，沿任務表征抽象維度梳理問題建模與對應方法（1.3節）。隨后深入綜述推動本研究中覆蓋控制與任務分配工作的核心文獻（1.5與1.6節）。

第二章：基于圖神經網絡的多機器人覆蓋控制
 本章提出一種新型有限感知半徑多機器人覆蓋控制方法，相比傳統基線控制器，通過智能體間通信提升性能與魯棒性。我們在機器人通信網絡上部署圖神經網絡（GNN），訓練其預測中心化全知控制器的控制指令，從而獲得能通過智能體間通信應對覆蓋控制難題的控制器。實驗驗證該方法在性能、擴展性與泛化能力上的優勢。2.6節展示基于全球城市特征數據構建的覆蓋控制數據集，用于算法驗證。本研究首次將GNN學習控制器應用于多機器人覆蓋控制，展現該路徑的廣闊前景。

第三章：具備任務優先級關系的多機器人協調協作
 本章以新型建模框架與解法體系解決多機器人任務分配（MRTA）問題。提出"任務圖"建模框架：將任務抽象為圖節點，任務間優先級關系抽象為邊；構建包含任務關聯性能與編隊規模-任務效能關系的獎勵模型。該框架啟發基于網絡流優化的機器人任務分配解法，實驗表明其求解速度較現有方法提升數倍，且計算復雜度與機器人數量無關——可擴展至無限規模團隊。本研究對任務分配建模框架作出基礎性貢獻，實現求解速度的量級突破。

第四章：在線環境下的多機器人協調協作
 本章將任務圖模型與流解法擴展至在線環境，提升系統魯棒性與性能，并通過高精度仿真驗證。核心在于處理含不確定性的MRTA問題：任務可能隨機失敗或產生預期外獎勵。利用流解法的高速求解特性，建立迭代重規劃機制，依據已完成任務的獎勵觀測動態調整方案。實驗證明該方法在不確定性環境中顯著提升規劃性能，零誤差條件下亦因解空間擴展而優化。通過高精度城市多智能體仿真驗證離線/在線流解法，測量仿真物理現象衍生的任務獎勵。結果表明，本建模方法在復雜不確定任務中有效預測性能，且顯著優于文獻現有方法。在線機制增強系統魯棒性，使性能逼近最優，為任務分配領域后續研究提供極具潛力的框架。

隨著太空探索的加速發展，以及在極端環境中工作的機器人和人類數量的增加，我們必須實施多智能體自主協調，以確保在本質上通信不友好環境中可安全操作。據所知，目前尚無多智能體調度算法能夠獨立推理通信延遲。一個必須解決的關鍵缺口是開發一種單智能體調度器，能夠在不確定的觀察下決定何時行動，這可以成為分布式多智能體調度的基礎。現有研究已經提供了關于時間推理的見解，即建模觀察不確定性和在時間約束下調度事件。我們既需要在存在不確定觀察延遲時決定何時調度事件，也需要在智能體之間進行穩健的協調。面對不確定性調度事件是一個挑戰，原因在于不可控制的外部事件、未知的觀察延遲以及智能體之間不確定的通信所導致的復合不確定性。本論文提出了一系列貢獻，最終展示了一個穩健的單智能體任務執行器，該執行器使用我們的調度器在多智能體環境中進行協調，盡管存在觀察延遲。實現這一點需要深入理解如何檢查具有不確定延遲的時間約束的可控性，定義一個對不確定觀察延遲具有魯棒性的調度器，將該調度器集成到現有的高層任務執行器中，并制定多智能體的協調策略。我們展示了該調度器具有預期的性能特征，并通過一個受人類太空飛行啟發的場景，在實驗室中進行了多智能體在不確定通信下的執行演示。

本論文的結構如下。第 2 章將提供更詳細的問題陳述，包括用于測試不確定通信的分布式協作和協調的場景描述。第 3 章將概述我們解決該問題的方法。第 4 章將提供本論文的第一項技術貢獻，首先是解決觀察延遲建模問題，然后提供一個可用于檢查具有觀察延遲的時間約束是否可滿足的程序。第 5 章介紹了延遲調度器，這是一種新穎的策略，用于決定在觀測延遲的情況下何時采取行動。在第 6 章中，我們將延遲調度器定位為可部署到實際硬件中的高級任務執行器。第 7 章最后介紹了一種用于不確定通信環境的多智能體協調架構。第 8 章中的討論為本論文畫上了句號，為本研究中的決策提供了更多背景信息。

異構多智能體系統由不同的自主智能體組成，這些智能體可以通過互動和合作來實現復雜的目標。從社會群體的形成到互聯網等技術系統的形成，人類歷史表明，在相互關聯的系統中可以實現更強大的功能。因此，預計人工智能和自主性的進步將導致各種類型的能力越來越強的機器人和軟件代理進行互動，以提高其能力。

在物流、救災和社會關懷等應用中，這些異構智能體可以為系統帶來不同的視角、技能和資源，增強系統的適應性、穩健性和創造性。然而，盡管好處多多，人們并不清楚在這種情況下什么是異構性，也不清楚如何在系統設計中將異構性作為一種屬性。不回答這些問題，多智能體系統的全部優勢就有可能無法實現，其集體行為要么令人驚訝，要么在最壞的情況下對其服務對象造成損害。

本論文探討了理解異質性在多智能體系統中含義的必要性，以及在系統設計中有效使用不同智能體類型的工具和技術。論文探討了上下文、任務和智能體之間的交互，以及智能體類型的數量和分布如何影響異質性的定義和衡量異質性的方法。

研究還探討了一般設計原則，以促進應用程序之間的知識轉移，從而減少開發時間和失敗風險。研究了基于信息論的 “賦權 ”和 “進化 ”測量方法的應用無關技術，以便在任何類型的智能體之間建立成功的互動。此外，還探討了多樣性的影響、特征和生態框架等概念與人工系統的相關性。

通過更全面地了解多智能體系統中的異質性，本研究有助于開發既能充分利用異質性智能體的優勢，又能最大限度地減少因混合智能體類型而產生的潛在負面影響的系統。

主要貢獻

• 對異質性進行廣泛調查，總結不同作者的處理方法和觀點，并對人工系統中異質性的用途和來源進行分類

• 一種分布式控制器，它能使多個牧羊人在不直接通信的情況下進行協調，并使用反應行為（無路徑規劃）使牧羊人在不分割羊群的情況下在行進路線之間移動

• 證明了在群體任務中使用異構智能體的好處與它們之間的相互作用有關，而且對于同一任務，這些相互作用可能導致更大的異構性對性能有利或不利

• 基于潛在場的人群行為模型，其行為取決于過去的互動，并與群體任務相匹配

• 群策群力任務的績效與流行的異質性衡量標準之間的相關性

• 證明異質智能體之間的互動類型可導致系統行為發生疊加或突發變化

• 比較解決一維覓食中空間干擾的四種不同機制，包括種群中不同數量的異質性和選擇異質性特征的影響

• 將 “賦權 ”發展成一種基于團隊的措施，用于基于目標的情景，討論設計者在將 “賦權 ”應用于真實情景時可能遇到的挑戰，并將 “賦權 ”與基于性狀的方法進行比較，以解決一維覓食中的空間干擾問題

• 不確定情況下牧羊的解決方案，該方案利用進化來創建可學習其他智能體類型的智能體

圖 3.1： 智能體的互動可以用強度和方向來定義。圖中顯示了五種類型的智能體和兩種類型的社會互動。在 a) 中，互動對象是與該智能體自身類型相匹配的其他智能體，形成雙向互動；而在 b) 中，每個智能體都與一種非自身類型的智能體進行社會互動，形成單向互動。如果互動強度為正，智能體就會被其目標群體所吸引，而如果互動強度為負，則會導致智能體被其目標群體所排斥

異構多智能體系統為解決農業、軍事、裝配和倉庫自動化等不同領域的復雜問題提供了可能，否則單個智能體是無法解決這些問題的。要有效部署異構多機器人團隊，研究必須解決不同抽象程度的四個問題：任務規劃（是什么）、運動規劃（如何）、任務分配（誰）和調度（何時）。這些問題高度相互依存，先前的工作已經證明，利用這些問題的單個解決方案之間的協同作用的系統可以提高多機器人協調的效率和效益。

本文研究了在多智能體組隊應用中使用基于特質的模型來表示單個智能體，以及如何利用基于特質的建模來實現更穩健、更高效的多智能體聯盟組建解決方案。具體來說，我們研究了如何在聯盟組建算法中使用這些技術來回答任務分配、調度、運動規劃和任務規劃這四個問題。

我們的研究表明，利用基于機器人和任務特質建模的算法可以在異構多機器人團隊中實現高效的協調，并且在時間進度、分配質量和計算效率方面優于現有方法。本論文的貢獻如下：

• 創建一個建模框架，使現代任務分配算法能夠推理動態特征。通過使用基于轉換的建模框架，我們創建了對以往基于特質的建模技術的擴展，以更好地推理智能體的特質如何隨時間變化。

• 為異構多機器人系統開發基于時間擴展特質的任務分配和路徑規劃統一框架。我們引入了一種基于搜索的方法，用于基于特質的時間擴展任務分配和運動規劃，命名為增量任務分配圖搜索（ITAGS）。

• 整合任務規劃、任務分配、調度和運動規劃的新型多機器人協調問題的形式化和解決方案。我們形式化了一類新的多機器人協調問題，該問題融合了這些問題中的每一個，并提出了一種解決方案（圖形遞歸同步任務分配、規劃和調度（GRSTAPS））。

• 為 ITAGS 的動態變體創建框架，該變體能夠進行基于特征的任務分配修復： 我們對 ITAGS 進行了擴展，使用基于特質的動態時間擴展任務分配算法，如果智能體的特質或任務要求在執行過程中發生變化，該算法可以修復任務分配。

• 創建一個主動學習框架，用于學習多智能體任務分配問題的特質要求： 由于理解一個聯盟的特質與該聯盟在特定任務中的表現之間的關系可能具有挑戰性，因此我們提出了一種主動學習框架來學習任務與特質之間的關系。此外，我們還提供了一種新的時間擴展任務分配算法，該算法能夠優化學習到的質量模型。

圖 2.1： 顯示各種多機器人協調問題交叉點的維恩圖。

在當前人工智能的發展浪潮中，基于大模型構建的人工智能體（AI Agent）已成為一項領先的技術，引起全球學術界和工業界的高度關注。與此同時，人工智能正從學術領域跨越到實際應用的新階段，大模型驅動的群體智能技術正成為推動革新的核心動力。 目前大模型已能夠構建出更具通用性和適應性的智能體，這些智能體不僅能獨立執行復雜任務，還能在群體中協同作業，展示出遠超單體智能體的集體智慧。 可以說，隨著新一代AI技術的發展，我們正步入一個由大模型驅動的“Internet of Agents (IoA)”智聯網時代，這個時代將由智能體的群體協作和互動定義，它們不僅服務于人類，更將與人類共創更加智慧和可持續的未來。 在汽車行業，群體智能的應用不僅能夠大幅提升生產效率，優化用戶體驗，更能孕育新的商業模式。這在近期發布的《大模型驅動的汽車行業群體智能技術白皮書》（以下簡稱白皮書）可窺詳貌。 4月12日，易慧智能聯合清華自然語言處理實驗室、面壁智能召開發布會，正式發布《大模型驅動的汽車行業群體智能技術白皮書》，這是國內首個關于大模型驅動的群體智能全面的研究報告和汽車行業應用探索。

此次白皮書發布會吸引了包括汽車行業專家、人工智能領域專家、咨詢行業專家、大數據/算力專家以及權威媒體在內的眾多嘉賓參與。 清華大學計算機科學與技術系助理研究員從鑫，面壁智能CEO李大海，易慧智能總裁李偉發表專業演講，論述大模型驅動的群體智能技術發展現狀及前景，探索AI賦能人類生產生活的最優解，為汽車行業的智能化發展提供關鍵的理論支撐與實踐引導。

白皮書：汽車行業將加速迎來一個更加智慧、高效、用戶至上的新時代****

白皮書分《戰略態勢：??智能時代的汽??業發展》、《科技突破：邁向通???智能的?模型群體智能技術體系》、《融創賦能：?模型群體智能在汽??業的融合創新與價值創造》、《?態矩陣：汽??業?模型群體智能?態矩陣建設》、《總結展望》五個章節系統性介紹了大模型驅動的智能體技術，特別是面向汽車行業提出了體系化的解決方案，對于未來通用人工智能賦能汽車行業提供了有益參考。 其中，白皮書全面回溯了AI技術的發展歷程和關鍵里程碑，對“大語言模型”“單體智能”“群體智能”等關鍵技術專題進行了深入、系統的總結和梳理，同時結合技術能力和汽車行業應用場景找到了技術在汽車行業中的場景應用價值：通過大模型驅動的群體智能協同工作臺和組織孿生技術路線，可以為行業客戶定義/開發/部署企業級的數字員工和數字團隊，在適合的場景下實現任務的智能化與自動化替代，為用戶提供及時、豐富、個性化的服務，為行業客戶帶來高性價比的智能化解決方案，提升整個行業的運營效率和效能。 白皮書還展望大模型驅動的群體智能技術將為汽車行業預見一個更加智慧、高效能、用戶至上的汽車新時代： 首先是智能化助力——汽車企業突破降本增效天花板。其認為在當前的經濟環境下，車企需要不斷檢索突破口來提高生產效率、降低運營成本。 通過使用群體智能和組織孿生技術，車企可以率先將明確標準作業程序（SOP）和專家知識的場景實現智能化與自動化落地應用，重塑效率之巔。這不僅有助于車企提升自身的競爭力，更能推動整個汽車行業的持續發展。 這也是汽車行業的群體智能和組織孿生技術的核心價值——為汽車行業帶來了前所未有的降本增效可能性。 其次是智能化賦能——開啟用戶運營新篇章。在以往用戶運營旅程中，與日俱增的紛繁觸媒環境下投入大量人力和財力成本也難以精準捕捉用戶多樣化需求。 群體智能不僅將極大地提高信息傳遞和決策的效率，更通過對海量用戶數據的深度挖掘和分析，令車企能夠為用戶提供更加貼心、個性化的產品和服務，從而構建起更加緊密的用戶關系，提升品牌影響力和市場競爭力。 最后是創新與合作——共建智慧汽車新生態。隨著技術的持續演化和應用場景的拓展，我們可以預見大模型驅動的群體智能和組織孿生技術，將在汽車行業得到更廣泛的應用與深度融合，釋放出巨大的數據價值，顯著增強車企在不確定環境下的競爭力和韌性。 作為白皮書發布方的清華大學自然語言處理實驗室、易慧智能和面壁智能共同認為，大模型和群體智能技術的應用將推動汽車行業從傳統生產方式向智能化生產方式的轉變，為汽車行業發展注入新活力。 專家重磅解讀：從技術前瞻、通用技術實踐到行業技術應用

清華大學計算機科學與技術系助理研究員從鑫從技術前瞻的角度發表了主題為《大模型驅動的群體智能技術正成為推動革新的核心動力》的演講。 他介紹道，大模型是人工智能的前沿制高點，將成為智能時代的基礎設施。同時大模型也存在諸如專業技能欠缺、協作意識薄弱等局限，需進行專業教育實現智能體化，并通過AI Agent（人工智能體）賦能行業應用。 清華大學計算機科學與技術系助理研究員 從鑫

清華大學計算機科學與技術系副教授劉知遠表示，大模型驅動的AI Agent 具備包括智商、情商、成長性、價值觀、感知、人設等六大特性，隨著 AI Agent 數量的增加和智能體間的協作能力提升，能夠呈現出超越單個智能體能力的集體智慧——群體智能，實現對更加復雜任務處理和場景建模，其被認為是邁向通用人工智能的重要途徑。 從單一大模型到多智能體群體智能的重要轉變為 AI 的未來應用打開了新的可能性，預示著更加智能和自適應的技術解決方案的出現。 據劉知遠介紹，組織孿生是大模型驅動的群體智能在業務場景下的應用框架，目前其團隊提出了崗位孿生、架構孿生和業務孿生的概念和技術框架，旨在綜合運用大模型的通用能力和智能體技術的靈活適配特性，實現智能科技服務人類。

面壁智能CEO李大海從通用技術實踐的角度發表了主題為《智周萬物，讓AI智能體釋放大模型無限潛能》的演講。

他表示，面壁智能持續引領“高效大模型”路線。除了大模型的高效訓練，在大模型高效落地方面，AI Agent是大模型落地應用的最后一公里，面壁智能引領AI 智能體（Agent）技術潮流， 持續推動建設大模型的高效建設、快步應用。

近年來，計算機視覺和機器學習系統有了顯著改善，這主要是基于深度學習系統的發展，從而在目標檢測任務上取得了令人印象深刻的性能。理解圖像內容則要困難得多。即使是簡單的情況，如 "握手"、"遛狗"、"打乒乓球 "或 "人們在等公交車"，也會帶來巨大的挑戰。每種情況都由共同的目標組成，但既不能作為單一實體進行可靠的檢測，也不能通過其各部分的簡單共同出現進行檢測。

這篇論文將描述一個用于進行視覺情境識別的新型系統，其目標是開發能夠展示與理解相關特性的機器學習系統。該系統被稱為 Situate，它能在給出情況描述和少量標注訓練集的情況下，學習目標外觀模型以及捕捉情況預期空間關系的概率模型。給定一張新圖片后，Situate 會利用其學習到的模型和一系列智能體對輸入內容進行主動搜索，以找到情況模型與圖片內容之間最一致的對應關系。每個智能體都會開發模型與輸入內容之間可能存在的對應關系，而 Situate 會為智能體分配計算資源，以便盡早開發出有希望的解決方案，但也不會忽略其他對應關系。

將把 Situate 與更傳統的計算機視覺方法（該方法依賴于檢測情境中的組成目標）以及基于 "場景圖 "的相關圖像檢索系統進行比較。將在情境識別任務和圖像檢索中對每種方法進行評估。結果表明了圖像內容和該內容模型之間的反饋系統的價值。

多智能體自主系統與實時規劃有關的研究日益增多，本論文就是對這一研究的貢獻。多年來，由移動智能體組成的自主系統已被證明是用于探索（如太空機器人）、軍事（如搜救行動）和工業應用（如谷歌自動駕駛汽車）的高效、穩健和多功能工具。隨著自主技術日趨成熟，部署多個自主智能體來完成復雜的任務在許多不同的應用中都受到了廣泛關注。如果單個智能體可以完成一項任務，那么多個智能體就有可能更快地完成任務。然而，引入多個智能體會使整個系統變得更加復雜，因為現在的智能體需要能夠有效地相互協作。在沒有有效協作機制的情況下隨機引入智能體，可能會對生產率產生負面影響。

本論文的研究目標是使多智能體自主系統在現實應用中無處不在。我們采用了自下而上的方法來開發算法機制，以應對我們在實現這一目標的道路上所面臨的挑戰。

對于在動態環境中運行的智能體來說，能否成功執行任務取決于它能否有效地導航到目標位置。如果我們在環境中引入更多的智能體，路徑規劃的要求就會更高，因為現在智能體之間必須把彼此當作動態障礙物來對待。路徑規劃算法不僅需要避開障礙物，還需要足夠快的速度，以便在移動智能體在導航過程中遇到意外障礙時重新規劃。此外，路徑規劃算法還需要保證智能體能夠在滿足機械約束條件的情況下穿越路徑。

我們開發了一種基于隨機優化的同步重規劃矢量粒子群優化算法（SRVPSO），通過避開靜態和動態障礙物來找出成本最優的路徑。所提出的算法通過應用同步重新規劃策略，減少了路徑規劃的計算時間。SRVPSO 算法還能在一些車輛約束條件下工作，如車輛尺寸和轉向角。此外，還開發了一種不同地形的可穿越性評估方法，以便在未知環境中進行無風險、穩健的導航，同時優化總成本。

由移動智能體群組成的自主系統需要一個有效的任務規劃器來成功完成一系列任務。任務規劃器所面臨的挑戰是如何為每個智能體確定最優化的任務數量和相關任務。為了解決多智能體自主系統任務規劃過程中的任務分解和任務分配問題，我們開發了一個折中視圖（CV）模型和一個基于最近鄰搜索（NNS）的模型。結果表明，這些模型因其反應式管理結構而非常有效，能成功完成任務。NNS 模型能有效地解決智能體的分解問題。它還具有任務切換能力。

任務規劃器的多目標優化框架可確定任務所需的智能體數量。任務規劃器利用所開發的任務分解方法，最大限度地減少完成任務的時間以及智能體的數量。多目標框架的輸出是帕累托最優值，然后將其作為決策框架的輸入，根據用戶定義的一些約束條件和優先事項確定優化的智能體數量。在測量完成任務的時間時，任務規劃器利用先前開發的路徑規劃器模擬智能體在環境中的導航軌跡，以提供最準確的估計。

然而，正在進行的任務可能會受到突發事件的影響（如一些天氣事件、智能體的意外維護要求等）。未來任務的規劃取決于正在進行的任務，因為它提供了對資源可用性的估計。需要一個現實的預測模型，利用過去任務的信息，對當前任務的完成情況進行統計估計。

我們開發了一個基于人工神經網絡的預測模型，根據以往任務的信息預測任務的完成時間。該預測模型旨在為潛在的任務規劃者提供指導。利用這一數值模型，未來的規劃者可以預測所需的資源，而無需經過優化過程。上述所有算法工具都通過大量的模擬結果和實時實驗進行了演示。