一种基于多智能体的海量分布式可控资源调度方法

本发明公开了一种基于多智能体的海量分布式可控资源调度方法，包括：建立系统模型，包括每个可控资源的特性、限制以及对应的智能体模型；为每个分布式资源配置一个智能体，能够自主决策、响应集中控制中心的命令；构建一个可靠的通信网络，连接所有智能体和集中控制中心；设计分层控制策略，包括局部控制和全局控制，建立多智能体协商机制。本发明通过结合智能体自主决策、多层控制策略、强化学习和协商机制通过智能体自主决策和局部控制与全局控制的结合，提高了资源调度的灵活性和响应速度。采用强化学习算法和多智能体协商机制，优化了资源利用率和调度效率，确保了资源的最优配置。