多智能体融合（Multi-Agent Fusion）
多智能体融合（Multi-Agent Fusion）是指在多智能体系统（MAS, Multi-Agent System）中，多个智能体（Agent）通过协作、竞争或共享信息，实现全局最优的智能决策和任务执行。该方法广泛应用于人工智能、机器人协作、分布式计算、强化学习等领域。
1. 多智能体融合的关键技术
（1）智能体协作机制
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集中式融合：由中央控制单元协调各智能体，适用于信息完整、计算资源集中的场景。
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分布式融合：各智能体独立决策，适用于去中心化、自主决策的场景，如无人机集群、智能交通。
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混合式融合：结合集中与分布式方法，适应复杂环境。
（2）信息共享与知识融合
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多模态数据融合：不同智能体可使用视觉、语音、文本等多模态数据，提高感知与决策能力。
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博弈论与强化学习：智能体间通过策略博弈（如Nash均衡）或强化学习（如MARL, Multi-Agent Reinforcement Learning）进行动态调整。
（3）智能体通信与协作优化
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基于强化学习的自适应通信：减少通信开销，提高协作效率。
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基于图神经网络（GNN）的信息传播：适用于智能交通、机器人编队等复杂拓扑结构。
（4）个体决策与群体智能
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基于角色的任务分配：智能体根据能力与环境变化，动态调整角色分工。
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集群智能（Swarm Intelligence）：模拟蜂群、蚁群等群体行为，实现全局最优决策。
2. 典型应用场景
（1）智能交通
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车联网（V2X）中，多智能体协同优化信号控制，缓解交通拥堵。
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自动驾驶车辆协作，提高行驶安全性。
（2）多机器人协作
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无人机编队、自动化仓储机器人（如Kiva系统）。
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多机器人协同完成复杂任务，如灾难搜救、环境监测。
（3）金融与市场分析
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交易智能体在金融市场中竞争与合作，优化投资策略。
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供应链优化，多企业协同提升供应链效率。
（4）智能制造
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多智能体在工业生产线上动态调整生产调度，提高柔性制造能力。
（5）医疗与健康
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远程医疗中，智能体融合病理、基因、影像等多源数据，辅助疾病诊断。
3. 未来发展趋势
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多智能体大模型（Multi-Agent Large Models, MALM）：结合大规模预训练模型，提升智能体的自主学习与推理能力。
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自适应智能体架构：增强多智能体的环境适应性，实现跨领域协作。
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人机共融智能体：智能体与人类协作，提高人机交互体验，如智能助手、辅助驾驶等。
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