随机环境下多智能体路径执行的约束规则调整与概率模型验证框架研究

针对随机环境中多智能体路径执行(MAPE)的冲突与死锁问题，研究人员提出基于约束规则和优先级策略的调整方案，构建马尔可夫决策过程(MDP)模型，并开发集成概率模型检验的验证框架。该研究通过Flatland平台验证了方案在动态环境中的鲁棒性，为多智能体系统(MAS)的实际部署提供了可靠性保障。

　　

随着人工智能(AI)移动智能体在无人机(UAV)、智慧仓储等领域的广泛应用，多智能体路径规划(Multi-Agent Pathfinding, MAPF)成为关键核心技术。传统MAPF算法如冲突搜索(Conflict-Based Search, CBS)虽能生成无冲突路径，但现实环境中的随机扰动常导致预规划路径失效，引发连锁冲突。这一矛盾在自动驾驶、物流机器人等实时性要求高的场景中尤为突出，亟需建立兼顾执行可靠性与动态调整能力的验证体系。

中国的研究团队创新性地将形式化验证引入MAPF领域，提出"约束规则+概率模型检验"的双重保障机制。研究首先设计基于优先级策略的调整方案，通过约束树(Constraint Tree, CT)预判风险节点；继而构建马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)模型量化环境不确定性影响，并采用概率计算树逻辑(Probabilistic Computation Tree Logic, PCTL)进行形式化验证。该成果发表于《Engineering Applications of Artificial Intelligence》，为动态环境下多智能体协同提供了可验证的解决方案。

关键技术包括：1)基于Flatland平台的列车调度场景建模；2)整合CT约束与优先级规则的调整算法；3)PRISM工具实现的MDP概率模型检验；4)通过四类典型道岔案例验证方案有效性。

问题定义
研究明确定义MAPF问题为n个智能体A₁
,...,A_n
在共享环境中的协同路径规划，每个智能体需从起点V_i
^s
到达目标V_i
^g
。重点解决执行阶段因随机事件（如设备故障）导致的路径冲突问题。

调整方案设计
提出三层保障机制：1)空间约束规则防止位置重叠；2)时间约束协调移动时序；3)动态优先级策略处理突发冲突。实验显示该方案使冲突率降低62%。

MDP建模
将预规划路径转化为MDP状态转移图，引入"风险位置"概念，通过守卫条件(Guard Conditions)触发调整策略。PRISM验证显示该模型能覆盖89%的随机事件场景。

形式化验证框架
创新性地将PCTL属性验证融入MAPE流程，量化评估"所有智能体最终到达目标"(P≥0.95)等核心指标。在道岔阻塞案例中，验证耗时仅传统模拟方法的1/7。

案例研究
选取Flatland三类典型道岔（直通型、分流型、交叉型）和四类冲突场景。结果表明：1)优先级策略有效解决90%的迎面冲突；2)约束规则预防死锁成功率100%；3)形式化验证准确识别出5%的边缘风险场景。

该研究突破传统MAPF算法"重规划轻验证"的局限，首次建立可量化的路径执行可靠性评估体系。通过约束规则与MDP模型的有机结合，既保证实时响应能力，又提供数学严谨性证明。特别在铁路调度等安全关键领域，形式化验证框架能提前识别潜在风险，其方法论可扩展至无人机集群、仓储物流等应用场景。未来研究可进一步探索深度学习与形式化方法的融合，提升复杂环境下的适应性验证能力。