我國科學家發現記憶信息可提升多智能體系統穩定性

隨著人工智能的廣泛應用，機器人集群、無人機編隊、智能電網逐漸走入人們視野。然而，現實環境中，這些多智能體系統經常受到外部干擾。如何增強多智能體系統一致性網絡的魯棒性與可擴展性，一直是學術界和工業界共同關注的難題。

2月26日，記者從西安電子科技大學獲悉，該校機電工程學院多智能體研究中心教授鄭元世團隊發現，記憶信息可以增強網絡性能，進而會提升多智能體系統的穩定性。相關研究成果于近期在線發表在《IEEE自動控制匯刊》上。

一直以來，多智能體網絡化系統的一致性問題是分布式協同控制和智能系統研究中的核心課題。例如，在無人機編隊研究中，需要設計合適的通信協議保障無人機之間的協同工作。當有更多的無人機加入編隊或部分無人機因故障離線，傳統的通信協議可能無法適應這種變化，需要耗費額外的資源對控制參數進行全局調整，否則無法實現無人機之間的協同，甚至會損害集群性能。

“這就好比訓練一支整齊的閱兵方隊，無論方陣規模如何變化，一般希望不需要外部干預就能自發形成美觀整齊的隊形。”西安電子科技大學機電工程學院博士王嘉敏說。他表示，通過引入智能體及鄰居的歷史狀態，團隊提出了一種基于記憶信息的一致性協議，并建立了該協議下顯式的一致域。

經過嚴格的數學證明與數值驗證，鄭元世團隊發現，記憶信息不僅可促進多種一致行為的自發涌現，還能顯著增強多智能體系統一致性網絡的魯棒性與可擴展性。此外，研究團隊通過建立控制參數、記憶系數、網絡拓撲特征和網絡性能之間的定量和定性關系，得到了記憶信息交互機制下魯棒性與可擴展性優化的理論極限，并發現一致性網絡的魯棒性與可擴展性呈正相關。

鄭元世表示，這項研究率先揭示了記憶信息對多智能體系統一致性網絡性能的增強機制，不僅為多智能體網絡的優化提供了新的見解，也為實際應用中優化控制算法，以及進一步研究群體智能的涌現機理提供了理論支撐。