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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

（一）研究背景

随着人工智能与自主系统技术的飞速发展，多智能体系统在智慧城市安防、无人系统监控、公共安全保障等领域的应用日益广泛。城市环境作为典型的动态复杂场景，包含密集建筑遮挡、多变交通流、光照条件波动、道路网络拓扑复杂等特征，给目标追踪任务带来天然挑战。流氓智能体作为具备自主决策能力、可能规避追踪、传播虚假信息或实施破坏行为的异常目标，其在城市中的隐蔽移动进一步加剧了追踪难度——与常规目标不同，流氓智能体可突破交通规则约束、主动干扰传感器感知、动态调整移动策略以摆脱追踪，对城市公共安全构成严重威胁。

当前多智能体追踪技术存在三大核心瓶颈：一是传统集中式架构存在单点故障风险，难以适配城市分布式感知场景；二是现有防御机制多为事后响应，缺乏对流氓智能体恶意行为的主动预判与动态抑制；三是城市环境中的不确定性因素（如遮挡、拥堵、传感器能耗限制）导致追踪精度与实时性难以平衡。在此背景下，探索去中心化、高鲁棒性、自适应的多智能体对流氓智能体追踪机制，成为保障智慧城市安全运行的关键课题。

（二）研究意义

本研究的理论意义与实践价值显著。理论层面，可突破现有多智能体协作与目标追踪算法在复杂动态环境中的适配局限，建立融合分布式感知、动态信誉评估、对抗性轨迹预测的一体化追踪框架，丰富多智能体系统安全防御与动态博弈理论体系。实践层面，研究成果可直接应用于无人机集群安防、智能机器人巡检、城市交通异常管控等场景，通过高效拦截流氓智能体、抑制恶意行为扩散，提升智慧城市公共安全防控能力；同时为多智能体系统在医疗诊断、金融决策等高危领域的安全应用提供技术参考，降低恶意智能体带来的系统风险。

二、核心技术与研究现状

（一）关键支撑技术

1.  多智能体协作机制：去中心化协作是适配城市环境的核心方向，如SentinelNet框架通过基于信誉的动态威胁检测机制，为每个智能体配备对比度学习训练的信誉检测器，实现自主评估信息可信度与邻居节点排序，有效抑制流氓智能体的恶意通信干扰。此外，阶梯式追踪逻辑通过调度多智能体在关键路口提前部署，形成无缝衔接的追踪链，解决城市遮挡导致的视野盲区问题，确保目标始终处于感知覆盖范围内。

2.  目标状态估计与轨迹预测：针对城市环境中的不确定性，卡尔曼滤波、粒子滤波等传统算法用于目标位置与速度的实时估计，但粒子滤波存在计算复杂度高、低信噪比下粒子退化的问题。深度学习方法凭借更强的特征提取能力实现性能突破，如AgentFormer模型基于Transformer架构，通过两阶段训练策略捕捉多智能体社交交互与时空特征，提升流氓智能体轨迹预测精度；COMPASS框架融合高斯过程与时空注意力网络，实现对动态目标的不确定性感知与自适应追踪规划。

3.  传感器网络协同感知：城市环境中需整合静态传感器（交叉路口摄像头、红外传感器）与移动智能体（无人机、机器人）形成异构感知网络。静态传感器负责记录目标经过时间、速度与方向，通过相邻节点数据转发实现信息扩散；移动智能体作为动态感知节点，基于传感器网络反馈的拥堵水平与目标位置信息，优化路径规划策略，同时平衡数据处理与传输的能耗成本。

4.  动态信誉与行为监管：区块链技术为多智能体行为追溯提供支撑，通过不可篡改账本记录智能体交互轨迹，结合智能合约实现动态信誉评估，解决去中心化场景下的信任缺失与问责难题，可有效识别流氓智能体的隐蔽恶意行为。

（二）研究现状评述

现有研究已在多智能体协作追踪与恶意智能体防御领域取得阶段性进展：在算法层面，SentinelNet实现了近100%的恶意智能体检测率与95%的系统精度恢复能力，验证了去中心化防御框架的有效性；COMPASS框架通过强化学习实现多智能体分布式持续监控，在目标覆盖与不确定性降低方面优于传统基线模型。在工程实现层面，基于Matlab的仿真系统已完成城市道路网络建模、传感器通信协议设计与两种追踪算法（简单路径规划与智能路径规划）的验证，结果表明智能路径规划算法可显著缩短拦截时间、提升追踪效率。

但现有研究仍存在明显不足：一是多数算法未充分考虑城市环境的动态拓扑变化（如临时施工、交通管制）与流氓智能体的行为进化能力；二是多智能体间的协同决策多依赖局部信息，缺乏全局最优调度策略；三是传感器网络的能耗优化与追踪实时性的平衡机制尚未完善，难以满足大规模城市场景的长期部署需求。这些缺口为本研究的创新方向提供了明确指引。

三、系统架构与追踪流程设计

（一）整体架构设计

本研究构建“感知层-协作层-决策层-执行层”四层分布式追踪架构，各层级协同实现对流氓智能体的全流程追踪与抑制，架构设计充分适配城市环境的复杂性与流氓智能体的对抗性特征。

1.  感知层：由静态传感器网络与移动智能体感知模块组成。静态传感器部署于城市交叉路口，负责采集目标位置、速度、移动方向等信息，通过时间戳验证数据有效性，区分流氓智能体与正常目标及追踪智能体；移动智能体（无人机、巡检机器人）搭载视觉、雷达等多模态传感器，实时补充遮挡区域感知数据，同时向传感器网络反馈自身位置与环境拥堵信息。感知层通过边缘计算实现数据预处理，降低传输能耗与延迟。

2.  协作层：核心为去中心化信息交互与动态信誉评估模块。信息交互采用“局部共享+按需转发”机制，追踪智能体仅与相邻节点交换关键信息，避免全局通信的高开销；信誉评估模块基于SentinelNet的信誉机制优化，结合智能体历史行为、信息可信度与任务贡献度，实时更新邻居节点信誉值，通过Bottom-k消除策略抑制流氓智能体的虚假信息传播。同时引入区块链账本记录交互轨迹，实现行为可溯与问责落地。

3.  决策层：整合轨迹预测、路径规划与协同调度三大功能。基于AgentFormer模型的时空Transformer架构，输入感知层数据与历史轨迹，预测流氓智能体的潜在移动路径与行为意图；路径规划模块结合城市道路拥堵情况、智能体安全距离约束，采用改进型雪雁算法（ISGA）优化追踪路径，平衡最短路径与拥堵规避需求；协同调度模块采用阶梯式逻辑，动态分配追踪任务，确保目标进入盲区前完成智能体接力部署，同时避免多智能体路径冲突。

4.  执行层：由移动智能体集群构成，负责按照决策层指令执行追踪、拦截任务。执行过程中实时反馈自身状态（位置、能耗、感知精度），动态调整运动参数；针对流氓智能体的规避行为，触发自适应追踪策略，如增加拦截智能体数量、扩大感知范围、干扰流氓智能体通信链路等。

（二）完整追踪流程

1.  初始化阶段：系统启动后，静态传感器网络完成自检与覆盖范围校准，移动智能体部署至预设点位，获取流氓智能体初始位置与特征信息（由城市安防系统或传感器网络首次检测提供）。决策层基于道路网络模型，规划初始追踪路径与智能体分工。

2.  动态追踪阶段：静态传感器实时采集流氓智能体移动数据，若信息有效则直接反馈给最近的追踪智能体；若信息过期或缺失，通过相邻传感器节点按需转发请求，直至获取最新位置信息，同时确保转发路径最短以保障实时性。追踪智能体到达交叉路口时，基于决策层预测的路径与当前拥堵情况，选择最优行进方向；智能路径规划模式下，还会检查路径上的智能体部署情况，避免重复追踪或路径空白。协作层同步更新各智能体信誉值，识别并过滤流氓智能体的虚假位置信息。

3.  拦截与抑制阶段：当追踪智能体与流氓智能体的距离达到拦截阈值，启动集群协同拦截策略，形成包围态势；同时通过信誉机制阻断流氓智能体与其他节点的通信，抑制其恶意行为扩散。若流氓智能体实施规避（如掉头、加速突破），系统实时更新轨迹预测结果，调整智能体部署位置，维持追踪链的无缝覆盖。

4.  任务收尾阶段：完成拦截后，系统记录本次追踪数据（包括流氓智能体行为模式、智能体协作效率、传感器性能表现），用于优化轨迹预测模型与协作策略；同时对移动智能体进行能耗补给调度，静态传感器网络重置监测状态，准备下一次任务。

四、关键挑战与创新方向

（一）核心挑战

1.  城市环境不确定性的自适应应对：光照突变、建筑遮挡、交通拥堵等因素导致感知数据存在噪声与缺失，需设计鲁棒性更强的特征融合算法，平衡追踪精度与实时性。同时，静态传感器的能耗限制要求优化数据传输与处理策略，避免因节点失效导致追踪中断。

2.  流氓智能体的对抗性行为进化：流氓智能体可动态调整策略（如模仿正常目标行为、干扰传感器感知、伪造信誉值），传统追踪算法易出现漂移或误判，需建立对抗性训练机制，提升系统对新型恶意行为的泛化能力。

3.  多智能体协同的效率与安全性平衡：去中心化架构下，智能体间的信息不对称可能导致协作冲突，而过度通信又会增加能耗与延迟；同时需防范流氓智能体渗透追踪集群，破坏协同机制。

4.  伦理与合规性约束：城市场景中的感知数据涉及公共隐私，需在追踪效率与隐私保护之间寻求平衡，确保数据采集、处理与存储符合法律法规要求。

（二）创新方向

1.  对抗性时空轨迹预测模型：融合生成对抗网络（GAN）与AgentFormer架构，通过生成器模拟流氓智能体的对抗性移动模式，判别器优化轨迹预测精度，实现对规避行为的提前预判。同时引入图卷积网络（GCN）融合城市道路语义信息，提升复杂拓扑下的路径预测准确性。

2.  动态信誉-能耗协同优化机制：在SentinelNet信誉模型基础上，融入传感器与智能体的能耗状态评估，优先选择信誉高、能耗低的节点参与信息交互与追踪任务，延长系统续航时间，避免因能耗耗尽导致的追踪失效。

3.  跨模态感知融合与干扰抑制：整合视觉、雷达、红外传感器数据，通过注意力机制强化有效特征提取，抑制流氓智能体的感知干扰行为。同时设计自适应阈值算法，动态区分正常目标与流氓智能体的行为差异，降低误检率。

4.  区块链-强化学习融合的协同决策：利用区块链记录智能体行为轨迹与信誉变化，基于强化学习训练全局最优调度策略，实现多智能体在分布式场景下的高效协作，同时通过智能合约自动执行信誉惩罚机制，提升系统安全性。

五、结论与展望

（一）研究结论

城市环境中多智能体对流氓智能体的追踪是一项融合多学科技术的复杂任务，核心在于解决动态环境不确定性、流氓智能体对抗性、多智能体协作效率三大核心问题。本研究提出的四层分布式追踪架构，通过感知层异构传感器协同、协作层动态信誉评估、决策层对抗性轨迹预测与阶梯式调度、执行层集群协同拦截，构建了一套自适应、高鲁棒性的追踪解决方案。该方案突破了传统算法的局限性，能够有效应对城市环境中的复杂干扰与流氓智能体的规避行为，为智慧城市安防提供了全新技术路径。

（二）未来展望

未来研究可从三方面深化：一是拓展多智能体异构协作场景，融合无人机、地面机器人、智能车辆等多种类型智能体，实现空天地一体化追踪；二是引入大语言模型（LLM）增强智能体的自主推理与场景适配能力，提升对新型流氓智能体行为的识别与应对速度；三是开展实物仿真与小规模实地测试，优化系统在真实城市环境中的部署性能，解决理论模型与工程实践之间的差距。随着技术的不断迭代，多智能体对流氓智能体的追踪系统将逐步实现规模化、常态化部署，成为智慧城市安全保障体系的核心组成部分。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 刘学良.多智能体系统协调控制中的若干问题研究[D].华南理工大学,2012.DOI:CNKI:CDMD:1.1012.452816.

[2] 候健.分布式多智能体协调控制及其应用[D].浙江大学,2013.

[3] 周文锋.基于人工势能的多智能体蜂拥控制研究[D].华中科技大学,2015.DOI:10.7666/d.D736075.

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