多智能体风险敏感跟踪系统的性能评估

本文考虑了多智能体系统的一个简单线性指数二次高斯（LEQG）跟踪问题。我们研究了改变风险敏感参数时群体的动态行为，特别是将风险厌恶情形与LQG情形进行了比较。然后，我们考察了随着系统中智能体数量的增加，每个智能体性能的演变。我们提供了一些分析和仿真结果。通常，只有在考虑有噪声的智能体动态和/或不完美测量时，更多的智能体才是有益的。风险敏感参数使代价变为无穷大的临界值随智能体数量的增加而增加。换言之，对于该参数的固定正值，存在一个最小的智能体数量，超过该数量时代价保持有限。