基于社会学习的移动多智能体演化博弈行为研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
61702076
项目类别：
青年科学基金项目
资助金额：
24.0万
负责人：
赵小薇
依托单位：
大连理工大学
学科分类：
F06.人工智能
结题年份：
2020
批准年份：
2017
项目状态：
已结题
起止时间：
2018-01-01 至2020-12-31

项目参与者：
陆坤；田琳琳；赵乾利；宗林林；廉亚红；杨烁陶；邓伟巍；李姝；
关键词：
演化博弈多Agent系统移动Agent 合作演化社会学习

项目摘要

Intelligent Agents pursuit their own interests in artificial societies, and cooperates with others at the same time. It constitutes a game between individual and system. Intelligent Agents can form new partnerships by moving from the original position. How to develop effective mechanisms that can facilitate the emergence of social cooperation through individual’s local interactions is a critical research problem in the area of artificial society. Relying on the theoretical research in evolutionary games and machine learning, this project makes an in-depth investigation on the emergence of social cooperation through agent learning and moving behaviors. Three topics are included in this project. They are research on the evolution of mobile agent based on imitation learning mechanism, self-learning mechanism and social learning mechanism. The aim of this project is to propose efficient and general mechanisms to facilitate the emergence of social cooperation in open and dynamic large-scale social systems. This project will provide theoretical and empirical insights into the built and control of large-scale complex artificial society systems, and therefore promote our understanding of the emergence of cooperation.

人工社会的智能体追求自身利益最大化同时自发合作，构成了个体与整体的博弈关系，此外智能体也会通过移动脱离原有关系，形成新的合作关系。如何利用计算机模拟仿真技术，提出有效的理论模型使个体通过局部博弈，在整个系统快速涌现大规模合作，是人工社会研究领域十分重要的理论问题。本项目拟从移动多智能体博弈行为研究出发，依据复杂系统理论和机器学习理论，充分考虑智能体的个体学习与社会学习能力，兼顾社会信息与个体偏好因素影响，深入研究基于社会学习的移动多智能体演化博弈行为，具体包括：基于模仿学习的移动智能体演化博弈研究，基于个体学习的移动智能体演化博弈研究以及基于社会学习的移动智能体演化博弈研究。力图发现促进多智能体合作涌现的机制以及探究背后的演化动力学机理。本项目将建立研究人工社会多智能体演化博弈问题的框架，项目成果将进一步完善演化博弈理论，为建立和控制大规模复杂人工社会系统提供核心理论以及技术支持。

结项摘要

自课题开展以来，我们的研究活动严格按照计划进行，完成了相关的研究任务，并取得了若干代表性的研究成果。本课题由移动多智能体博弈问题入手，采用计算机仿真的研究方法，分析了人工社会领域的智能体的博弈相关问题，包括策略连续性对系统演化的影响、增量学习与强化学习机制等，本课题还研究了智能体移动性的影响，包括混合移动机制、以及移动偏好对系统演化的影响。本课题提出了连续策略机制、基于增量学习的策略更新机制、基于强化学习的策略更新机制、基于移动智能体的混合移动机制；此外本项目还针对博弈系统的可视化问题，构建了一个移动多智能体的演化博弈可视化平台。.在课题的进展过程中，共发表论文9篇。其中包括国际知名期刊Applied Mathematics and Computation（中科院分区一区）、Physica A: Statistical Mechanics and its Applications（中科院分区二区）、 IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems （CCF B）的论文，以及其他国际期刊和会议。形成科学专著1部（科学出版社）；申请软件著作权6项。.项目面向人工社会、智能博弈等领域的关键问题开展了研究。本课题积极开展国内外学术合作与人才培养工作，赵小薇参加国际学术会议1次，国内学术会议2次。项目开展过程中共培养硕士7名，毕业1名。