大型群体中的机器人如何作为整体做决策？从生物启发到分布式算法设计

自然为我们提供了大量个体如何在无中央权威协调下做出决策的实例。社会性昆虫、鸟类、鱼类及许多其他生物群体依赖简单的交互机制来实现这一点。它们各自从环境收集信息——一幅更大图景中的小碎片——随后在群体成员间局部共享并共同处理，以输出一致认同的选择。在整个进化过程中，自然找到了对工程师颇具吸引力的集体决策问题解决方案，因其对个体故障或损失的鲁棒性、面对动态环境的灵活性，以及随成员数量庞大而扩展的能力。近几十年来，生物学家积累了大量实验证据，而工程师从这些及其他实例中汲取灵感，设计出分布式算法；这些算法在保持自然对应物相同性质的同时，借助预测性数学模型提供性能保证。本文回顾导致集体决策的基本过程。我们讨论生物系统中的集体决策实例，并展示如何对类似过程进行工程化设计以构建人工系统。在此过程中，我们回顾了一个设计分布式决策算法的框架，该框架模块化、可以不同方式实例化与扩展，并有一套预测性数学模型支撑。