基于演化博弈惩罚机制的多智能体协作稳定性研究

来源：计算机工程与科学杂志2015年第9期北京时间：

作者：郑延斌, 段领玉, 李波, 梁凯

单位：（1.河南师范大学计算机与信息工程学院，河南 新乡 453007;2.智慧商务与物联网技术河南省工程实验室，河南 新乡 453007）

摘要：针对复杂、动态环境中多Agent协作的稳定性问题，提出了一种基于博弈论及惩罚机制的协作方法，通过效用函数来选择最优策略，实现均衡协作；为了提高协作的稳定性与成功率，引入惩罚机制，通过不断调整惩罚系数来维护多Agent协作的稳定性，并在形成协作团队时，充分考虑参与协作的Agent的信誉值。仿真结果表明，该方法能有效地降低任务完成时间，避免Agent在动态协作中随意退出，提高协作效率及协作稳定性。

关键词：演化博弈,协作,惩罚机制,信誉值,Multi-agent,

基金资助：河南省重点科技攻关项目(122102210086,132102210537,132102210538)