AI Agent

Detection and Isolation of Failures in Linear Multi-Agent Networks

线性多智能体网络中故障检测与隔离

M. Amin Rahimian, Victor M. Preciado

专题命中 多智能体 ：agent(title)；multi-agent(title)

AI总结 研究线性单积分器智能体网络中故障与网络输出导数跳变 discontinuities 的关系，提出传感器布置算法以检测和隔离网络中的链路故障。

Comments There is an improved version of this work in another of our papers

Decoupled Dynamics Distributed Control for Strings of Nonlinear Autonomous Agents

解耦动力学分布式控制用于非线性自主代理的字符串 formation

Serban Sabau, Irinel-Constantin Morarescu, Lucian Busoniu, Ali Jadbabaie

专题命中 多智能体 ：autonomous agent(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种分布式控制架构，用于非线性异构动态代理在字符串 formation 中的轨迹跟踪、碰撞避免和拓扑保持。每个代理仅使用与前一个代理的信息和相对测量，方案性能与网络中代理数量和相对位置无关，通过解耦闭环方程的有界近似实现可扩展性。

Comments 14 pages, 7 figures, extended and revised version

A bright future for financial agent-based models

金融基于代理模型的光明未来

J. Lussange, A. Belianin, S. Bourgeois-Gironde, B. Gutkin

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文探讨基于代理模型的集体经济行为研究，结合神经经济学认知偏差与机器学习策略，提出新的现实主义方法。

Agent Based Distributed Control of Islanded Microgrid - Real-Time Cyber-Physical Implementation

基于代理的分布式微电网控制 - 实时网络物理实现

Tung Lam Nguyen, Quoc-Tuan Tran, Raphael Caire, Catalin Gavriluta, Van Hoa Nguyen

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出三层分布式控制架构，通过多代理系统实现微电网二次控制，利用共识算法解决通信限制问题，验证了在并联逆变器源场景下的有效性。

Journal ref Inproceedings of the IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies ISGT Europe 2017

Scalable Multiagent Coordination with Distributed Online Open Loop Planning

可扩展的多智能体协调与分布式在线开环规划

Lenz Belzner, Thomas Gabor

专题命中 多智能体 ：planning(title,abstract)；agent(abstract)

AI总结 本文提出分布式在线开环规划框架，用于不确定环境下的多智能体协调决策，通过基于生成模型的在线启发式搜索实现有效规划，并通过分布式在线汤普森采样方法解决探索与利用的矛盾。

Resilient Consensus of Second-Order Agent Networks: Asynchronous Update Rules with Delays

第二阶代理网络的鲁棒共识：具有延迟的异步更新规则

Seyed Mehran Dibaji, Hideaki Ishii

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 研究了具有双积分动力学的采样数据多代理网络的鲁棒共识问题，提出通过忽略邻居中的大中小位置值来避免恶意代理影响的算法，分析了同步和部分异步情况下的拓扑条件。

A Message Passing Strategy for Decentralized Connectivity Maintenance in Agent Removal

一种用于去中心化连接维护的消息传递策略

Derya Aksaray, A. Yasin Yazicioglu, Eric Feron, Dimitri N. Mavris

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种去中心化控制策略，通过代理与邻居之间的替换序列维持连接性，利用局部规则实现任意代理移除后的连接维护。

Comments 9 pages, 9 figures

Adaptive Agent-Based SCADA System

自适应的基于代理的SCADA系统

Hosny Abbas, Samir Shaheen, Mohammed Amin

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出基于多代理系统构建自适应SCADA系统，通过在微观层面将系统组件建模为代理，在宏观层面建模为代理组织或社会，以应对SCADA系统高度分布和异构的挑战。

Comments 10

Journal ref Int'l Journal of Computing, Communications & Instrumentation Engg. (IJCCIE) Vol. 2, Issue 1 (2015) ISSN 2349-1469 EISSN 2349-1477

Simple, Flexible, and Interoperable SCADA System Based on Agent Technology

基于代理技术的简单、灵活且互操作的SCADA系统

Hosny A. Abbas, Samir I. Shaheen, Mohammed H. Amin

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出基于MAS和OPC协议的SCADA系统开发方法，实现简单、灵活和互操作性，通过纸浆厂案例验证其有效性。

Comments 16 pages. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1009.5346 by other authors without attribution

Journal ref Intelligent Control and Automation, 2015, 6, 184-199

On the Learning Behavior of Adaptive Networks - Part II: Performance Analysis

关于自适应网络的学习行为——第二部分：性能分析

Jianshu Chen, Ali H. Sayed

专题命中 多智能体 ：agent(abstract,abstract_cn)；multi-agent(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文研究了分布式学习中网络拓扑对性能的影响，揭示了在小步长情况下，网络能实现与完全连接网络同等的性能。

Comments to appear in IEEE Transactions on Information Theory, 2015

Archi: Agentic Operations at the CMS Experiment

Archi: CMS实验中的代理操作

Pietro Lugato, Luca Lavezzo, Jason Mohoney, Hasan Ozturk, Muhammad Hassan Ahmed, Juan Pablo Salas, Viphava Ohm, Krittin Phornsiricharoenphant, Gabriele Benelli, Mariarosaria D'Alfonso, Manasvita Joshi, Warren Nam, Aron Soha, Samantha Sunnarborg, Austin Swinney, Jack Tucker, Dmytro Kovalskyi, Tim Kraska, Christoph Paus

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； CMS Collaboration（CMS合作组） ； CERN（欧洲核子研究中心） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Fermi National Accelerator Laboratory（费米国家加速器实验室） ； Brown University（布朗大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agentic(title)；agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Archi开源框架，整合异构数据源并部署可配置、私有的代理，用于CMS实验计算操作支持，在真实查询中表现有效。

Using a Deep Reinforcement Learning Agent for Traffic Signal Control

使用深度强化学习代理进行交通信号控制

Wade Genders, Saiedeh Razavi

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种基于深度强化学习的交通信号控制系统，通过离散交通状态编码和Q-learning训练，有效减少交通延误、队列长度和旅行时间。

Influence-Optimistic Local Values for Multiagent Planning --- Extended Version

多智能体规划中的影响乐观局部值---扩展版

Frans A. Oliehoek, Matthijs T. J. Spaan, Stefan Witwicki

专题命中 多智能体 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种适用于非因子化价值函数的多智能体规划影响乐观上界方法，通过划分子问题并乐观假设系统影响，提供质量保证并改进启发式搜索效果。

Comments Long version of IJCAI 2015 paper (and extended abstract at AAMAS 2015)

Transformer-Based Autonomous Driving Models and Deployment-Oriented Compression: A Survey

基于Transformer的自动驾驶模型与面向部署的压缩：综述

Juan Zhong, Yuhang Shi, Zukang Xu, Xi Chen

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Artificial Intelligence Innovation and Incubation Institute, Fudan University（复旦大学人工智能创新与孵化院） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） ； Department of houmo.ai（houmo.ai部门） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文综述了基于Transformer的自动驾驶模型，并从部署角度分析了压缩与加速策略（如量化、剪枝、知识蒸馏等）如何影响模型设计、部署性、鲁棒性和安全性。

Consensus tracking in multi agent system with nonlinear and non identical dynamics via event driven sliding modes

多智能体系统中通过事件驱动滑模控制实现共识跟踪

Abhinav Sinha, Rajiv Kumar Mishra

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出一种事件驱动滑模控制方法，用于解决非线性非相同动态多智能体系统的共识问题，通过有限时间共识算法和事件触发机制实现鲁棒性与计算效率的平衡。

Comments preprint, "IEEE Transactions on Automatic Control"

Continuum Deformation of a Multiple Quadcopter Payload Delivery Team without Inter-Agent Communication

多重四旋翼载具团队的连续变形控制无需交互通信

Hossein Rastgoftar, Ella M. Atkins

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出连续变形策略用于控制携带共同载荷的多四旋翼系统集体运动，通过领导者位置在采样时间 waypoints 的信息实现无需中间通信的跟随者协调运输。

Cooperative localization by dual foot-mounted inertial sensors and inter-agent ranging

通过双足安装惯性传感器和机间测距实现协同定位

John-Olof Nilsson, Dave Zachariah, Isaac Skog, Peter Händel

机构 * Signal Processing Dept., ACCESS Linnaeus Centre, KTH Royal Institute of Technology（信号处理系，ACCESS林纳乌斯中心，皇家理工学院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(title,abstract)

AI总结 本文提出一种部分去中心化的系统架构，利用步进惯性导航和步进死 reckoning 降低计算和通信成本，实现大规模群体的协同定位。

Comments 14 pages

Journal ref EURASIP Journal on Advances in Signal Processing 2013, 2013:164

RSC: Decentralized Rigid Formation Flocking for Large-Scale Swarms via Hybrid Predictive Control and Online Reconfiguration

RSC：通过混合预测控制与在线重配置实现大规模集群的分散式刚性编队集群

Ganyu Zou, Linhan Wang, Chen Dai, Siji Chen, Chang-Tien Lu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；planning(abstract)

AI总结 提出一种分散式控制框架RSC，结合有限时域轨迹预测与反应式人工势场安全控制器，并引入在线领航-跟随重配置机制，在25架无人机杂乱环境中实现83%的编队保持、避障与目标跟踪成功率。

Comments 8 pages, 4 figures, two-column format

A Simulation Framework for Fast Design Space Exploration of Unmanned Air System Traffic Management Policies

一种用于无人机系统交通管理政策快速设计空间探索的仿真框架

Ziyi Zhao, Chen Luo, Jin Zhao, Qinru Qiu, M. Cenk Gursoy, Carlos Caicedo, Franco Basti

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种多智能体空气交通和资源使用仿真框架，用于快速评估不同的空交通管理政策及其与环境和交通模式的关系，同时为智能城市建设中的资源分配和发射站点选址提供工具。

Comments The Integrated Communications Navigation and Surveillance (ICNS) Conference in 2019

Asynchronous and Dynamic Coverage Control Scheme for Persistent Surveillance Missions

异步和动态覆盖控制方案用于持续监视任务

Jeffrey R. Peters, Sean J. Wang, Amit Surana, Francesco Bullo

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；planning(abstract)；multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于分解的多智能体持续监视任务覆盖控制方案，通过模块化框架解耦高层任务分配与低层运动规划，利用中央基站管理覆盖分配和监视参数，并通过非计划和异步交换传输至移动代理，实现负载平衡和有效路径规划。

SciDER: Scientific Data-centric End-to-end Researcher

SciDER: 以科学数据为中心的端到端研究者

Ke Lin, Owais Aijaz, Yilin Lu, Yiyang Luo, Xuehang Guo, Preslav Nakov

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 提出SciDER多智能体系统，通过数据驱动方法和动态多模态技能系统，自动化科学研究的全生命周期，并在六个基准测试中取得领先结果。

Comments 10 pages, 8 figures, 7 tables

A Unified Framework for Locality in Scalable MARL

可扩展多智能体强化学习中局部性的统一框架

Sourav Chakraborty, Amit Kiran Rege, Claire Monteleoni, Lijun Chen

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） ； INRIA Paris（巴黎国家信息与自动化研究所） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出统一框架，通过将矩阵C^π分解为环境敏感性和策略敏感性部分，利用谱半径条件ρ(H^π)<1严格弱于行和条件，证明软max温度直接控制局部性，并给出块坐标KL近端策略改进的确定性保证。

Decentralized Multi-Agents by Imitation of a Centralized Controller

通过模仿集中控制器实现去中心化多智能体

Alex Tong Lin, Mark J. Debord, Katia Estabridis, Gary Hewer, Guido Montufar, Stanley Osher

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Max Planck Institute, Leipzig（莱比锡马克斯·普朗克研究所） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于集中训练、去中心执行框架的新型算法，通过模仿学习生成去中心化多智能体，解决了多智能体强化学习中非平稳和部分可观测环境下的协作问题。

Deep Reinforcement Learning for Swarm Systems

深度强化学习用于群体系统

Maximilian Hüttenrauch, Adrian Šošić, Gerhard Neumann

机构 * L-CAS University of Lincoln（L-CAS林肯大学） ； Technische Universität Darmstadt（达姆施塔特技术大学） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于分布均嵌入的新状态表示方法，用于深度多智能体强化学习，以更有效地处理大规模同质群体系统的去中心化决策问题。

Comments 31 pages, 12 figures, version 3 (published in JMLR Volume 20)

Journal ref Journal of Machine Learning Research 20(54):1-31, 2019

Efficient Entropy for Policy Gradient with Multidimensional Action Space

在多维动作空间中高效的策略梯度熵

Yiming Zhang, Quan Ho Vuong, Kenny Song, Xiao-Yue Gong, Keith W. Ross

机构 * New York University（纽约大学） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克分校） ； New York University Shanghai（纽约大学上海分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 多智能体 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出高效计算高维动作空间策略梯度熵的方法，通过改进的无偏估计器提升探索效率，在多猎手多兔子网格游戏和多智能体多臂老虎机问题中验证了其有效性。

Real-time Ecological Velocity Planning for Plug-in Hybrid Vehicles with Partial Communication to Traffic Lights

插电式混合动力车辆部分通信至交通灯的实时生态速度规划

Sangjae Bae, Yongkeun Choi, Yeojun Kim, Jacopo Guanetti, Francesco Borrelli, Scott Moura

专题命中 多智能体 ：planning(title)

AI总结 本文提出了一种针对插电式混合动力车辆的生态自适应巡航控制器（ECO-ACC）设计，利用自动化驾驶和连接技术。大多数现有ECO-ACC研究集中在短视控制方案上，而长视ECO-ACC的两层控制框架仅在最近被引入。然而，该工作基于整个路线上的确定性交通信号相位和定时（SPaT）。在实践中，与交通灯的连接可能受到通信范围的限制，例如仅下一个交通灯。我们提出了一种利用确定性SPaT来处理即将来临的交通灯，同时利用历史SPaT来处理其他交通灯的递推控制框架。我们还结合了动力总成控制机制以提高PHEV能量预测精度。硬件在环仿真结果验证了递推控制框架在各种交通场景中的节能效果。

Comments To appear at 2019 IEEE Conference on Decision and Control

Secure and Decentralized Swarm Behavior with Autonomous Agents for Smart Cities

面向智能城市的安全去中心化蜂群行为与自主代理

Rafer Cooley, Shaya Wolf, Mike Borowczak

专题命中 多智能体 ：autonomous agent(title)

AI总结 本文提出了一种安全去中心化的蜂群行为方法，通过SHARK协议实现无人机蜂群技术的安全应用，提升智能城市中自主代理的安全性和稳定性。

Comments 8 pages, 1 figure, 1 chart, 8 tables

Differential Geometric Approach to Trajectory Planning: Cooperative Transport by a Team of Autonomous Marine Vehicles

轨迹规划的微分几何方法：自主水下车辆团队的协同运输

Hadi Hajieghrary, Dhanushka Kularatne, M. Ani Hsieh

专题命中 多智能体 ：planning(title)

AI总结 本文提出利用微分几何方法解决自主水下车辆团队协同运输问题，通过分解子问题设计分布式反馈控制策略，实现负载沿期望轨迹运输。

A decentralized algorithm for control of autonomous agents coupled by feasibility constraints

一种用于受可行性约束的自主代理控制的去中心化算法

Ugo Rosolia, Francesco Braghin, Andrew G. Alleyne, Stijn De Bruyne, Edoardo Sabbioni

专题命中 多智能体 ：autonomous agent(title)

AI总结 本文提出了一种去中心化控制算法，用于由N个动态解耦代理通过可行性约束耦合的系统。将控制问题分解为N个最优控制子问题，并提出通信方案以解耦计算。通过仿真展示算法的有效性。

Lagrangian Decomposition based Multi Agent Model Predictive Control for Electric Vehicles Charging integrating Real Time Pricing

基于拉格朗日分解的多智能体模型预测控制用于电动汽车充电整合实时定价

Alessandro Di Giorgio, Andrea Di Maria, Francesco Liberati, Vincenzo Suraci, Francesco Delli Priscoli

专题命中 多智能体 ：agent(title)

AI总结 本文提出一种实时分布式控制策略，用于满足电动汽车充电和电网玩家的需求，通过智能体计算充电负荷曲线，并基于模型预测控制和拉格朗日分解方法实现优化控制。