研究团队
陈杰，郭苗，辛斌，王晴，陆胜钰，王艺鹏：北京理工大学自动化学院
陈杰，辛斌：自主智能无人系统全国重点实验室
丁玉隆：同济大学控制科学与工程系
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Jie CHEN, Miao GUO, Bin XIN, Qing WANG, Shengyu LU, Yipeng WANG & Yulong DING. Coalition formation problem: a capability-centric analysis and general model. Sci China Inf Sci, 2024, 67(11): 212202, doi: 10.1007/s11432-023-4169-2
研究意义
由于单个智能体的能力有限，多智能体协作正在成为完成复杂且具有挑战性任务的一种趋势。对于多智能体协作，自然提出了一个重要的问题：哪些智能体可以在能力上相互补充，共同更好地完成任务？联盟形成作为一个顶层决策问题，旨在合理地组织机器人和/或人类形成联盟，以满足任务要求。合理的资源配置对任务执行结果至关重要，这一理念已广泛应用于各种民用和军事背景中，如工业生产、救灾、交通运输、军事行动等。
本文工作
联盟形成研究已经吸引了越来越多的注意，本文借鉴5H1W方法，首先提取关键问题要素；在此基础上，从能力聚合的角度对主体、任务、环境和联盟进行了统一分析，以期为有兴趣的研究者提供研究参考和启发方向。此外，以能力为中心的分析也在联盟形成的通用数学模型中进行了展现。
本文的特点和贡献总结如下：
(1) 提出了联盟形成的整体观点，重点从能力的角度分析问题元素之间的逻辑。
(2) 提出了对主体的多视图分析，包括从控制系统的角度详细总结主体典型能力间的关系等。此外，类似于生物分类学中的种、属和科的分类，使用分类方法来表示能力。
(3) 深入研究了任务对联盟的能力要求，考虑了能力聚合和层次结构。此外，从通过性、通视性和通信性等角度探讨了环境因素对联盟成员能力的影响。
(4) 在能力中心化分析的基础上，建立了一个通用的数学模型。该模型考虑了环境对主体能力的影响、任务对联盟的要求等。通过结合这些因素，该模型提供了环境、任务和主体之间以能力为中心的相互作用的整体表示。并且提供了典型的例子来说明如何在数学上描述联盟的形成，以及展示了不同联盟形成问题中的具体考虑和区别。
