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多智能體系統(tǒng)分布式共識(shí)優(yōu)化的一系列研究來(lái)了！

在智能城市,、智能電網(wǎng),、無(wú)人系統(tǒng)等前沿應(yīng)用不斷擴(kuò)展的今天，多智能體系統(tǒng)（Multi-Agent Systems, MAS）作為新一代智能協(xié)同的技術(shù)基礎(chǔ),，正迎來(lái)前所未有的發(fā)展機(jī)遇,。

在這些系統(tǒng)中，多個(gè)具備計(jì)算與通信能力的智能體需要在沒(méi)有中心協(xié)調(diào),、通信受限的條件下實(shí)現(xiàn)任務(wù)協(xié)作,、資源共享與一致性決策。

這一過(guò)程的核心挑戰(zhàn)之一,，便是分布式共識(shí)優(yōu)化問(wèn)題,。

近年來(lái)，分布式共識(shí)優(yōu)化逐漸成為機(jī)器學(xué)習(xí),、運(yùn)籌優(yōu)化,、群體智能等多個(gè)交叉領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，聚焦如何在僅依賴(lài)本地信息和鄰居通信的前提下,，實(shí)現(xiàn)全局目標(biāo)的優(yōu)化與智能體之間的解一致性,。

在這一背景下，華南理工大學(xué)計(jì)算智能團(tuán)隊(duì)圍繞“多智能體共識(shí)與合作中的分布式進(jìn)化計(jì)算”這一核心問(wèn)題,，持續(xù)開(kāi)展系統(tǒng)研究,，已取得一系列具有代表性的成果：

1. 在IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica發(fā)表綜述論文，提出描述性框架總結(jié)現(xiàn)有研究成果,；
2. 提出多智能體粒子群優(yōu)化算法MASOIE,，創(chuàng)新性地引入了內(nèi)部學(xué)習(xí)與外部學(xué)習(xí)機(jī)制；
3. 提出目標(biāo)激勵(lì)驅(qū)動(dòng)的協(xié)同演化算法MACPO,，通過(guò)激勵(lì)機(jī)制引導(dǎo)協(xié)作行為；
4. 設(shè)計(jì)了一種具有協(xié)作與累積特性的步長(zhǎng)自適應(yīng)機(jī)制,，構(gòu)建了更靈活的搜索節(jié)奏調(diào)控方式,；
5. 提出MASTER算法應(yīng)對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中常見(jiàn)的“無(wú)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)”問(wèn)題。

另外,，華南理工大學(xué)計(jì)算智能團(tuán)隊(duì)還于CEC2024組織并主導(dǎo)了首屆分布式黑盒共識(shí)優(yōu)化競(jìng)賽,。

相關(guān)研究不僅理論扎實(shí)、方法創(chuàng)新,，更在多個(gè)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中展現(xiàn)出顯著應(yīng)用潛力,。

一,、系統(tǒng)綜述：構(gòu)建EC與MAS融合研究的理論藍(lán)圖

為梳理進(jìn)化計(jì)算與多智能體系統(tǒng)交叉領(lǐng)域的發(fā)展脈絡(luò)，團(tuán)隊(duì)在IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica發(fā)表綜述論文,，系統(tǒng)總結(jié)了二者融合的主要研究方向與技術(shù)路徑,。

論文從兩個(gè)維度出發(fā)：

• 基于MAS的EC建模：探索如何利用多智能體模型增強(qiáng)EC的分布式能力與并行計(jì)算性能；
• EC輔助MAS優(yōu)化：利用EC強(qiáng)大的全局搜索能力,，提升MAS在協(xié)同任務(wù)中的優(yōu)化表現(xiàn),。

此外，團(tuán)隊(duì)還提出了一個(gè)描述性框架,，總結(jié)現(xiàn)有研究成果,，并展望了未來(lái)在聯(lián)邦學(xué)習(xí)、邊緣計(jì)算等新興技術(shù)背景下的融合潛力,。

論文標(biāo)題： 《The confluence of evolutionary computation and multi-agent systems: A survey》

期刊信息：IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica（綜述）,，DOI：10.1109/JAS.2025.125246

 

二、多智能體粒子群優(yōu)化算法MASOIE：內(nèi)外部學(xué)習(xí)機(jī)制助力協(xié)同優(yōu)化

在分布式環(huán)境下,，智能體之間的通信能力和信息共享受限,，如何在這一限制下協(xié)同優(yōu)化全局目標(biāo)函數(shù)是重要挑戰(zhàn)。

為此,，團(tuán)隊(duì)提出MASOIE（Multi-Agent Swarm Optimization With Adaptive Internal and External Learning）算法,，創(chuàng)新性地引入了內(nèi)部學(xué)習(xí)與外部學(xué)習(xí)機(jī)制，在保持系統(tǒng)一致性的同時(shí)提升整體優(yōu)化性能,。

• 內(nèi)部學(xué)習(xí)：每個(gè)智能體根據(jù)自己的局部目標(biāo)函數(shù)獨(dú)立優(yōu)化,，聚焦局部最優(yōu)。
• 外部學(xué)習(xí)：智能體通過(guò)與鄰居的交流,，實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)共享與協(xié)同進(jìn)化,，從而逐步接近全局最優(yōu)。

算法還引入外部學(xué)習(xí)慣性速度控制策略,，在演化過(guò)程中自適應(yīng)調(diào)整通信頻率,，提升了算法在收斂速度和通信效率上的平衡能力。

該工作結(jié)合共識(shí)理論和動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)理論,，首次從理論上證明了所提出的內(nèi)外部協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制在多智能體系統(tǒng)上的系統(tǒng)共識(shí)性 

論文標(biāo)題：《Multi-Agent Swarm Optimization With Adaptive Internal and External Learning for Complex Consensus-Based Distributed Optimization》

期刊信息：IEEE Transactions on Evolutionary Computation,，DOI：10.1109/TEVC.2024.3380436

代碼開(kāi)源：GitHub - MASOIE

 

三、目標(biāo)激勵(lì)驅(qū)動(dòng)的協(xié)同演化算法MACPO：讓“自私”節(jié)點(diǎn)協(xié)同起來(lái)

當(dāng)系統(tǒng)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的局部目標(biāo)函數(shù)存在矛盾時(shí),，如何實(shí)現(xiàn)合作優(yōu)化,？

團(tuán)隊(duì)提出MACPO（A Multiagent Co-Evolutionary Algorithm With Penalty-Based Objective）算法，核心思路是通過(guò)激勵(lì)機(jī)制引導(dǎo)協(xié)作行為,。

MACPO在設(shè)計(jì)上將優(yōu)化過(guò)程拆分為兩個(gè)階段：

• 局部?jī)?yōu)化階段：引入懲罰目標(biāo)函數(shù),，使每個(gè)節(jié)點(diǎn)即使在只知道本地信息的前提下，也能通過(guò)“獎(jiǎng)勵(lì)/懲罰”機(jī)制更理性地搜索。
• 協(xié)商階段：節(jié)點(diǎn)之間根據(jù)共享變量是否存在沖突進(jìn)行通信,，并基于局部反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整目標(biāo)方向,，實(shí)現(xiàn)更合理的集體進(jìn)化。

此外,，算法設(shè)計(jì)了沖突檢測(cè)機(jī)制與共享變量協(xié)商機(jī)制（評(píng)估-競(jìng)爭(zhēng)-共享）,，提高了解的一致性與可控性。

實(shí)驗(yàn)顯示,，該方法在無(wú)梯度約束優(yōu)化場(chǎng)景中能取得與集中式算法相當(dāng)?shù)男Ч?，且適應(yīng)分布式部署需求。

論文標(biāo)題：《A Multi-Agent Co-evolutionary Algorithm with Penalty-Based Objective for Network-Based Distributed Optimization》

期刊信息：IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems,，DOI：10.1109/TSMC.2024.3380389

 

四,、步長(zhǎng)自適應(yīng)機(jī)制 CCSA：動(dòng)態(tài)調(diào)整節(jié)奏，提升黑盒優(yōu)化性能

在黑盒共識(shí)優(yōu)化中,，如何選擇合適的步長(zhǎng)策略至關(guān)重要,。傳統(tǒng)方法大多使用固定或單調(diào)遞減的步長(zhǎng)，難以適應(yīng)復(fù)雜任務(wù),。

為此,，團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種具有協(xié)作與累積特性的步長(zhǎng)自適應(yīng)機(jī)制（CCSA），構(gòu)建了更靈活的搜索節(jié)奏調(diào)控方式,。

• 當(dāng)多個(gè)智能體的搜索方向一致時(shí),，放大步長(zhǎng)，快速朝向最優(yōu)區(qū)域收斂,。
• 當(dāng)搜索方向存在顯著沖突時(shí),，縮小步長(zhǎng)，以避免誤差擴(kuò)散和信息偏離,。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該算法在多個(gè)復(fù)雜函數(shù)測(cè)試中取得更優(yōu)的收斂效果與系統(tǒng)一致性，展現(xiàn)出極強(qiáng)的黑盒優(yōu)化能力,。

論文標(biāo)題：《Multi-Agent Evolution Strategy With Cooperative and Cumulative Step Adaptation for Black-Box Distributed Optimization》

期刊信息：IEEE Transactions on Evolutionary Computation,，DOI：10.1109/TEVC.2025.3525713

五、MASTER算法：提升傳感器網(wǎng)絡(luò)下多目標(biāo)協(xié)同定位精度

面對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中常見(jiàn)的“無(wú)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)”問(wèn)題,，團(tuán)隊(duì)提出MASTER算法（Multi-Agent Swarm with contribution-based collaboration）,。

該方法將傳感器間信息共享建模為雙層優(yōu)化問(wèn)題，核心貢獻(xiàn)包括：

• 利用Kuhn-Munkres算法與CSO方法實(shí)現(xiàn)本地優(yōu)化,；
• 設(shè)計(jì)“貢獻(xiàn)學(xué)習(xí)機(jī)制”,，根據(jù)傳感器在全局目標(biāo)中的貢獻(xiàn)程度，進(jìn)行加權(quán)式經(jīng)驗(yàn)傳播,；
• 在多個(gè)定位維度與目標(biāo)數(shù)量場(chǎng)景下，實(shí)現(xiàn)了更小的誤差、更強(qiáng)的一致性,。

論文標(biāo)題：《Multi-agent swarm optimization with contribution-based cooperation for distributed multi-target localization and data association》

期刊信息：IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica,，DOI：10.1109/JAS.2025.125150

 

六、分布式黑盒共識(shí)優(yōu)化競(jìng)賽：構(gòu)建統(tǒng)一研究基準(zhǔn)平臺(tái)

華南理工大學(xué)計(jì)算智能團(tuán)隊(duì)于CEC2024組織并主導(dǎo)了首屆分布式黑盒共識(shí)優(yōu)化競(jìng)賽,，為分布式共識(shí)優(yōu)化領(lǐng)域構(gòu)建了具有挑戰(zhàn)性與實(shí)際導(dǎo)向的測(cè)試平臺(tái),。

競(jìng)賽模擬多智能體在不同通信拓?fù)洹⒛繕?biāo)函數(shù)異質(zhì)性,、沖突環(huán)境下的協(xié)同場(chǎng)景,，吸引了眾多研究團(tuán)隊(duì)參與，推動(dòng)了算法性能與工程適配的共同進(jìn)步,。

七,、未來(lái)展望：從智能協(xié)同到智慧生態(tài)系統(tǒng)

分布式共識(shí)優(yōu)化不僅是算法問(wèn)題，更是智能系統(tǒng)協(xié)作能力的“中樞神經(jīng)”,。

隨著IoT,、自動(dòng)駕駛、智能制造的深入發(fā)展,，去中心,、可擴(kuò)展、高魯棒的優(yōu)化機(jī)制將成為智能基礎(chǔ)設(shè)施的剛需,。 未來(lái),，該領(lǐng)域有望向以下方向持續(xù)拓展：

• 與聯(lián)邦學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等架構(gòu)深度融合,；
• 面向隱私保護(hù)和不可見(jiàn)目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化,；
• 在工業(yè)控制、能源系統(tǒng),、復(fù)雜機(jī)器人編隊(duì)等場(chǎng)景中廣泛部署,。

華南理工大學(xué)計(jì)算智能團(tuán)隊(duì)將持續(xù)圍繞“分布式智能優(yōu)化”的核心命題，推進(jìn)基礎(chǔ)研究與應(yīng)用落地的雙輪驅(qū)動(dòng),，歡迎來(lái)自不同領(lǐng)域的同行共同探討與合作,。

[1] Tai-You Chen, Wei-Neng Chen, F.-F. Wei, X.-Q. Guo, W.-X. Song, R. Zhu, Q. Lin, and J. Zhang, “The confluence of evolutionary computation and multi-agent systems: A survey,” IEEE/CAA J. Autom. Sinica, 2025. https://www.ieee-jas.net/article/doi/10.1109/JAS.2025.125246

[2] Tai-You Chen, Wei-Neng Chen, Feng-Feng Wei, Xiao-Min Hu and Jun Zhang, "Multi-Agent Swarm Optimization With Adaptive Internal and External Learning for Complex Consensus-Based Distributed Optimization", IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2024, early access. https://ieeexplore.ieee.org/document/10477458

[3] Tai-You Chen, Wei-Neng Chen, Xiao-Qi Guo, Yue-Jiao Gong, Jun Zhang, "A Multi-Agent Co-evolutionary Algorithm with Penalty-Based Objective for Network-Based Distributed Optimization", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2024, early access. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10500484

[4] Tai-You Chen, Wei-Neng Chen, J. -K. Hao, Y. Wang and J. Zhang, "Multi-Agent Evolution Strategy With Cooperative and Cumulative Step Adaptation for Black-Box Distributed Optimization," in IEEE Transactions on Evolutionary Computation, doi: 10.1109/TEVC.2025.3525713. https://ieeexplore.ieee.org/document/10824905

[5] Tai-You Chen, X.-M. Hu, Q. Lin, and Wei-Neng Chen, “Multi-agent swarm optimization with contribution-based cooperation for distributed multi-target localization and data association,” IEEE/CAA J. Autom. Sinica, 2025. doi: 10.1109/JAS.2025.125150 https://www.ieee-jas.net/en/article/doi/10.1109/JAS.2025.125150

[6] Tai-You Chen, Wei-Neng Chen, F. -F. Wei, Yang Wang, “ Decentralized Evolutionary Optimization for Multi-Target Tracking and Data Association with Bearing-only Measurements,” in IEEE INFOCOM 2025.

[7] CEC2025競(jìng)賽信息與測(cè)試平臺(tái)：https://github.com/iamrice/Proposal-for-Competition-on-Black-box Consensus-based-Distributed-Optimization