7.3 复杂环境中的群体智能
复杂环境中的群体智能是指在动态、不确定且通常具有高度复杂性的环境中，由多个简单个体组成的群体通过局部交互和自我组织展现出的集体智能行为。这种智能形式能够使群体在复杂任务中实现高效的资源分配、适应性决策和问题求解，例如在机器人协作、智能交通系统和分布式优化等领域中，通过模拟生物群体的行为模式，群体智能能够有效应对环境的动态变化和复杂挑战。
7.3.1 群体路径规划与资源分配
多AI Agent中的群体路径规划与资源分配是复杂系统的两大核心挑战，需要结合智能体协作、环境建模和优化策略来实现高效、安全的协同。
1. 群体路径规划
多智能体路径规划（Multi-Agent Path Finding, MAPF）旨在为多个智能体找到从起始位置到目标位置且无冲突的最优路径集合，这一问题在物流、军事和安防等领域有着广泛的应用场景。根据结果最优性的不同，MAPF算法可以分为最优算法和近似算法两类。
（1）最优算法
- 基于A*搜索：通过扩展经典的A*算法来处理多个智能体的路径规划。
- 基于代价增长树（ICTS）：通过逐步增加路径成本来寻找最优路径。
- 基于冲突搜索（CBS）：通过检测和解决路径冲突来生成无冲突的路径。
- 基于规约：将多智能体路径规划问题规约为单智能体路径规划问题。
（2）近似算法
- 无边界次优算法：允许路径存在一定的次优性，但不设定具体的次优边界。
- 有边界次优算法：设定具体的次优边界，确保路径在一定范围内接近最优。
近年来，基于学习的智能MAPF算法也得到了广泛关注，主要分为结合专家经验的算法和基于图神经网络（GNN）的算法。例如，PRIMAL算法结合了强化学习和模仿学习，能够在部分可观测的网格世界中实时规划路径，并表现出潜在的协同。PRIMAL-lifelong算法进一步扩展了这一方法，能够在智能体到达当前目标后立即被分配新目标的情况下，通过识别能够改善智能体潜在协同的行为来提升学习效果。
2. 资源分配
在多AI Agent系统中，资源分配是一个关键问题，旨在优化资源的使用，确保系统高效运行。资源分配问题可以分为静态资源分配和动态资源分配两大类。
（1）静态资源分配
- 集中式资源分配：通过一个中心节点或控制Agent来管理资源分配，适用于任务明确、环境相对稳定的场景。
- 分布式资源分配：每个Agent根据自身需求和环境信息自主决策，适用于动态变化的环境。
（2）动态资源分配：
- 基于博弈论的资源分配：通过博弈论模型，如纳什均衡，来优化资源分配策略。
- 基于强化学习的资源分配：通过强化学习算法，如深度Q网络（DQN）和策略梯度方法，来动态调整资源分配策略。
在实际应用中，