XÂY DỰNG ỨNG DỤNG mô PHỎNG sự PHỐI hợp của hệ đa tác tử

Sự kết hợp giữa các mô tả đặc trưng của các loại dữ liệu được phân quyền và các hệ thống thông tin những thứ mà được làm tăng lên sự phụ thuộc vào thương mại và các tổ chức công nghiệp.H

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH

- -

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

Đề tài:

XÂY DỰNG ỨNG DỤNG MÔ PHỎNG

SỰ PHỐI HỢP CỦA HỆ ĐA TÁC TỬ

GVHD: Th.S NGUYỄN TRẦN MINH KHUÊ SVTH:

o NGUYỄN DƯƠNG HÀO - 06520145

o BÙI TIẾN DŨNG – 06520093 LỚP : KHMT01

KHÓA : 2006-2010

TP.Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2010

1.Giới thiệu

1.1 Sự phối hợp trong lĩnh vực phản ứng thiên tai………5

1.2 Phối hợp đa tác tử………6

1.3 Cấu trúc bài báo cáo……… 10

2.Nội dung chính 2.1 Tác tử tự chủ (Autonomous Agents)……… 11

2.2 Sự phối hợp trong hệ thống đa tác tử……….12

2.2.1 Quy ước và vai trò ( Conventions and Roles)………16

2.2.2 Truyền thông (Communication)……….18

2.2.3 Học tập (Learning)……….19

2.3 Tóm lược………

3 Phối hợp động trong hệ tác tử mô phỏng robot đá bóng 3.1.Giới thiệu về RoboCup Soccer Simulator ……….20

3.2 Phối hợp trong hệ thống đa tác tử……… ……….22

3.2 Đồ thị phối hợp và xóa bỏ biến………22

3.3 Thuật toán max-plus………26

3.4 Hệ đa tác tử cho RCSS ……… 27

4 Tài liệu tham khảo

GVHD: Th.S Nguyễn Trần Minh Khuê Trang 2

Chương 1: Giới thiệu

Các Agents tự chủ là các hệ thống tính toán trong môi trường thay đổi phức tạp, chúng cảm nhận và phản ứng tự động trong môi trường này, và thực thi nhiệm

vụ hay công việc nó đã được kế để hoàn thành

Hệ đa tác tử (multiagent system) là hệ thống trong đó nhiều tác tử tự chủ tương tác với nhau để thực hiện một số nhiệm vụ nào đó,trong một số môi trường Môi trường này cung cấp sự kích thích cho các cảm nhận của tác tử(Agents),tác động đến các hành động của tác tử Đây không phải là cái nhìn tổng thể, hay đúng hơn là, mỗi các cá thể có thể cảm nhận một phần của hệ thống Một hệ thống trở nên quan trọng dần lên khi chúng kéo theo nhau những chiều hướng quan trọng trong kỹ thuật hiện đại

Ubiquity(Sự có mặt ở khắp mọi nơi):Khi các chíp tính toán(computing chips) trở nên nhỏ hơn và rẻ hơn,nó có thể làm cho máy tính toán (computational) mạnh hơn và thông minh hơn đến nhiều thiết bị có mặt hầu như ở khắp mọi nơi

Decentralization(Sự phân quyền):Với sự ra ra đời của world wide web và các mạng tính toán, hệ thống sẽ phân phối dữ liệu và công việc giữa một mạng các máy tính là một sự chia sẽ dần

Openness and Dynamism(hệ thống mở và biến động): Hệ thống mở là hệ thống mà các tác tử (Agents) có thể xâm nhập vào và rời khỏi hệ thống ở bất kỳ thời gian nào, khi hệ thống thay đổi sẽ có một môi trường luôn luôn biến đổi theo

GVHD: Th.S Nguyễn Trần Minh Khuê Trang 3

Nhiều hệ thống thế giới thực(real-world systems) được mô hình hóa đang được đưa ra, trong môi trường biến động.Trường hợp ngoại lệ,có một xu hướng trong tính toán là di chuyển liên tục những vấn đề được xem là tĩnh và chờ đợi để đưa ra kết luận, theo hướng hệ thống tương tác(interative systems) cái mà có thể phản ứng lại với môi trường thay đổi

Sự không chắc chắn(Uncertainty):Sự không chắc chắn làm cho một phần lớn trong hệ thống phản ứng tới môi trường hay đầu vào thiết bị cảm biến(sensor inputs) Ngoài ra, một chiều hướng làm cho hệ thống trở nên lớn và phức tạp nghĩa

là hệ thống không thực sự chắc chắn, chúng là những kỹ thuật xác định

Sự kết hợp giữa các mô tả đặc trưng của các loại dữ liệu được phân quyền và các hệ thống thông tin những thứ mà được làm tăng lên sự phụ thuộc vào thương mại và các tổ chức công nghiệp.Hệ đa tác tử (multi-agents system) có thể được dùng như là công cụ hay là mô hình hóa hay là một phần của những hệ thống này.Ví dụ như lĩnh vực ứng dụng đa dạng trong mô hình đấu giá eBay[Rogers et al., 2006], mô hình cấu trúc xã hội [Sun and Naveh, 2004], hay những cảnh chiến đấu trong các phim(hệ thống tát tử được sử dụng trong phim chúa tể của những chiếc nhẫn- the lord of the rings) Vì vậy, nghiên cứu hệ đa tác tử là một lĩnh vực đang phát triển ,tiềm năng và cũng đòi hỏi nhiều thử thách

Nói riêng, sự tạo thành các hệ thống ở mức cao(large-scale systems) với những cách phản ứng dự đoán trước là một nhiệm vụ khó giải quyết Trong các hướng nghiên cứu(chẳng hạng như [Xu et al., 2005], [Shen et al., 2004) trọng tâm là dung các mô hình cục bộ để tạo ra những thuộc tính tổng thể thích hợp Nếu điều này được thực hiện một cách chính xác, khi đó các mạng nhỏ (sub-networks) sẽ

GVHD: Th.S Nguyễn Trần Minh Khuê Trang 4

truyền các đặc tính trong toàn mạng Tuy nhiên, hệ thống được tạo thành từ nhiều thành phần nhỏ có khả năng cảm nhận những phản ứng bất ngờ không được mong đợi ở quy mô lớn Đây là một tiềm năng bất lợi (potential disadvantage) phụ thuộc hoàn toàn vào cục bộ, những mô hình quy mô nhỏ (small-scale) Để chống lại điều này, các nhà nghiên cứu đã xem xét một loạt các cơ chế chia sẻ thông tin giữa các tác tử khác loại nhau (disparate agents) Điều này có nghĩa là các mô hình giao tiếp

mở và linh hoạt cho các hệ thống năng động, tạo thành các vùng khác nhau cho hoạt động nhiên cứu Một lĩnh vực cuối cùng của nghiên cứu đó là các suy luận linh hoạt hay học cách giải quyết các vấn đề, hoặc là xử lý các vấn đề phức tạp trong không gian trạng thái lớn, những thứ không thể được lập trình bằng tay, hoặc để bắt kịp với các hệ thống thay đổi theo thời gian

Ngược lại với nền tảng này, chúng tôi tìm cách mang lại những lĩnh vực riêng biệt nhau theo thứ tự, để giải quyết vấn đề phối hợp phức tạp, hệ thống đa tác

tử năng động

Vì vậy, các mô hình còn tồn tại cùng với các giải pháp của chúng tôi, sẽ đem đến khả năng làm việc cùng nhau trên việc sử dụng các mô hình cục bộ (locals), truyền thông linh hoạt, học tập trực tuyến Để cung cấp một nền tảng cụ thể cho nghiên cứu này, chúng tôi sẽ xem xét các miền phản ứng thất bại

1.1 Phối hợp trong miền cứu hộ thiên tai

Hãy xem xét các kịch bản thiên thai như khủng bố tấn công, lũ lụt hay động đất, trong kịch bản này, nhiều đội khác nhau từ một số tổ chức phải cố gắng hợp tác để cố gắng khôi phục lại tình hình Công việc của họ có thể bị gián đoạn do sự quan tâm của một số người tham gia như là báo hoặc các tổ chức khủng bố ( trong trường hợp tấn công khủng bố) Một vài tổ chức hợp tác có

GVHD: Th.S Nguyễn Trần Minh Khuê Trang 5

thể có những mục tiêu mâu thuẫn nhau Ví dụ, giả sử trong một tai nạn máy bay một người bị thương, bị mắt kẹt trong đống đổ nát rất gần với các hộp đen Cảnh sát muốn giữ lại các hộp đen còn nguyên vẹn cho các mục đích xác định nguyên nhân gây tai nạn, trong khi các đội cứu thương thỉ quan tâm

di chuyển những người bị thương, có lẽ đòi hỏi phải phá hủy các hộp đen, trừ khi họ đang rất cẩn thận

Kịch bản của tự nhiên này cung cấp cơ sở phong phú cho hệ thống tác

tử Trong những ứng dụng như vậy, có một quy mô xác định mức độ mà hệ thống chính nó là độc lập, và mức độ mà các tác tử dựa vào năng lực đầu vào hoặc hướng dẫn Ở một đầu của quy mô, chúng ta có thể mô hình hóa mọi khía cạnh của phản ứng thảm họa (disaster response), mô phỏng thiên tai, con người bị ảnh hưởng, và các tác tử phản ứng Ở một đầu kia của qyu

mô, hệ thống tác tử có thể được sử dụng cùng với độ phản ứng của con người, xử lý dữ liệu và tương tác đưa ra cách giải quyết của hành động ở giữa quy mô có thể tìm thấy các đội robot-người máy hay các tác tử trì hoãn con người trong các tình huống mà họ không chắc chắn Trọng tâm của công việc này là có thể khái quát được: dùng hệ thống đa tác tử để mô hình hóa phản ứng thảm họa đầy đủ Kết quả của mô hình như vậy có thể được sử dụng trong thực tế trong các hệ điều khiển tương tác, trong đó chức năng của

hệ thống tự động sẽ đưa ra cách giải quyết cho hành động, cái mà có thể được khám phá bởi người sử dụng Đi từ phán ứng thảm họa như ví dụ của chúng tôi để khám phá nhiều hệ thống đa tác tử thúc đẩy một số yêu cầu quan trọng cho các miền Đây là những yêu cầu mà thuật toán phối hợp được quan tâm để xứ lý:

1.2 Sự phối hợp đa tác tử ( Multi-agent Coordination):

GVHD: Th.S Nguyễn Trần Minh Khuê Trang 6

Sự phối hợp là trung tâm của hệ thống đa tác tử Theo nghĩa rộng , ”sự ” phối hợp dùng để chỉ một tác tử được nhận thức bởi một tác tử khác trong môi trường của chính nó Đây có thể là trong bối cảnh phân bổ nguồn lực và tiêu thụ, nhiệm vụ phân bổ (task allocation), truyền thông (communication), hoặc vận động (movement) Hầu hết các phương pháp tiếp cận rơi vào một trong ba loại lớn này, hoặc được xây dựng từ các phương pháp tiếp cận từ các loại sau:

1.Quy ước và vai trò (convention and roles) là những phương thức đơn giản nhất của sự phối hợp giữa các tác tử, và linh hoạt nhất Một quy ước là một nguyên tắc thường được biết đến để các tác tử tuân thủ theo Có nhiều từ được ưu tiên theo thứ tự trong sự phối hợp trong những quy ước () Ví dụ, điều khiển giao thông thường dựa trên những quy ước như dừng lại khi đèn đỏ, chạy nhanh hơn trong làn đường bên phải ở đường cao tốc hơn là làn đường bên trái Sự phối hợp như vậy có lợi thế là đơn giản và không phụ thuộc vào thời gian cài đặt Tuy nhiên, nó không linh hoạt và dựa trên tất cả những người tham gia phải biết rõ các quy ước và hợp tác với chúng

Mở rộng của khái niệm về quy ước cho sự phối hợp là việc sử dụng vai trò trong cơ cấu tổ chức Vai trò hiện tại của một tác tử xác định quy ước

là thích hợp, và giao thức có sẵn cho nó Do đó, cơ cấu tổ chức dựa trên vai trò của Agent thì linh hoạt hơn những quy ước đơn giản dựa trên kỹ thuật Lựa chọn giữa các quy ước dựa trên vai trò hiện tại Cấu trúc dựa trên vai trò đã được thực hiện thành công cho các đội như là đội bóng đá RoboCup Tuy nhiên, việc này không được ứng dụng đối với lĩnh vực

mở vì nó xem các đội được cố định trong khoảng thời gian liên quan Nó

có thể thi hành một cách linh hoạt hơn cấu trúc dựa trên vai trò cái mà có

GVHD: Th.S Nguyễn Trần Minh Khuê Trang 7

thể thích ứng với các tác tử để xâm nhập hay rời khỏi hệ thống bằng cách dùng những quy ước thích hợp, mặc dù làm như vậy không gây ra rắc rối phức tạp đòi hỏi phải quan tâm chú ý đến

2.Truyền thông (communication) là một kỹ thuật phối hợp khác khá phổ biển của con người Sự phối hợp thông qua truyền thông có một gian thiết lập nhỏ và một vài chi phí về băng thông Nó đòi hỏi có một ngôn ngữ chung, và sự linh hoạt của ngôn ngữ này quyết định tính linh hoạt cho kết quả phối hợp Có tiềm năng cho các mô hình xác xuất của ngôn ngữ, cho phép thích ứng với môi trường thay đổi Cùng với một ngôn ngữ cho phối hợp, các tác tử phải có một số phương tiện lý luận nội

bộ về kết quả Bản chất của sự phối hợp như vậy sẽ phụ thuộc đáng kể trên các mô hình phối hợp nội bộ của các tác tử Trong hệ thống lớn bất

kỳ, như các miền trung tâm, phải có một vài hình thức liên lạc để chia sẽ thông tin giữa các tác tử, nó sẽ không thể cho bất kỳ các tác tử nào nhận thức tất cả các thông tin nó cần để hoạt động hiệu quả trong bối cảnh Chúng ta hy vọng làm hạn chế sử dụng liên lạc vượt ra ngoài sự chia sẽ thông tin này, khi sự hạn chế về băng thông sẽ ngăn chặn nó trong hầu hết các trường hợp này

3.Học hỏi (learning): learning là loại phức tạp nhất và cũng là phương tiện linh hoạt nhất của sự phối hợp Nó có thể kết hợp với các quy ước

và thông tin liên lạc: quy ước có thể được học, ví dụ, thông qua truyền thông Có nhiều hình thức khác cho việc áp dụng học để phối hợp, từ việc học để lựa chọn giữa các giao thức phối hợp, thông qua học để dùng những kỹ thuật truyền thông đơn giản cho phối hợp Các kỹ thuật được học cung cấp tiềm năng cho việc phát triển các đường lối chi tiết với không gian trạng thái lớn và phức tạp Tuy nhiên, chúng có chi phí cài

GVHD: Th.S Nguyễn Trần Minh Khuê Trang 8

đặt cao, như học các chính sách tốt có thể tốn nhiều thời gian và có khả năng tính toán chuyên sâu

Trong một kịch bản phức tạp, như phản ứng với thiên tai, các tác tử sẽ được tham gia trong nhiều hoạt động phối hợp tại bất kỳ thời gian nào

Có nhiều cấp độ cho hoạt động phối hợp với một tác tử đặc biệt, như một tác tử lửa phối hợp trên một sự lựa chọn của một trang web lửa (fire site), sau đó xây dựng chi tiết, và sau đó các vùng xây dựng đặc biệt để nhắm mục tiêu Có thể có nhiều loại hoạt động phối hợp với một agent

cụ thể, ví dụ một tác tử có thể đồng thời điều chỉnh nguồn tài nguyên với một nhóm các tác tử, trong khi phối hợp vị trí của nó với các nhóm tác tử khác Cuối cùng các hoạt động phối hợp có thể xảy ra với nhiều tác tử trong hệ thống cùng một lúc Hơn nữa có một số phụ thuộc giữa các phối hợp này Ví dụ, một tác tử lửa F có thể cần phải tiếp nhiên liệu, nhưng

nó sẽ không quan tâm liệu nó tiếp nhiên liệu từ địa điểm A hay địa điểm

B Nó sẽ thương lượng đồng thời với tác tử ở A hoặc B để quyết định địa điểm tiếp nhiên liệu Tại cùng thời gian này, các tác tử lửa khác sẽ được thương lượng các địa điểm tiếp nhận nhiên liệu và vì vậy F nên cố gắng

và nhận thức được tiềm năng ách tắc giao thông nếu tất cả các tác tử đều cho cùng một địa điểm tiếp nhiên liệu Hơn nữa, F có thể được cố gắng

để giảm thiểu băng thông trong suốt quá trình thương lượng để rời khỏi băng thông đủ để nhận hướng dẫn từ các trạm lửa trung tâm

Trong phần hai, chúng ta đã thảo luận về phương pháp tiếp cận để phối hợp trong ánh sáng của miền ví dụ và các vấn đề về tương tác Mức

độ mà các mô hình phối hợp hiện tại đưa ra khả năng tương tác vào các tài khoản khác nhau Chúng ta thấy rằng có rất ít hoạt động rõ ràng liên quan đến các tương tác phối hợp và việc sử dụng thông tin này để cải

GVHD: Th.S Nguyễn Trần Minh Khuê Trang 9

thiện tất cả các phần của phối hợp Chúng tôi đề nghị một số cách thức

mà công việc tương lai có thể xây dựng trên mô hình hiện tại để sử dụng các mối quan hệ rõ ràng khi kết hợp

1.3 Cấu trúc bài báo cáo:

Mục đích của bài báo cáo này là để làm sáng tỏ những vấn đề kết hợp với sự phối hợp trong những lĩnh vực đầy thách thức như trong định nghĩa trên, và để giới thiệu việc sử dụng một thử nghiệm phản ứng với thiên tai Phần còn lại của bài báo cáo có cấu trúc như sau:

- Trong phần 2, chúng tôi sẽ giới thiệu các loại tác tử mà chúng ta sẽ làm việc và thảo luận trạng thái nghệ thuật với những thứ liên quan đến phối hợp, tập trung đến ba mô hình phối hợp đã được mô tả ở trên

- Trong phần 3, chúng tôi sẽ mô tả Robocup Soccer Simulator, nền tảng và ứng dụng của nó đến các vấn đề phối hợp mà chúng tôi đã giới thiệu

GVHD: Th.S Nguyễn Trần Minh Khuê Trang 10

Chương 2: Nội dung chính

Phần này bắt đầu với một tổng quan của các loại tác tử thông minh, các tát tử thông minh này thực hiện phối hợp trong lĩnh vực như kịch bản ví

dụ của chúng tôi (phần 2.1) Sau đó chúng tôi giới thiệu một số vấn đề liên quan đến phối hợp Phần chính của chương mô tả chi tiết hơn ba kỹ thuật phối hợp chính đã được giới thiệu trong chương 1: quy ước (convention- phần 2.2.1), truyền thông (communication- phần 2.2.2), và học hỏi(learning- phần 2.2.3) Một vài vấn đề liên quan để học (learning) trong lĩnh vực lớn

sẽ được thảo luận khi đó (phần 2.2.2) Chúng tôi kết luận trong phần 2.3 với bản tóm tắt các cơ chế phối hợp và các cách thức mà chúng sẽ được dùng trong lĩnh vực ví dụ của chúng tôi

để làm điều này vì một số lý do Thứ nhất, các kỹ thuật như vậy có hiệu quả cho việc mô phỏng con người hình thức (the way humans) có thể lý giải Thứ hai, xác xuất đại diện thì đơn giản hơn, hợp lý cho cả hai dữ liệu nhập vào và các mô hình tác tử

GVHD: Th.S Nguyễn Trần Minh Khuê Trang 11

Một tác tử cũng sẽ cần phải có một số cách thức của mô hình hóa môi trường của nó, bao gồm tác tử xung quanh bất kỳ Nó có thể làm này một cách rõ ràng, hoặc nó chỉ có thể duy trì một bản vẽ của hiệu lệnh trạng thái để thi hành, để lại các mô hình ẩn.Rõ ràng các mô hình có nhiều tiềm năng hơn cho lý luận về trạng thái và phản ứng như chúng lưu trữ các thông tin rã ràng nhiều hơn Tuy nhiên, duy trì mô hình rõ ràng có thể được tính toán và bộ nhớ chuyên sâu Chúng tôi hy vọng làm việc với cả hai loại tác tử, mô hình hóa một cách rõ ràng những nơi thiệt thực, duy trì các ánh xạ ẩn trong tính toán các tình huống bị hạn chế Trong thực tế, nếu thế giới lớn và chi tiết, các tác tử sẽ chỉ có thể mô hình các bộ phận nhỏ của nó chính xác Xác định các phần được quan tâm đặc biệt đến bất kỳ thuật toán tác tử , bao gồm công việc phối hợp của chúng tôi, sẽ hình thành một phần của thuật toán đó

Trong một hệ thống đa tác tử, các tác tử sẽ tương tác với nhau, cũng như trong môi trường của chúng Mô hình của Wooldridge [Wooldridge, 2002] của tương tác này xác định mỗi tác tử có một số phạm vi ảnh hưởng trong môi trường của nó Sự chồng chéo phạm vi ảnh hưởng chỉ ra một số hình thức tương tác giữa các tác tử Mô hình của tác tử của những ảnh hưởng này góp phần quyết định sự phối hợp của nó Trong phần kế tiếp, chúng ta sẽ thảo luận sự phối hợp cụ thể hơn

2.2 Sự phối hợp trong hệ thống đa tác tử:

Chúng ta bàn về tầm rộng lớn của sự phối hợp, các tác tử hoạt động trong bối cảnh của những tác tử khác Như mô tả ở chương 1, tại bất kỳ một thời gian nào, không chỉ có thể các tác tử thể hiện một số những hoạt động phối hợp khác nhau với những tác tử hay nhóm tác tử khác Các hình thức phối hợp khác có thể được điều khiển bởi một phần của cùng một thuật toán, hay chúng có thể sử dụng xong các

GVHD: Th.S Nguyễn Trần Minh Khuê Trang 12

cấu trúc riêng lẻ Ví dụ, các tác tử có thể sử dụng tri thức về tập hợp các quy tắc giao thông để quản lý sự di chuyển của chúng, trong khi thương lượng một tập tài nguyên, và phân chia những tài nguyên khác theo một số cơ cấu tổ chức

Không quan tâm đến những phương thức phối hợp cụ thể hay mức độ trừu tượng,

có một số vấn đề liên quan đến quá trình phối hợp Một vấn đề quan trọng là mức

độ mà các tác tử nhằm mục đích thực hiện phối hợp Chứng minh rằng các tác tử nhằm mục đích xem xét thực hiện những lợi ích toàn cầu ít hơn là lợi ích của bản than chúng, nếu sự tin tưởng vào các tác tử khác là sai Mô hình vì vậy bao gồm không chỉ mục đích và khả năng của các tác tử khác, nhưng có một sự đánh giá chắn chắn trong mô hình của chúng Trong hệ thống nơi mà các tác tử liên lạc với nhau về điều kiện môi trường hay khả năng của các tác nhân khác, nó cần thiết để xem xét một cách chính xác của hệ thống truyền thông, có thể có sai xót, hay tác tử

có thể có nguyên nhân chủ quan để cung cấp những thông tin sai Một điểm khác của sự tương tác giữa mục tiêu của chính tác tử và tổ chức hợp tác hay mục tiêu nhóm mô tả trên biểu đồ vai trò tác tử, quy tắc và sự công nhận Những quy tắc tập thể riêng biệt kiểm soát mức độ về hành vi hợp tác tác tử, để xây dựng sự phối hợp từng phần trong hệ tác tử Biểu đồ phức tạp hơn một mô hình chắc chắn Bayesian Tuy nhiên, chúng có thể cung cấp một cách thức ngắn gọn để xác địng ranh giới trong một tập hợp tác tử có kích thước lớn hay trung bình

Một vấn đề quan trọng khác là loại phối hợp thực tế, các tác có thể cần phối hợp ở một số mức độ trừu tượng Ví dụ, một đội ngũ tác tử đang cố gắng để dập tắc một đám cháy thì đầu tiên phải hình thành một số các cụm mà mỗi người sẽ giải quyết một phần của đám cháy

GVHD: Th.S Nguyễn Trần Minh Khuê Trang 13

Bên cạnh đó sự phân tích cấp bậc của phối hợp, có một sự tương tác bộ phận giữa các hoạt động phối hợp Giả sử, ví dụ, một tác tử, tên là Bertie, đang cố gắng tìm một con đường từ A đến Z, nơi mà tuyến đường bao gồm vượt qua một con sông Bertie có thể di chuyển theo đường hầm, nhưng có một chi phí mà giá của nó thể thương lượng Ngoài ra, anh ta có thể dùng cây cầu Tuy nhiên, có một trọng lượng giới hạn trên cây cầu, và một chiếc xe tải chưa được sử dụng trên nó Bertie sẽ khởi tạo giao thức phối hợp với cả hai buồng thu phí và xe tải Rõ ràng, không có sự độc lập, khi sự thương lượng kết thúc thành công, những cái khác có thể được giảm xuống Chúng ta có thể xem xét sự phối hợp giữa buồng thu phí và xe tải Cả hai cấp độ và tương tác đều rất dễ nhận ra trong các loại kịch bản không đồng nhất quy

mô lớn đang được xem xét, chúng ta sẽ kiểm tra kỹ thuật để xử lý cả hai, dựa trên cấu trúc đã được định nghĩa

Cuối cùng, chúng ta phải xem xét các cách thức mà một thuật toán phối hợp có thể được đánh giá Sự phối hợp có thể được đánh giá trong một số cách thức, tùy thuộc vào một phần kịch bản thử nghiệm cụ thể Các thuật toán có thể được so sánh theo cách nhanh chóng hay hiệu quả như thế nào cái mà chúng cho phép các tác tử thực hiện một loạt các nhiệm vụ, những gì mà tác tử tài nguyên tiêu thụ trong một khoảng thời gian, những gì mà chi phí truyền thông các thuật toán xảy ra, hay những gì mà chi phí tính toán chúng xảy ra Việc lựa chọn kỹ thuật đánh giá sẽ tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể mà chúng ta có của một thuật toán hay kịch bản Ví dụ, yêu cầu tính toán của một kỹ thuật phối hợp trở nên có liên quan nếu phương thức được sử dụng trong tác tử có tài nguyên rất hạn chế, chẳng hạn như cảm biến trong các mạng cảm biến Trong một số tình huống khác, các nguồn tài nguyên tính toán

có thể không được biết đến trước đó, đòi hỏi phải sử dụng một kỹ thuật bất kỳ Do một số tiêu chuẩn đánh giá, các thuật toán phải được đánh giá không chỉ trong sự

GVHD: Th.S Nguyễn Trần Minh Khuê Trang 14

sáng tỏ của một kịch bản cụ thể hay thiết lập các kịch bản, nhưng trong cách chúng ứng xử như thiết lập càng trở nên khó khăn hơn Chúng ta xem xét cách thức mà quy mô một thuật toán cho trường hợp khó khăn, có một số kích thước có thể được xem xét: