太过全球化而无法成为本地化：对抗环境下的群体共识
摘要：在一个机器人群中达成共识是群体机器人领域中的一个基本问题，研究成员在群体中是否能够达成一致。最近引入的污染问题提供了一个新的视角，其中群体成员必须在有敌对成员存在的情况下达成一致，这些敌对成员有意识地采取行动使群体成员朝着不同的共识方向偏离。在本文中，我们通过采取自上而下的方法，搜索在污染问题设置下的共识达成算法：我们将问题转化为一个集中式的两人博弈，每个参与者控制一部分群体的行为，试图迫使整个群体达成关于自身值的协议。我们为每个参与者的性能定义了一种性能度量标准，证明了这个度量标准与参与者获胜的机会之间的相关性。然后我们提出了博弈的全局最优解，并证明在分布式设置下不可达到，原因是群体成员的挑战性特征。因此，我们在一个简化的群体模型上研究了该问题，并将全局最优策略与局部最优策略的性能进行比较，在严格的模拟实验中展示了其优越性。
作者：Lior Moshe and Noa Agmon
论文ID：2209.08587
分类：Multiagent Systems
分类简称：cs.MA
提交时间：2022-09-20