Learning communication strategies in multiagent systems

In this paper we describe a dynamic, adaptive communication strategy for multiagent systems. We discuss the behavioral parameters of each agent that need to be computed, and provide a quantitative solution to the problem of controlling these parameters. We also describe the testbed we built and the experiments we performed to evaluate the effectiveness of our methodology. Several experiments using varying populations and varying organizations of agents were performed and are reported. A number of performance measurements were collected as each experiment was performed so the effectiveness of the adaptive communications strategy could be measured quantitatively. The adaptive communications strategy proved effective for fully connected networks of agents. The performance of these experiments improved for larger populations of agents and even approached optimal performance levels. Experiments with non-fully connected networks showed that the adaptive communications strategy is extremely effective, but does not approach optimality. Other experiments investigated the ability of the adaptive communications strategy to compensate for "distracting" agents, for systems where agents are required to assume the role of information routers, and for systems that must decide between routing paths based on cost information

Beiträge zum Gründungsworkshop der Fachgruppe Verteilte Künstliche Intelligenz Saarbrücken 29.-30. April 1993

Gegenwärtig wird in der Verteilten Künstlichen Intelligenz heftig diskutiert, ob ein Agent eher als reflektiven oder als reaktives System aufgefaßt werden sollte. In der reflektiven Sichtweise muß der Agent explizit über "mentale" Zustände (Wissen, Annahmen, Ziele) verfügen um über Ziele und Pläne räsonieren zu können. In der reaktiven Sichtweise dagegen bildet sich das angemessene Verhalten aus einem einfachen Reiz-Antwort Schema heraus. In jüngster Zeit werden sogenannte hybride Agenten-Architekturen diskutiert, in denen sowohl reaktives als auch reflektives Verhalten modelliert wird. Die meisten der vorgestellten Systeme betreffen aber einen einzelne Agenten und sein Verhalten in dynamischen Umgebungen .. ln diesem Beitrag wird eine hybride Architektur vorgestellt, die zusätzlich berücksichtigt, daß im Umfeld eines Agenten weitere Agenten mit weitgehend unvorhersehbarem Verhalten existieren. Diese Architektur ist im Rahmen des COSY Projekts entstanden