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PRISM 多智能体系统建模

介绍​

多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）是由多个自主智能体组成的分布式系统，广泛应用于机器人协作、交通调度和分布式计算等领域。PRISM作为概率符号模型检测器，能够对这类系统进行概率行为建模和性质验证。本章将教你如何使用PRISM语言描述多智能体交互，并通过案例展示如何分析系统的可靠性、安全性和性能指标。

核心概念​

1. 智能体的PRISM表示​

每个智能体可建模为一个离散时间马尔可夫链（DTMC）或马尔可夫决策过程（MDP）。关键要素包括：

  • 状态变量：描述智能体的内部状态（如 agent1_state）
  • 动作标签：同步通信的通道（如 [send]）
  • 概率转移：通过 -> 语法定义行为不确定性

2. 系统组合方式​

多智能体通过并行组合（|| 运算符）交互，使用同步标签协调动作：

prism
// 两个智能体通过'sync'动作交互
system = agent1 || agent2

案例研究：无人机编队​

场景描述​

3架无人机协作执行搜索任务，需满足：

  1. 至少2架保持通信连接
  2. 单机故障概率0.1
  3. 通过 broadcast 动作同步位置

PRISM 模型实现​

prism
// 单个无人机模块
module Drone
    state : [0..2] init 0; // 0=待命, 1=搜索, 2=故障
    [activate] state=0 -> 0.9 : (state'=1) + 0.1 : (state'=2);
    [broadcast] state=1 -> (state'=1);
endmodule

// 系统组合
system = Drone1 || Drone2 || Drone3

性质验证​

验证"始终至少有2架无人机正常工作的概率"：

prism
P>=0.95 [ G (count(state1!=2 & state2!=2 & state3!=2) >= 2 ) ]

高级特性​

1. 部分可观察性建模​

通过观察变量实现信息受限的智能体：

prism
formula obs = (state1=1 | state2=1);

2. 奖励机制​

分析系统平均能耗：

prism
rewards "energy"
    [broadcast] true : 0.5;
endrewards

实际应用场景​

  1. 交通信号协调：路口信号灯的冲突避免
  2. 分布式共识协议：区块链节点的拜占庭容错
  3. 群体机器人：协同搬运中的避碰策略

总结与练习​

关键要点​

  • 多智能体系统通过模块化方式建模
  • 同步动作实现智能体间通信
  • 概率算子可分析系统可靠性

推荐练习​

  1. 扩展无人机案例，增加电池耗尽概率
  2. 建模两个智能体的囚徒困境博弈
  3. 验证"系统在10步内达成共识的概率"

延伸阅读​

  • PRISM手册第7章：并行组合语法
  • 《多智能体系统原理》第3章
  • 斯坦福MAS课程讲义（CS227）