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自主系统协同、分布式控制与智能网络管理中游戏理论与多智能体系统（MASs）的融合机制及挑战分析。
冯瑞哲|刘双喜|黄伟|韩拓|严彬彬|王忠伟|牛耀斌
国防科技大学先进推进技术实验室，中国长沙，410073
摘要
将博弈论与多智能体系统（MASs）相结合，已被系统地研究作为一种变革性范式，用于模拟先进技术系统中自主实体之间的战略互动。本文重点探讨了博弈论原理与MASs之间的协同作用，特别是它们在复杂操作领域（如自主系统协调、分布式系统控制和智能网络管理）中的应用。首先，分析了这两个领域的基础概念、历史发展及分类。研究表明，博弈论为解决合作控制、资源分配和群体动态等挑战提供了强大的框架。例如，研究了博弈论在竞争环境中的群体对抗以及拦截系统的分布式引导方法。随后，探讨了关键应用场景，包括在GPS受限或类似挑战性环境下自主代理的鲁棒路径优化问题。此外，还识别了复杂应用中特有的挑战，如高维状态空间、实时计算需求和动态环境中的通信限制。最后，未来的研究方向强调开发可扩展的分布式算法、提高对抗干扰的韧性以及在信息不完全条件下的决策优化——这对于推动不同技术领域的自主系统发展至关重要。总体而言，本文对博弈论在MASs中的应用进行了全面分析，并展望了该领域的未来进展。
引言
博弈论源于数学和经济学，为建模理性决策者之间的战略互动提供了严谨的框架[1]。其原理在多智能体系统（MASs）的背景下尤为重要，MASs模拟了蚂蚁群和鸟群等自然系统中的集体智能[2]、[3]。MASs致力于设计协作或竞争以实现共同目标的自主代理，为解决超出单个实体能力的复杂问题提供了强有力的范式。博弈论与MASs之间的协同作用不仅加深了我们对代理动态的理解，还推动了针对复杂环境的先进决策模型和算法的发展[4]。
在日益互联互通的世界中，建模和分析自主实体之间的战略互动变得至关重要。从在城市环境中导航的自动驾驶车辆到协调搜救任务的无人机，从智能电网中的资源分配到工业自动化中的群体机器人，实现决策实体之间的无缝协调需要深刻理解战略互动[5]、[6]、[7]、[8]。博弈论与MASs的结合为应对这些挑战提供了基础框架，使系统能够在动态和复杂的环境中独立做出最优决策并有效协作[9]、[10]、[11]、[12]。
尽管博弈论具有变革潜力，但在MASs中的实际应用仍面临重大挑战。随着代理数量的增加，计算复杂性呈指数级增长，特别是在大规模系统中[13]，这需要高效的算法来解决博弈论模型。信息不完全为决策带来了不确定性，引发了如何在此类条件下制定最优策略的关键问题[14]。此外，确保系统在动态变化环境中的稳定性仍然是一个紧迫的问题，需要强大的自适应解决方案[15]、[16]。然而，这些挑战也带来了创新的机会。分布式计算[17]、强化学习[18]和启发式优化的进展为解决计算复杂性和信息不完全问题提供了有希望的途径[19]。此外，开发新的协议和方法论可以提高系统的稳定性和可扩展性[20]、[21]、[22]。
本文系统地回顾了博弈论与MASs的结合，重点介绍了合作控制、合作引导、资源分配、路径优化、群体对抗以及搜索与捕获等关键应用场景。通过全面分析这些场景，我们展示了博弈论如何提供有效的策略和解决方案，从而提升MASs的性能和效率。本研究的主要贡献如下。
- (1)
本文系统回顾了博弈论和MASs的基本理论及应用。通过分析它们的核心概念、历史发展和分类，建立了对它们结合的全面理解。此外，探讨了博弈论元素与MASs之间的映射关系，强调了使用博弈论解决多智能体问题的方法和优势。
- (2)
研究了博弈论和MASs在合作控制、合作引导、资源分配、路径优化、群体对抗以及搜索与捕获等关键应用场景中展现的巨大潜力。通过案例研究和研究发现，本文说明了博弈论如何提升MASs在这些领域的性能。
- (3)
指出了博弈论在MASs中实际应用的主要挑战，如计算复杂性、信息不完全和系统稳定性。为此，提出了未来的研究方向，包括开发分布式算法、在不完全信息下的优化以及提高系统韧性。这些见解为推动该领域的发展提供了宝贵的指导。
本文的结构如下：第2节介绍博弈论，涵盖其基础、历史和分类；第3节讨论MASs，包括其发展、组成部分和架构；第4节探讨了博弈论在MASs中的结合，强调了关键关联；第5节探讨了博弈论在MASs中的应用场景；第6节指出了挑战和未来方向；第7节总结了主要发现，并强调了跨学科研究的重要性。
本综述采用了一种结合系统文献搜索和专家驱动的主题分析的方法论，以确保全面覆盖同时保持概念一致性。文献搜索涵盖了2000年至2025年的Scopus、Web of Science和IEEE Xplore三个主要数据库中的出版物。搜索查询使用了与博弈论概念、多智能体系统架构和航空航天应用相关的领域特定关键词的布尔组合。在去除重复项并应用包括同行评审期刊或会议以及博弈论模型与MAS实现明确结合的纳入标准后，选出了200多篇具有深入分析价值的文献。选择标准包括方法论创新、具有实验验证的航空航天和机器人应用以及基础理论贡献。为了补充数据库搜索并捕捉可能早于数字索引或使用替代术语的有影响力的早期作品，还对高引用论文和通过领域专家知识识别的关键参考文献进行了反向滚雪球搜索。
概念
博弈论利用数学模型分析理性决策者之间的战略互动，其中每个参与者都有独立的目标，他们的选择与其他参与者的行动相互依赖[23]。作为复杂系统分析的一个分支，它在经济学、社会科学、计算机科学和运筹学等多个领域得到了广泛应用，为决策过程提供了洞见，这些过程的结果取决于多个参与者的选择
概念
受蜜蜂群体等自然协作系统的启发，MASs利用了合作行为的力量，个体共同完成任务，超越了单个实体的能力[53]。MASs是由自主和智能代理组成的分布式计算框架，它们相互作用和协作以实现共同目标。MASs中的每个代理都可以感知其环境、做出决策并与其他代理通信。MASs在多个领域有广泛的应用
相关框架的概念边界
本综述采用了一种精确的方法论标准来分类博弈论相关的工作：战略依赖性和均衡概念必须构成核心分析框架。战略依赖性被定义为代理的收益明确依赖于其他代理的行动的条件。基于这一标准，我们澄清了在航空航天多智能体系统研究中经常遇到的六种范式之间的区别：
博弈论在MASs中的应用场景
博弈论与MASs的结合为建模不同操作场景中的战略互动提供了丰富的理论框架。本节探讨了如何在多智能体背景下制定和分析博弈论模型，特别关注六个不同的应用领域。每个小节都聚焦于特定的用例，探讨了文献中记录的理论公式，强调了解决方案方法，并展示了结果
讨论与未来展望
在MASs领域，博弈论是理解和分析自主代理之间战略互动的基础工具。然而，在实践中实施博弈论模型面临重大挑战，需要深入研究。同时，正在进行的研究旨在确定未来的趋势和发展方向，以推进MASs的发展和进化。本节首先评估了博弈论方法在不同应用中的实际成熟度
结论
本文全面分析了博弈论和MASs的基本要素和分类，探讨了它们之间的相互联系，并评估了博弈论在MASs中的应用和有效性。研究结果表明，博弈论是一个强大的理论框架，能够开发出高效的多功能MASs。在合作控制、合作引导、资源分配、路径协调等不同场景中
CRediT作者贡献声明
冯瑞哲：撰写——原始草稿、可视化、验证、方法论、调查、形式分析、数据整理、概念化。刘双喜：撰写——审阅与编辑、监督、软件、资源、项目管理、方法论、资金获取、概念化。黄伟：撰写——审阅与编辑、监督、软件、资源、项目管理、方法论、资金获取、概念化。韩拓：监督、资源、项目
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。
致谢
作者感谢湖南省自然科学基金（编号2025JJ60072、2021JJ10045）、智能博弈国家重点实验室开放研究课题（编号ZBKF-24-01）、CPSF博士后奖学金计划（编号GZB20240989）和中国博士后科学基金（编号2024M754304）提供的财政支持。
