1樓：
上週組會講了multi-agent learning。
簡單一點，用game theory的角度來理解。
多智慧型體是乙個優化問題，關鍵在於優化目標問題。
如果納什均衡作為優化目標，那麼複雜度太高。
如果相關均衡作為優化目標，則解的數量太大。
帕累託最優可能不存在。
如果智慧型體之間可以完全通訊，那就蛻化為標準MDP問題。
如果每個智慧型體只能看到環境的一部分，那就是Dec-POMDP 問題。非常難解。
2樓：張少半仙
看完大家的答案，感覺我的課題沒啥做得了。
碩士的時候做控制器設計保穩，就被說沒有什麼意義，實際環境中不要求嚴密的穩定性證明。開始讀博了做多智慧型體協同要保一致性，又被說沒啥用，一致性/收斂也不用特別嚴謹的數學證明。那我們這個活該倒霉唄。
對，倒霉。
而且多智慧型體分析相關的複雜網路/網路結構的影響，個體間博弈和任務分配等本質上也是需要嚴格的數學證明，有時候比穩定/一致的證明更為嚴謹，這時候大家對於數學證明的要求怎麼就上來了呢，略為雙標。
3樓：Mike揚
作為控制專業的學生來答一下
現在涉及到多智慧型體/網路控制系統最多的也就是計算機和控制這兩個方向了吧。
還是小白的時候，乙個師兄推薦讓我讀一下Michael Wooldridge的「An introduction to multi-agent systems」，我費盡力氣讀了一章才發現，原來多智慧型體領域的鼻祖竟然是計算機方向的，在簡要的介紹了智慧型體和多智慧型體系統的概念之後，這本書就開始介紹語義學（semantics）方面的知識，就把我整懵了。
從這裡也就發現，多智慧型體在計算機領域更多的是研究多體系統的統籌，決策，任務分配和優化。他們並不會去考慮乙個智慧型體的動力學模型，而是更廣義的去看如何賦予乙個多體系統鳥/魚/蜂群一樣的決策能力。
而對於我所在的控制領域，就像其他答案所講，還是更多著眼於動力學上的控制。其實看多了文章能發現，現在很多文章與單體系統的控制沒有什麼區別，不一樣的地方也就在於引入拉普拉斯矩陣算了個本地誤差（local error），然後在李雅普諾夫函式推導的時候要考慮如何把拉普拉斯矩陣變換為正定矩陣，其他的也就是多出了幾個圖或者幾個曲線罷了。
其實現在多智慧型體這個領域已經不像前幾年那麼火了，更多的熱度都被本是同根生的網路控制和剛出生不久的網路物理系統（Cyber Physical Systems）奪走了。我認為多智慧型體這個領域應該更多的和多機械人系統結合在一起吧，這樣我們才能找到很多因為多體通訊所帶來的和單體不一樣的問題。
我讀到的真正在控制領域應用了多智慧型體的人，有董希旺（北航任教，應用是無人機，雖然我認為董老師是大神但是最近有點低迷），王春燕（北理任教，應用在雙輪智慧型車，主攻時滯效應）。
現在我認為在控制中可以做的問題很多集中在拓撲上吧，相關的時滯，未知拓撲（區分一下它和切換拓撲和一種「fully distributed」的做法）還有其他一些具體的問題。
4樓：嘴硬頭鐵
僅從乙個小的角度切入吧。
如果是single agent，假如不涉及雲端的情況下甚至不需要考慮網路和丟包，在演算法不太誇張的情況下所有計算都在edge上進行都未嘗不可。
但是如果是multi-agent，communication已經是不可避免的問題了，從演算法設計上就要向robustness和recovery傾斜，如何處理新的overhead融入系統和演算法裡？不然造出不實用的東西其實就是紙上談兵。
5樓：
最起碼在控制領域，不知道它有什麼用，但是還是一堆人都在做這個，每年上千篇文章，換換動力學，一階變二階，二階變高階，連續變離散，把各種問題組合拆分，就形成n篇文章。
6樓：乙隻氣球
我的看法是，在資源配置方面可以採用多智慧型體，通過對不同人群的思維、行為等的模擬，然後綜合各個模擬行為，在計算機的輔助下進行綜合執行模擬，進而推演未來可能發生的結果，提供給決策者進行參考，設定決策方案以及應對方案。將人工智慧應用於規劃甚至是資源配置上，將會使得規劃更加合理、資源配置更加有效，從而達到「物盡其用」目標，達到規劃最優。
初步接觸多智慧型體，理解有限。
7樓：
multi-agent system在博弈，排程優化，金融，遊戲，多機械人控制方面都有涉及(學科交叉性很廣）。目前來講是乙個比較熱的（還有很多問題需要解決的）研究領域。未來的場景我相信都是multi-agent的概念，網際網路本身就是乙個超級網路。
如果10年內機械人大肆橫行，這也許就派上用途了。
理論還需前進，to the best of my knowledge, 實際工程應用我所知道的有air traffic control, traffic lights，trade，robot soccer等等。
再看看機器學習領域：
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