谁先行动？优化多机器人Stackelberg博弈中的行动顺序

我们考虑多智能体空间导航问题，即计算社会最优的行动顺序（即智能体承诺其决策的序列）及其在N玩家Stackelberg轨迹博弈中的相关均衡。我们将该问题建模为在行动顺序排列所关联的所有可能Stackelberg博弈空间上的混合整数优化问题。为解决该问题，我们引入了分支与博弈（B&P），一种高效且精确的算法，可证明收敛到社会最优的行动顺序及其Stackelberg均衡。作为B&P的子程序，我们采用并扩展了顺序轨迹规划（一种流行的多智能体控制方法），以可扩展的方式为任何给定的行动顺序计算有效的局部Stackelberg均衡。我们展示了B&P在协调空中交通管制、群体编队和配送车辆车队中的实际效用。我们发现B&P始终优于各种基线，并计算出社会最优均衡。