具有演化分工博弈应用的非线性观点动态中的异议自适应偏置

本文解决了在非线性观点动态（NOD）中自适应控制偏置参数的问题，以将智能体分配到任意大小的组中，从而最大化集体奖励。在先前的工作中，一种基于将 NOD 与多目标行为优化相耦合的算法已作为多机器人系统的一部分成功部署于自主任务分配现场实验中。受现场实验结果的启发，本文我们提出并分析了一种新的任务分配模型，该模型将 NOD 与演化博弈框架综合在一起。我们证明了充分条件，在此条件下可以通过使用分散式反馈的自适应偏置，将组内的观点状态控制为智能体在两个任务之间的期望分配。随后，我们通过协作演化分工博弈的仿真研究验证了理论结果。