多智能体系统中的资产分配：团队布罗托博弈案例研究

多智能体系统旨在以空前规模并发完成多样化任务。系统操作员面临的核心问题是决定（i）如何将可用资源分配给执行任务的智能体，以及（ii）如何协调智能体行为以优化由此产生的集体行为效率。本文关注问题（i），力求刻画资源分配对由此产生的集体行为最佳效率的影响。具体而言，我们关注一个团队上校布罗托博弈，其中两名副上校在双战场环境中与共同对手竞争。每名副上校被分配给定资源预算，并需独立于另一名副上校分配这些资源。然而，他们的成功取决于两名副上校的分配策略。本稿件的核心关注点在于如何将公共资源池分配给两名副上校，以优化由此产生的最佳效率保证。直观上，人们会认为资源分配越均衡，性能越差，因为这种分配限制了副上校采用往往对优化性能保证所必需的联合随机策略的能力。然而，本文的主要结果表明这一直觉实际上是错误的。较均衡的资源分配可比较集中的分配提供更好的性能保证。因此，本文表明在此类交织环境中资源分配问题高度非平凡，值得未来大量研究努力。