多智能体系统的分散控制

20/25多智能体系统的分散控制第一部分分散控制在多智能体系统中的作用 2第二部分分散决策机制的分类与特点 4第三部分分散通信与协调机制 7第四部分分散状态估计与信息共享 10第五部分分散优化与协调控制 12第六部分分散学习与适应 14第七部分分散容错与可靠性 18第八部分多智能体分散控制的应用场景 20

第一部分分散控制在多智能体系统中的作用关键词关键要点【分散控制的优点】

1.增强鲁棒性：分散控制架构中每个智能体都具有自主决策能力，当系统中某一智能体故障时，其他智能体仍能继续执行任务，提高系统的整体可靠性。

2.提高可扩展性：分散控制系统可以轻松地通过添加或移除智能体来扩展规模，满足不同应用场景的需求。

3.降低通信开销：分散控制系统中智能体之间的通信仅限于局部范围，避免了因集中式控制造成的通信拥塞和带宽限制问题。

【分散控制的挑战】

分散控制在多智能体系统中的作用

分散控制是指将控制功能分配给多智能体系统的各个智能体，从而实现系统的全局控制。在多智能体系统中，分散控制具有以下重要作用：

1.鲁棒性增强

分散控制系统中的每个智能体都作为一个独立的控制单元，具有自己的感知、决策和执行能力。当某个智能体出现故障或受到干扰时，其他智能体可以继续履行职责，从而提高系统的鲁棒性和容错能力。

2.可扩展性和灵活性

分散控制系统易于扩展和修改，因为可以根据需要添加或移除智能体。这种灵活性允许多智能体系统适应不断变化的环境和任务要求。

3.效率提高

分散控制系统可以通过并行处理任务来提高效率。每个智能体可以在其局部范围内执行计算和决策，从而减少通信和协调开销。

4.计算复杂性降低

分散控制将系统的复杂问题分解为较小的模块，由各个智能体独立解决。这有助于降低系统的计算复杂性，使复杂任务变得可管理。

5.自主性和协调性

分散控制赋予智能体自主性和适应能力，使它们能够在缺乏集中式控制的情况下做出决策。同时，系统内的通信和协调机制确保智能体之间的协调和协作。

6.决策质量改进

分散控制系统允许智能体利用其局部信息和知识进行决策。通过综合来自多个智能体的局部决策，系统可以做出更加明智和全面的全局决策。

分散控制算法

分散控制系统中的智能体之间的通信和协调通常通过以下算法实现：

*一致性算法：用于在智能体之间达成共识，保证系统状态的统一。

*分布式优化算法：用于协调智能体的行为，实现系统的全局最优目标。

*协商协议：用于解决智能体之间的冲突和协商，实现不同智能体目标之间的平衡。

*消息传递协议：用于在智能体之间传递信息和数据，支持系统的通信和协调。

应用领域

分散控制在多智能体系统中得到了广泛的应用，涉及以下领域：

*集群机器人：协调多个机器人的运动和任务执行。

*无人机编队：控制无人机编队的协同飞行和任务分配。

*智能交通系统：优化交通流，减少拥堵和排放。

*分布式能源系统：协调分布式电源的管理和调度。

*智能电网：控制电网的稳定性和可靠性。

局限性

尽管分散控制具有众多优点，但它也存在一些局限性：

*通信开销：智能体之间的频繁通信可能会导致网络拥塞和延迟。

*协调困难：协调大量智能体可能会变得复杂和具有挑战性，尤其是在存在冲突或不确定性时。

*效率降低：分散决策可能导致局部最优解，而不是全局最优解，从而降低系统效率。第二部分分散决策机制的分类与特点关键词关键要点主题名称：中央协调式决策机制

1.在中心节点的协调下，将系统分解成若干子问题，分别分配给各个智能体，智能体间通过信息交互协调决策。

2.适用于信息可共享，系统结构相对稳定的场景。

3.可根据协调方式细分为集中式、分散协调式、协商式等。

主题名称：基于博弈论的决策机制

分散决策机制的分类与特点

多智能体系统中，分散决策机制是指分布在不同智能体上的决策制定过程，以达成系统整体目标的一种机制。分散决策机制的分类主要依据决策主体、决策信息、决策时间等因素。

一、决策主体分类

1.集中决策

由单一中央决策者收集所有信息，做出全局决策。这种机制具有决策质量高、协调性好的优点，但灵活性差，难以适应动态环境的变化。

2.分散决策

决策权分散在多个智能体上，每个智能体负责局部决策。这种机制具有灵活性高、鲁棒性强的优点，但容易导致协调问题和决策质量不佳。

3.分层决策

将决策任务分解成多个层次，由不同层次的智能体协同决策。这种机制兼具集中决策和分散决策的优点，既能保证决策质量，又能保持一定程度的灵活性。

二、决策信息分类

1.完整信息决策

每个智能体都拥有决策所需的所有信息。这种机制能做出最优决策，但对信息获取和处理能力要求较高。

2.不完整信息决策

智能体拥有的信息不完整或不准确。这种机制需要处理不确定性，做出次优决策。

3.局部信息决策

智能体只拥有局部信息。这种机制需要智能体协同共享信息，才能做出有效决策。

三、决策时间分类

1.同步决策

所有智能体在同一时刻做出决策。这种机制具有实时性和协调性，但对时间同步要求较高。

2.异步决策

智能体在不同时刻做出决策。这种机制具有灵活性，但容易导致决策不协调。

3.混合决策

结合同步和异步决策机制。这种机制既能保证实时性，又能保持一定的灵活性。

四、具体分散决策算法

1.协商方法

智能体通过协商达成决策，如协商协议（ConsensusProtocol）和投票算法（VotingAlgorithm）。

2.博弈论方法

智能体通过博弈论策略进行决策，如纳什均衡（NashEquilibrium）和帕累托最优（ParetoOptimality）。

3.分布式优化方法

智能体协同优化一个全局目标函数，如分布式凸优化（DistributedConvexOptimization）和分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）。

4.基于市场的机制

智能体通过市场化机制进行决策，如拍卖机制（AuctionMechanism）和双边谈判（BilateralNegotiation）。

5.基于强化学习的方法

智能体通过强化学习算法学习决策策略，如多智能体强化学习（Multi-AgentReinforcementLearning）和分散强化学习（DecentralizedReinforcementLearning）。第三部分分散通信与协调机制关键词关键要点分布式共识

1.多智能体系统中达成一致性状态的机制。

2.共识协议保证智能体最终就某个状态或决定达成一致，消除不确定性。

3.分布式共识算法，如Paxos、Raft等，实现高容错性、去中心化和可扩展性。

分布式协商

1.多智能体协商达成共同决策的过程。

2.协商机制协调智能体的行为，优化系统整体效用。

3.常见协商算法包括拍卖、谈判、博弈论等。

分布式资源分配

1.在多智能体系统中分配稀缺资源的过程。

2.分布式资源分配算法考虑智能体的优先级、需求和公平性。

3.算法设计重点在于优化资源利用率、减少冲突和提高系统效率。

分布式任务分配

1.将任务分配给多智能体执行的过程。

2.分布式任务分配算法考虑智能体的能力、负载和任务优先级。

3.算法设计目标为提高任务完成率、缩短执行时间和减少系统开销。

分布式路径规划

1.多智能体协同规划路径的过程。

2.分布式路径规划算法协调智能体的运动，避免碰撞和优化路径效率。

3.算法设计考虑环境动态变化、障碍物避让和协作决策。

分布式搜索

1.多智能体协作搜索目标或信息的过程。

2.分布式搜索算法协调智能体的搜索路径，优化目标发现概率。

3.算法设计关注分布式搜索策略、协作机制和目标定位效率。分散通信与协调机制

引言

多智能体系统中分散控制的必要性源于系统固有的分布式性质和自治性。为了在这样的系统中实现有效的协作和目标实现，需要高效的分散通信和协调机制。

通信模型

分散通信在多智能体系统中涉及以下模型：

*基于邻居的通信：智能体仅与地理位置或拓扑结构上临近的智能体交换信息。

*多跳通信：信息通过中间智能体逐跳转发，以到达远端的智能体。

*广播通信：智能体向所有其他智能体广播消息，无论它们的位置如何。

消息类型

分散通信系统中交换的消息通常分为以下类型：

*状态消息：包含智能体的当前状态和观察信息。

*控制消息：用于协调智能体的行为并实现目标。

*数据消息：携带有关环境、任务或其他智能体的特定数据。

协调机制

在分散控制系统中，协调机制对于确保智能体之间有效且一致的行为至关重要。常见机制包括：

*令牌传递：通过令牌传递，仅在持有令牌的智能体可以执行某些操作或做出决策。

*共识算法：允许智能体在分布式环境中对信息或操作达成一致。

*协商机制：使智能体能够协商并达成关于共享资源分配或任务分配的协议。

*分布式优化算法：用于解决分布式优化问题，例如资源分配或路径规划，而无需集中式决策。

*学习算法：使智能体能够学习环境并调整其行为以提高系统性能。

传感器网络中的分散协调

传感器网络是分散控制系统的典型应用，例子如下：

*数据融合：多个传感器融合信息以获得更准确和全面的环境视图。

*网络管理：优化网络拓扑结构、路由和能源分配以提高整体性能。

*事件检测：传感器协作检测和定位感兴趣的事件。

*协同定位：传感器相互合作以估计其位置，而无需使用集中式系统。

多机器人系统中的分散控制

多机器人系统也可以从分散控制中受益，例如：

*编队控制：机器人协同移动以保持特定队形。

*任务分配：智能体协商并分配任务，以优化系统效率。

*路径规划：机器人协作规划路径以避免碰撞并实现目标。

*环境建模：机器人共同构建环境模型，以提高导航和决策能力。

结论

分散通信和协调机制对于实现多智能体系统中的有效协作和目标实现至关重要。通过结合适当的通信模型、消息类型和协调机制，分散控制系统能够在分布式环境中高效灵活地运作。这些机制在传感器网络、多机器人系统和各种其他应用中得到了广泛应用。第四部分分散状态估计与信息共享分散状态估计与信息共享

分布式多智能体系统中，分散状态估计和信息共享至关重要，以实现有效的协作和决策制定。

分散状态估计

分布式状态估计旨在估计整个系统状态，而无需集中式信息融合。它涉及到：

*局部状态估计：每个智能体利用自身的传感器数据和控制输入来估计其局部状态。

*信息交换：智能体共享局部状态估计值，以更新其他智能体的估计。

*信息融合：每个智能体将从其他智能体接收到的信息融合到自己的状态估计中。

常用的分散状态估计算法包括：

*一致性过滤器（ConsensusFilter）

*分布式卡尔曼滤波器（DistributedKalmanFilter）

*分布式粒子滤波器（DistributedParticleFilter）

信息共享

信息共享机制允许智能体交换信息，以提高系统性能。它包括：

*广播通信：智能体向系统中的所有其他智能体广播信息。

*对等通信：智能体仅与特定邻居智能体交换信息。

*聚合通信：智能体首先聚合信息，然后将汇总信息广播或发送给特定邻居。

信息共享协议

信息共享协议定义智能体共享信息的方式。常见的协议包括：

*Gossiping：随机选择邻居智能体并交换信息。

*Rendezvous：智能体定期在预定义的位置会合，交换信息。

*负载均衡：智能体根据预定义规则或基于信息质量，将信息转发给其他智能体。

分散状态估计和信息共享的优势

分散状态估计和信息共享为分布式多智能体系统提供以下优势：

*鲁棒性：故障不会影响整个系统，因为每个智能体都有自己的状态估计和信息共享机制。

*可扩展性：随着智能体数量的增加，系统可以轻松扩展，而不会出现集中式信息处理的瓶颈。

*效率：局部状态估计和信息交换减少了对计算资源和通信带宽的需求。

*隐私：智能体仅共享与任务相关的信息，从而保持其他信息的安全。

应用

分散状态估计和信息共享在分布式多智能体系统的广泛应用中至关重要，包括：

*编队控制

*目标跟踪

*环境监测

*分布式机器人第五部分分散优化与协调控制关键词关键要点分散协商与协作控制

1.在分布式系统中，代理通过交流和协商来达成一个协同的决策，以实现系统的整体目标。

2.分散协商算法可以确保代理在不依赖中心化协调的情况下达成共识，提高系统的鲁棒性和可扩展性。

3.分散协商和协作控制在多机器人系统、传感器网络和分布式能源系统等领域有着广泛的应用。

分布式优化

分散优化与协调控制

分散优化与协调控制是多智能体系统中解决分布式优化问题和协调决策的关键技术。它涉及在没有集中协调的情况下，使智能体群体以合作和高效的方式实现一个整体目标。

分散优化

分散优化是指将一个大的全局优化问题分解为多个较小的子问题，并由智能体独立解决。每个智能体负责优化自己的子问题，同时考虑与其他智能体的交互作用。

常用的分散优化算法包括：

*协同优化算法：智能体协作交换信息，以协调它们的决策并逐步逼近全局最优。例如，分布式贪心算法和分布式次梯度算法。

*传播优化算法：智能体通过交换信息和更新彼此的决策，以传播优化思想。例如，共识算法和平均共识算法。

*竞争性优化算法：智能体竞争资源或奖励，以优化它们自己的子问题。例如，博弈论和演化算法。

协调控制

协调控制旨在使智能体群体以一致和协作的方式行动，实现一个共同的目标。它涉及协调智能体的动作、位置或其他状态变量。

常用的协调控制方法包括：

*分布式协议：智能体遵循预定义的规则或协议，以实现协调。例如，领导者跟随协议和基于共识的控制算法。

*群智算法：智能体通过集体行为和自我组织实现协调。例如，群体行为算法和虫群算法。

*博弈论：智能体通过博弈论模型进行决策和交互，以实现协调。例如，分布式决策马尔可夫博弈和纳什均衡算法。

分散优化与协调控制的应用

分散优化与协调控制在多智能体系统中有着广泛的应用，包括：

*机器人集群：协调多个机器人执行协作任务，例如编队、导航和目标跟踪。

*传感器网络：优化传感器节点的部署和数据收集，以提高网络覆盖范围和效率。

*交通管理：协调车辆的流动，以减少拥堵和优化交通效率。

*智能电网：优化分布式能源资源的分配和控制，以提高电网稳定性和效率。

*多无人机系统：协调多架无人机执行任务，例如监视、搜救和货物配送。

挑战与未来方向

分散优化与协调控制在实际应用中面临着若干挑战，包括：

*通信限制：智能体之间的通信带宽和可靠性可能有限。

*异质性：智能体可能具有不同的能力、资源和目标。

*不确定性：环境和系统参数可能存在不确定性。

*鲁棒性：系统需要对故障和攻击具有鲁棒性。

未来的研究方向包括：

*开发新的分散优化和协调控制算法，以提高效率和鲁棒性。

*研究多智能体系统中的自适应和学习，以应对不确定性和动态环境。

*探索异质性智能体群体的协调控制，以充分利用不同的能力和资源。

*发展用于分散优化和协调控制的安全性和隐私协议。第六部分分散学习与适应关键词关键要点分散强化学习

1.分散强化学习通过使用局部观测和奖励函数训练智能体，使智能体能够在分散的环境中学习最优策略，从而克服传统集中化强化学习中的协调和通信开销。

2.分散强化学习算法利用通信协议对智能体之间的信息交换进行协调，例如演员-评论家方法或协商多智能体强化学习，以在合作和竞争环境中促进智能体之间的协作。

3.分散强化学习在诸如多机器人系统、智能交通和网络优化等领域具有广泛的应用潜力，因为它可以使智能体在分布式环境中自适应地协作和适应，以实现全局目标。

多智能体进化算法

1.多智能体进化算法通过将进化计算的概念应用于多智能体系统，使智能体群体能够通过竞争和选择进化出适应性行为和策略。

2.多智能体进化算法包括粒子群优化、蚁群算法和遗传算法等广泛的技术，这些技术允许智能体通过模仿自然界中智能集合体的行为来解决复杂问题。

3.多智能体进化算法在多无人机系统、智能制造和优化问题等领域具有应用前景，因为它提供了分散且有效的方法来训练智能体以应对动态和不确定的环境。分散学习与适应

多智能体系统的分散学习与适应是指智能体自主学习和适应其环境和任务的能力，而无需依赖于集中式权威。分散学习和适应对于构建弹性、鲁棒和可扩展的多智能体系统至关重要。

#分散学习方法

1.分散强化学习(D-RL)

*智能体通过与环境交互并学习动作和状态之间的奖励来自主学习。

*在D-RL中，智能体使用分散式算法，例如Q学习和SARSA，仅通过局部观察和交互来更新它们的策略。

2.分布式进化算法(D-EA)

*智能体使用进化算法（例如遗传算法或进化策略）来优化它们的策略。

*在D-EA中，智能体独立进化其策略，并通过共享信息或竞争来协作。

3.分散在线学习算法(D-OLLA)

*智能体通过使用在线学习算法（例如随机梯度下降或小批量梯度下降）来适应环境变化。

*在D-OLLA中，智能体使用局部数据更新其策略，而无需协调或通信。

#分散适应机制

1.领袖-追随者方法

*一个智能体被选为领袖，其他智能体追随其行为。

*领袖可以是轮流选举或基于其性能的。

2.信任和声誉机制

*智能体维护对其他智能体的信任或声誉模型。

*根据信任或声誉，智能体确定与哪些智能体合作或互动。

3.协商和谈判

*智能体通过协商或谈判来协商其行动和策略。

*协商和谈判可以基于博弈论模型或基于共识的方法。

#分散学习与适应的益处

1.鲁棒性和弹性

*分散学习和适应使智能体能够适应环境变化和故障，从而提高系统的鲁棒性和弹性。

2.可扩展性

*分散方法不需要集中式协调，这使得它们易于扩展到大量智能体。

3.自主性

*智能体能够自主学习和适应，从而减少对人类干预的依赖。

#分散学习与适应的挑战

1.通信开销

*分散学习和适应通常需要智能体之间的通信，这可能导致通信开销。

2.协调困难

*智能体在没有集中式协调的情况下协调其行为可能很具有挑战性。

3.学习收敛

*确保分散学习算法收敛到良好的解可能很困难，特别是当环境是动态的或对抗性的时。

#应用示例

1.无人驾驶汽车

*无人驾驶汽车可以使用分散强化学习来学习复杂的驾驶行为，并适应不断变化的道路状况。

2.群机器人

*群机器人可以使用分布式进化算法来优化它们的合作策略，并适应环境的变化。

3.智能电网

*智能电网中的智能设备可以使用分散在线学习算法来优化其能源消耗和分布，并适应需求变化。

结论

分散学习与适应是构建弹性、鲁棒和可扩展的多智能体系统的重要组成部分。通过利用分布式学习方法和适应机制，智能体能够自主学习、适应环境变化并有效协作。分散学习与适应在各个领域都有广泛的应用，包括无人驾驶汽车、群机器人和智能电网。第七部分分散容错与可靠性分散容错与可靠性

在多智能体系统中，由于网络连接故障、传感器故障或代理故障等原因，可能会出现故障和不确定性。分散容错与可靠性方法旨在提高系统在存在故障情况下的鲁棒性和可用性。

故障模型

*代理故障：代理可能因硬件或软件故障而停止运行或表现异常。

*网络故障：代理之间的通信信道可能会中断或出现延迟。

*传感器故障：传感器可能产生不准确或无效的测量值。

*不确定性：环境可能表现出不确定性，例如障碍物的位置或其他代理的行为。

分散容错方法

*副本冗余：通过在不同代理上创建重要数据的副本，可以提高系统对代理故障的容忍度。

*故障检测和隔离：系统可以监测代理的状态并检测故障，并将故障代理与其余系统隔离。

*协议级容错：通信协议可以设计为容忍代理故障或网络中断，例如通过重传机制或纠错编码。

*自适应方法：系统可以根据当前故障情况调整其行为，例如通过重新配置或动态重新路由数据。

可靠性度量

*可用性：系统可用于执行其预期功能的概率。

*可靠性：系统在指定时间段内连续操作而不出现故障的概率。

*容错能力：系统在存在故障情况下的功能性。

提高可靠性的最佳实践

*使用容错协议：选择专为多智能体系统设计的容错通信协议。

*实施故障检测和处理：设计机制来检测和隔离故障代理或网络故障。

*利用冗余：通过副本冗余或多样化保护关键数据和功能。

*考虑不确定性：设计系统以应对环境不确定性和代理行为的可变性。

*进行鲁棒性测试：在各种故障场景下彻底测试系统以评估其可靠性。

案例研究：分散容错无人机系统

考虑一个由分散控制的无人机组成的系统。无人机负责监测某一区域。为了提高可靠性，该系统采用了以下容错措施：

*副本冗余：重要的传感器数据和控制命令在多个无人机上复制。

*故障检测和隔离：无人机定期交换健康检查消息，并使用投票机制检测故障代理。

*自适应路由：系统可以动态重新路由通信，以避免故障网络链接或隔离故障代理。

这些容错措施使无人机系统即使在出现故障的情况下也能继续执行其监视任务。

结论

分散容错与可靠性对于确保多智能体系统在存在故障和不确定性时能够平稳运行至关重要。通过采用适当的容错方法和遵循最佳实践，可以提高系统的可用性、可靠性和容错能力。第八部分多智能体分散控制的应用场景关键词关键要点智能物流

1.高效协调：多智能体系统可协调无人机、自动驾驶汽车和仓库机器人，实现货物的高效运输和配送。

2.动态响应：系统能实时监控物流过程，并对突发事件做出快速响应，调整运输路线和调度。

3.优化资源分配：通过数据分析，系统可优化车辆、仓库和人力的分配，提高物流效率和降低成本。

能源管理

1.分布式决策：多智能体系统可将能源管理任务分解为分散的决策问题，由各自的智能体协作解决。

2.优化电网运行：系统可监控和优化电网中智能电表、变压器和发电机，平衡供需，提高电网稳定性。

3.可持续能源集成：系统可整合分布式可再生能源，如太阳能和风能，实现能源的多样化和可持续利用。

协作机器人

1.人机协作：多智能体系统使机器人能够与人类安全有效地协作，增强生产力和效率。

2.柔性自动化：系统可适应不同的生产需求和环境变化，提高生产线的柔性和适应性。

3.故障容错：分散控制架构提高了系统的故障容错能力，当一个智能体出现故障时，其他智能体可以接管其任务。

自主驾驶

1.环境感知：多智能体系统整合来自传感器、激光雷达和摄像头的感知数据，生成对周围环境的全面理解。

2.路径规划和决策：系统利用机器学习和优化算法，实时规划路径并做出决策，实现安全和高效的驾驶。

3.车队协调：系统可协调多个自动驾驶汽车，实现编队行驶和交通拥堵管理，提高道路交通效率和安全性。

智慧城市

1.交通优化：多智能体系统可管理交通信号灯、公交车和共享单车，优化交通流量，减少拥堵和提高出行效率。

2.能源管理：系统可整合智能建筑、智能电网和智能传感器，实现城市的能源高效利用和可持续发展。

3.应急响应：系统可协调消防、警察和医疗人员，提升城市在紧急情况下的应急响应能力和协调效率。

军用应用

1.集群作战：多智能体系统可协调无人机、机器人和地面车辆，形成智能化的集群作战系统，增强军队作战能力。

2.情报收集与分析：系统可融合来自多种传感器的信息，实时收集和分析战场态势，为指挥官提供决策支持。

3.后勤保障：系统可优化军需物资的运输和管理，提高军队后勤效率和作战持久性。多智能体分散控制的应用场景

1.编队控制

*机器人编队：协同移动、路径规划，无需集中式控制

*自主无人机编队：协同监视、目标追踪，提高效率和安全性

*集群卫星编队：协同通信、数据采集，增强覆盖范围和可靠性

2.分散资源管理

*电网管理：分布式能源优化分配、故障隔离，提高可靠性和效率

*交通管理：智能交通灯控制、拥堵管理，优化交通流

*供应链管理：分布式库存优化、物流决策，提高敏捷性和降低成本

3.环境监测

*无人传感器网络：协作式数据采集、异常事件检测，实现大规模监测覆盖

*海洋探测：多机器人协作探测、数据融合，提高探测效率和精度

*空气污染监测：分布式传感器网络协作，实现实时、高精度的空气质量监测

4.工业自动化

*智能制造：多机器人协作完成复杂任务、提高生产效率

*过程控制：分布式传感器和执行器协作，实现实时监控和优化控制

*仓库物流：多智能体协作搬运、分拣，提高仓库效率和自动化程度

5.医疗保健

*手术机器人：多机器人协作完成复杂手术、提高精度和安全性

*远程医疗：多智能体协作，实现远程诊断、治疗和监测

*药物发现：多智能体协作，加速药物研发和发现新疗法

6.国防和安全

*无人作战平台编队：协同作战、态势感知，增强部队作战能力

*边境巡逻：多无人机协作监视、目标追踪，提高边境安全

*反恐和反暴乱：多智能体协作收集情报、识别威胁，提高城市安全

7.其他应用

*教育和培训：多