随机选择可促进人工智能体求解集体网络着色问题

解决从网络着色到公地悲剧等一系列极具挑战的集体行动问题都需要全局协调。近期实证研究表明，少量噪声自主智能体的存在可大幅改善人类在求解网络着色协调博弈中的集体表现。为对行为随机性的作用提供进一步分析洞见，本文研究短视人工智能体尝试用仅基于局部信息的决策更新规则、但允许在其启发式推理的各阶段进行随机选择来求解类似网络着色问题。我们考虑智能体分布于保证可用两色求解的随机二部网络上。借助基于智能体的模拟与理论分析，我们表明解决颜色冲突的效能取决于智能体随机行为的具体实现，包括噪声智能体比例及噪声引入的决策阶段。此外，行为随机性可针对特定底层群体结构（如网络规模与平均网络度）精细调节，以在寻求集体着色解时产生有利结果。我们的工作表明，利用局部信息的分布式贪婪优化算法应与通过随机选择的偶发探索相结合，以克服局部极小并实现全局协调。