多智能体系统中面向无限视界目标的弹性策略合成

我们考虑为合作智能体系统合成弹性且随机稳定的策略的问题，这些智能体致力于在已知环境中最小化连续访问选定位置之间的期望时间。如果策略组合在某些智能体发生故障时仍能保持其功能，则它是弹性的；如果访问时间方差较小，则它是随机稳定的。我们设计了一种新颖的规约语言，用于涉及弹性和随机稳定性的目标，并展示了如何高效计算优化这些目标的策略组合（适用于自主和协同智能体）。我们的实验表明，我们的策略合成算法能够为一般拓扑环境构建高度非平凡且高效的策略组合。