本發(fā)明涉及地理信息，尤其涉及一種基于博弈學(xué)習(xí)的智能攝像頭資源競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

1、隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算技術(shù)的迅速發(fā)展，智能攝像頭系統(tǒng)在各類(lèi)場(chǎng)景中得到廣泛應(yīng)用，包括智慧城市、智能交通、智能安防、工業(yè)監(jiān)控等領(lǐng)域。智能攝像頭通過(guò)實(shí)時(shí)采集、分析視頻數(shù)據(jù)，能夠有效提升系統(tǒng)的自動(dòng)化水平和決策效率。然而，伴隨著智能攝像頭數(shù)量的快速增長(zhǎng)以及系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，攝像頭之間在有限計(jì)算資源、通信帶寬和存儲(chǔ)資源上的競(jìng)爭(zhēng)問(wèn)題日益凸顯，導(dǎo)致資源管理壓力加劇，系統(tǒng)整體效能下降，成為亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，針對(duì)智能攝像頭系統(tǒng)資源管理的研究主要集中在單智能體優(yōu)化或集中式調(diào)度方案。部分方法通過(guò)預(yù)設(shè)的固定規(guī)則進(jìn)行資源分配，如根據(jù)攝像頭優(yōu)先級(jí)、任務(wù)緊急度或固定資源比例進(jìn)行靜態(tài)分配。這類(lèi)方法在小規(guī)模場(chǎng)景下尚可滿(mǎn)足基本需求，但在多攝像頭、大規(guī)模動(dòng)態(tài)變化的實(shí)際應(yīng)用中，往往因缺乏自適應(yīng)性和靈活性而出現(xiàn)資源浪費(fèi)、負(fù)載失衡甚至系統(tǒng)瓶頸，無(wú)法有效應(yīng)對(duì)資源需求動(dòng)態(tài)變化和環(huán)境不確定性帶來(lái)的挑戰(zhàn)。

3、另一方面，也有部分技術(shù)引入了基于傳統(tǒng)優(yōu)化算法(如線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、遺傳算法、粒子群優(yōu)化等)的資源調(diào)度方法。這些方法在一定程度上提升了資源分配的優(yōu)化程度，但由于智能攝像頭系統(tǒng)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間存在動(dòng)態(tài)交互和復(fù)雜依賴(lài)，且資源需求具有時(shí)序性和高度不確定性，導(dǎo)致傳統(tǒng)優(yōu)化方法難以實(shí)時(shí)響應(yīng)系統(tǒng)狀態(tài)變化，存在收斂速度慢、全局搜索能力不足、適應(yīng)性差等問(wèn)題。同時(shí)，傳統(tǒng)集中式優(yōu)化模型往往依賴(lài)于完整的全局信息，在分布式部署或通信受限的邊緣環(huán)境下難以高效應(yīng)用。

4、隨著深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多智能體系統(tǒng)(multi-agent?systems,mas)等技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的研究開(kāi)始探索將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于資源管理問(wèn)題，利用智能體自主學(xué)習(xí)和決策能力，實(shí)現(xiàn)資源分配的智能優(yōu)化。特別是協(xié)作式多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)(cooperative?multi-agent?reinforcement?learning,cmarl)，為解決分布式、多決策主體下的資源協(xié)調(diào)問(wèn)題提供了新思路。在此類(lèi)方法中，各個(gè)智能體能夠根據(jù)環(huán)境反饋和其他智能體的行為進(jìn)行自適應(yīng)策略更新，實(shí)現(xiàn)局部最優(yōu)與全局協(xié)同。然而，在現(xiàn)有技術(shù)中，大多數(shù)協(xié)作式強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法主要關(guān)注單智能體性能提升，缺乏系統(tǒng)性考慮智能體之間復(fù)雜博弈關(guān)系帶來(lái)的資源競(jìng)爭(zhēng)沖突，導(dǎo)致在資源緊張或沖突密集環(huán)境下，整體系統(tǒng)效能提升受限。

5、現(xiàn)有技術(shù)普遍忽略了資源競(jìng)爭(zhēng)本質(zhì)上是一種多主體博弈行為。在真實(shí)智能攝像頭系統(tǒng)中，每個(gè)攝像頭既希望最大化自身資源收益，又必須在資源有限的環(huán)境下與其他攝像頭協(xié)調(diào)競(jìng)爭(zhēng)。因此，僅依賴(lài)個(gè)體最優(yōu)策略的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，無(wú)法充分體現(xiàn)系統(tǒng)中的博弈特性，可能導(dǎo)致部分?jǐn)z像頭資源獨(dú)占、部分?jǐn)z像頭資源饑餓的現(xiàn)象，最終降低整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和資源利用率。

6、此外，目前將群體智能優(yōu)化算法(如粒子群優(yōu)化、遺傳算法、蟻群優(yōu)化)結(jié)合到智能攝像頭資源調(diào)度領(lǐng)域的技術(shù)研究較多，但采用斑馬優(yōu)化算法(zebraoptimizationalgorithm,zoa)并結(jié)合博弈學(xué)習(xí)思想進(jìn)行資源競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化的技術(shù)路徑尚未見(jiàn)公開(kāi)報(bào)道。斑馬優(yōu)化算法作為一種新興的群體智能優(yōu)化算法，受斑馬群體行為啟發(fā)，具有出色的全局搜索能力和協(xié)作優(yōu)化特性，能夠有效在資源配置空間中進(jìn)行探索與開(kāi)發(fā)。然而，在現(xiàn)有技術(shù)中，尚未有將斑馬優(yōu)化算法深度融合到多智能體博弈學(xué)習(xí)框架下，實(shí)現(xiàn)資源分配動(dòng)態(tài)調(diào)整和全局優(yōu)化的系統(tǒng)方法?，F(xiàn)有斑馬優(yōu)化應(yīng)用主要集中在參數(shù)優(yōu)化、路徑規(guī)劃等靜態(tài)問(wèn)題，對(duì)于動(dòng)態(tài)、競(jìng)爭(zhēng)性的資源管理問(wèn)題，缺乏針對(duì)性機(jī)制設(shè)計(jì)，導(dǎo)致優(yōu)化效果有限。

7、因此，如何提供一種基于博弈學(xué)習(xí)的智能攝像頭資源競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化方法是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出一種基于博弈學(xué)習(xí)的智能攝像頭資源競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化方法，本發(fā)明充分結(jié)合了協(xié)作式多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)與斑馬優(yōu)化算法，詳細(xì)描述了在智能攝像頭系統(tǒng)中，智能體基于博弈學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)調(diào)整資源管理策略，并通過(guò)改進(jìn)型斑馬優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)全局資源配置持續(xù)優(yōu)化的技術(shù)方案，具備資源利用率高、系統(tǒng)響應(yīng)速度快、穩(wěn)定性強(qiáng)和適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境能力好的優(yōu)點(diǎn)。

2、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種基于博弈學(xué)習(xí)的智能攝像頭資源競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化方法，包括如下步驟：

3、s1、初始化智能攝像頭系統(tǒng)，采集各智能攝像頭的資源需求數(shù)據(jù)，生成初步的資源分配方案；

4、s2、將每個(gè)智能攝像頭視為一個(gè)智能體，采用協(xié)作式多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)初始化并實(shí)時(shí)優(yōu)化每個(gè)智能攝像頭的資源管理策略，每個(gè)智能體能夠根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)和資源需求，在環(huán)境中學(xué)習(xí)并優(yōu)化資源分配行為；

5、s3、通過(guò)共享獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，智能體根據(jù)當(dāng)前資源消耗和系統(tǒng)效能反饋，優(yōu)化資源管理策略并與其他智能體進(jìn)行協(xié)作，生成每個(gè)智能體的局部反饋信息；

6、s4、采用斑馬優(yōu)化算法根據(jù)每個(gè)智能體的局部反饋信息，進(jìn)行全局優(yōu)化調(diào)整，更新資源配置，并將初步的資源分配方案進(jìn)行調(diào)整；

7、s5、根據(jù)環(huán)境變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源管理策略并反饋至智能體，每個(gè)智能體能夠自適應(yīng)地響應(yīng)系統(tǒng)變化；

8、s6、通過(guò)迭代過(guò)程，不斷更新協(xié)作式多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的資源管理策略和斑馬優(yōu)化算法的全局資源配置，最終形成最終的資源分配方案；

9、s7、對(duì)最終的資源分配方案進(jìn)行性能評(píng)估，驗(yàn)證智能攝像頭系統(tǒng)的帶寬利用率、延遲、資源利用效率，進(jìn)一步優(yōu)化資源管理策略。

10、可選的，所述智能攝像頭的資源需求數(shù)據(jù)具體包括帶寬、計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間，用于初步生成資源分配方案。

11、可選的，所述初步的資源分配方案具體是指根據(jù)智能攝像頭的資源需求數(shù)據(jù)進(jìn)行的初步資源配置，合理分配各智能攝像頭的資源。

12、可選的，所述s2具體包括：

13、s21、將每個(gè)智能攝像頭視為一個(gè)智能體，初始化每個(gè)智能攝像頭的資源管理策略，資源管理策略用于控制智能攝像頭的資源分配行為；

14、s22、根據(jù)每個(gè)攝像頭的資源需求數(shù)據(jù)，通過(guò)協(xié)作式多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)使每個(gè)智能體能夠在環(huán)境中通過(guò)與其他智能體交互不斷優(yōu)化資源管理策略；

15、s23、設(shè)置每個(gè)智能體的狀態(tài)空間s、動(dòng)作空間a和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)r，其中：

16、狀態(tài)空間s表示智能攝像頭當(dāng)前的資源使用情況，包括帶寬、計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間，每個(gè)狀態(tài)由三維向量表示：s＝[b,c,d]，其中，b為帶寬使用量，c為計(jì)算資源消耗，d為存儲(chǔ)空間占用；

17、動(dòng)作空間a表示智能攝像頭可以采取的資源分配決策，包括帶寬分配、計(jì)算任務(wù)調(diào)度和存儲(chǔ)資源分配，動(dòng)作空間通過(guò)一個(gè)離散的多維決策向量表示：a＝[ab,ac,ad]，其中，ab為帶寬分配動(dòng)作，ac為計(jì)算資源分配動(dòng)作，ad為存儲(chǔ)資源分配動(dòng)作；

18、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)r基于系統(tǒng)整體效能反饋和資源消耗量計(jì)算獎(jiǎng)勵(lì)值，目標(biāo)是最大化資源利用效率和系統(tǒng)穩(wěn)定性，具體為：

19、

20、其中，α和β為加權(quán)系數(shù)，bmax、cmax和dmax為帶寬、計(jì)算和存儲(chǔ)的最大可用資源，lt為延遲，dmiss為丟包率，st表示在時(shí)間步t時(shí)刻的狀態(tài)，at表示在時(shí)間步t時(shí)刻智能體所采取的動(dòng)作，bt、ct和dt分別為當(dāng)前時(shí)間步t下的帶寬、計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源的使用量，lmax為延遲的最大容忍值，r(st,at)為即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)；

21、s24、定義狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率p(s,a,s')，表示智能體在狀態(tài)s下采取動(dòng)作a后轉(zhuǎn)移到狀態(tài)s'的概率，并通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的創(chuàng)新獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)更新與深度q網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方式更新q值函數(shù)，用于評(píng)估每個(gè)狀態(tài)下的最優(yōu)動(dòng)作策略：

22、

23、其中，q(st，at)為當(dāng)前狀態(tài)st下采取動(dòng)作at的q值，γ為折扣因子，為下一狀態(tài)s'的最大q值，λ為更新速度參數(shù)，a′表示時(shí)間步t+1時(shí)刻的動(dòng)作；

24、s25、通過(guò)局部?jī)?yōu)化機(jī)制增強(qiáng)智能體在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的適應(yīng)能力，在每次狀態(tài)更新時(shí)，智能體不再僅僅依賴(lài)于全局優(yōu)化策略，而是根據(jù)局部環(huán)境中所獲得的反饋進(jìn)一步優(yōu)化決策策略；

25、s26、通過(guò)多智能體間的協(xié)作與競(jìng)爭(zhēng)，智能體能夠在系統(tǒng)中根據(jù)環(huán)境變化動(dòng)態(tài)調(diào)整資源管理策略。

26、可選的，所述s3具體包括：

27、s31、通過(guò)共享獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，智能體根據(jù)當(dāng)前的資源消耗情況和系統(tǒng)效能反饋生成獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，每個(gè)智能體在執(zhí)行資源分配決策后，會(huì)根據(jù)智能體行為對(duì)系統(tǒng)性能的影響獲得即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)，即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)不僅反映智能體本身的效能，還會(huì)考慮到與其他智能體的協(xié)作效果；

28、s32、智能體評(píng)估當(dāng)前資源使用情況，包括帶寬、計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源，并結(jié)合系統(tǒng)的整體效能反饋，確定資源消耗對(duì)系統(tǒng)性能的影響；

29、s33、每個(gè)智能體在執(zhí)行資源分配決策后，會(huì)將獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)與其他智能體共享，共享獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制是指智能體不僅關(guān)注自身的效能，還會(huì)通過(guò)共享的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來(lái)調(diào)整與其他智能體之間的協(xié)作策略；

30、s34、智能體根據(jù)共享的獎(jiǎng)勵(lì)信息，優(yōu)化資源管理策略，每個(gè)智能體在接收到來(lái)自其他智能體的反饋后，調(diào)整自己的資源分配行為，協(xié)調(diào)多智能體系統(tǒng)中的資源分配，避免單個(gè)智能體資源過(guò)度消耗或競(jìng)爭(zhēng)；

31、s35、智能體通過(guò)與環(huán)境的交互，實(shí)時(shí)獲取系統(tǒng)狀態(tài)信息，并根據(jù)共享獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制調(diào)整自己的行為策略，共享的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)幫助智能體識(shí)別哪些行為在合作中最有效，推動(dòng)系統(tǒng)全局的資源最優(yōu)化；

32、s36、智能體生成局部反饋信息，并與其他智能體共享局部反饋信息，通過(guò)共享獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)和協(xié)作優(yōu)化策略，智能體共同調(diào)整資源分配。

33、可選的，所述s4具體包括：

34、s41、采用斑馬優(yōu)化算法，根據(jù)每個(gè)智能體的局部反饋信息進(jìn)行全局優(yōu)化調(diào)整，每個(gè)智能體通過(guò)共享獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制和局部貢獻(xiàn)值調(diào)整資源配置，并通過(guò)群體協(xié)作機(jī)制，協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)資源分配；

35、s42、采用協(xié)同效率優(yōu)化機(jī)制，智能體根據(jù)當(dāng)前資源使用情況、系統(tǒng)效能反饋以及與其他智能體的行為，調(diào)整資源分配策略，協(xié)同效率優(yōu)化機(jī)制通過(guò)對(duì)個(gè)體資源配置的效能進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估，將智能體的行為調(diào)整與全局系統(tǒng)效能相結(jié)合，每個(gè)智能體在調(diào)整資源分配時(shí)，考慮局部資源效率和群體協(xié)作效益：

36、

37、其中，ccollaborative(st)為智能體在時(shí)間步t下的協(xié)同效益評(píng)分，γ1和γ2為調(diào)節(jié)局部資源效率和群體協(xié)作效益的加權(quán)系數(shù)，bt,ct,dt分別為當(dāng)前時(shí)間步t下的帶寬、計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源的使用量，bmax,cmax，dmax分別為帶寬、計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源的最大值，r(st,at)為獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，ni為與智能體i協(xié)作的個(gè)體數(shù)，n為參與資源優(yōu)化和決策的智能體數(shù)量，st表示在時(shí)間步t時(shí)刻的狀態(tài)，at表示在時(shí)間步t時(shí)刻智能體所采取的動(dòng)作；

38、s43、斑馬優(yōu)化算法通過(guò)個(gè)體移動(dòng)機(jī)制，每個(gè)智能體根據(jù)自身局部最優(yōu)解和全局最優(yōu)解的差距調(diào)整資源配置：

39、ri(t+1)＝ri(t)+μ1·δi·(rbest-ri(t))+μ2·δi·(rglobal-ri(t))；

40、其中，ri(t)為第i個(gè)智能體在時(shí)間步t的資源配置，ri(t+1)為第i個(gè)智能體在時(shí)間步t+1的資源配置，μ1和μ2為控制個(gè)體局部搜索和全局搜索的系數(shù)，δi為隨機(jī)擾動(dòng)因子，用于模擬自然界中的隨機(jī)性，rbest和rglobal分別為當(dāng)前智能體自身的最優(yōu)資源配置和全局最優(yōu)資源配置；

41、s44、智能體通過(guò)局部貢獻(xiàn)值計(jì)算，每個(gè)智能體根據(jù)自己的行為對(duì)系統(tǒng)效能的貢獻(xiàn)進(jìn)行評(píng)估，并結(jié)合協(xié)同效益評(píng)分ccollaborative(st)，最終調(diào)整資源分配決策，局部貢獻(xiàn)值clocal(st)為：

42、

43、其中，ε為調(diào)整因子，r(st，at)為獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)；

44、s45、通過(guò)群體協(xié)作機(jī)制，智能體之間共享局部反饋信息和全局優(yōu)化結(jié)果，基于協(xié)同優(yōu)化策略，智能體調(diào)整資源分配決策，協(xié)調(diào)多智能體之間的資源分配，避免個(gè)體過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)，更新后的資源配置為：

45、

46、其中，radjusted為調(diào)整后的資源配置，η為協(xié)作調(diào)整系數(shù)，控制全局優(yōu)化的貢獻(xiàn)；

47、s46、智能體在執(zhí)行資源分配更新后，通過(guò)自適應(yīng)行為調(diào)整機(jī)制，自動(dòng)調(diào)整搜索策略，依據(jù)全局最優(yōu)解的更新信息決定是否增加探索或局部開(kāi)發(fā)的比重，隨著搜索的進(jìn)展，智能體逐步減少全局搜索的依賴(lài)，增強(qiáng)局部?jī)?yōu)化的精度；

48、s47、斑馬優(yōu)化算法通過(guò)多次迭代更新資源配置，逐步逼近全局最優(yōu)資源分配方案，每次迭代后，智能體根據(jù)新的資源配置更新自身行為策略，最終形成有效的資源調(diào)度方案；

49、s48、智能體在完成優(yōu)化調(diào)整后，生成最終的資源分配方案，并與系統(tǒng)中的其他智能體進(jìn)行協(xié)調(diào)；

50、s49、對(duì)最終的資源分配方案進(jìn)行性能評(píng)估，驗(yàn)證智能攝像頭系統(tǒng)的帶寬利用率、延遲和資源利用效率，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)一步調(diào)整資源管理策略。

51、可選的，所述s6具體包括：

52、s61、智能體根據(jù)當(dāng)前的資源使用情況和全局優(yōu)化目標(biāo)，評(píng)估現(xiàn)有的資源管理策略和資源配置的有效性；

53、s62、智能體通過(guò)與環(huán)境交互，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配行為，并根據(jù)共享的反饋信息實(shí)時(shí)優(yōu)化自己的資源管理策略；

54、s63、通過(guò)協(xié)作式多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)，每個(gè)智能體不斷優(yōu)化決策過(guò)程，在不斷變化的智能攝像頭系統(tǒng)狀態(tài)下，調(diào)整資源配置策略；

55、s64、智能體在每次更新后，利用斑馬優(yōu)化算法對(duì)資源配置進(jìn)行全局優(yōu)化，逐步引導(dǎo)整個(gè)智能攝像頭系統(tǒng)向最優(yōu)解收斂；

56、s65、在每次優(yōu)化迭代后，智能體會(huì)根據(jù)更新后的全局資源配置和個(gè)人策略進(jìn)行微調(diào)，適應(yīng)不斷變化的智能攝像頭系統(tǒng)需求和環(huán)境條件；

57、s66、通過(guò)多次迭代過(guò)程，最終形成穩(wěn)定的資源分配方案，通過(guò)資源分配方案實(shí)現(xiàn)智能攝像頭系統(tǒng)資源利用的最優(yōu)化，降低智能攝像頭系統(tǒng)延遲，并提升智能攝像頭系統(tǒng)的整體穩(wěn)定性和響應(yīng)速度。

58、本發(fā)明的有益效果是：

59、本發(fā)明通過(guò)引入?yún)f(xié)作式多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)與斑馬優(yōu)化算法的深度融合，建立了一套完整的智能攝像頭資源競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化機(jī)制，能夠有效克服現(xiàn)有技術(shù)中資源管理方式單一、缺乏動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力、協(xié)作與競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系建模不足等問(wèn)題。通過(guò)將每個(gè)智能攝像頭建模為智能體，并結(jié)合博弈學(xué)習(xí)思想，智能體不僅基于自身資源消耗情況進(jìn)行策略更新，還能夠根據(jù)系統(tǒng)整體效能和與其他智能體之間的協(xié)作效果動(dòng)態(tài)調(diào)整行為，實(shí)現(xiàn)局部最優(yōu)與全局協(xié)同的統(tǒng)一，顯著提高了資源分配的合理性和系統(tǒng)整體性能。

60、本發(fā)明通過(guò)設(shè)計(jì)協(xié)同效率優(yōu)化機(jī)制，在資源競(jìng)爭(zhēng)過(guò)程中引入局部資源效率與群體協(xié)作效益的聯(lián)合評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，使得智能體在資源分配決策中既考慮自身需求，又兼顧系統(tǒng)整體利益，避免了傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法中只追求個(gè)體最優(yōu)而導(dǎo)致資源獨(dú)占、沖突頻發(fā)的問(wèn)題。同時(shí)，通過(guò)斑馬優(yōu)化算法的改進(jìn)應(yīng)用，在多智能體系統(tǒng)中進(jìn)行全局資源配置優(yōu)化，智能體在局部探索與全局開(kāi)發(fā)之間實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)平衡，有效提升了系統(tǒng)收斂速度，降低了陷入局部最優(yōu)的風(fēng)險(xiǎn)，保證了資源分配方案的全局最優(yōu)性與穩(wěn)定性。

61、在多次迭代過(guò)程中，智能體持續(xù)通過(guò)環(huán)境交互反饋優(yōu)化資源管理策略，并在斑馬優(yōu)化算法的引導(dǎo)下不斷更新全局資源配置，使得系統(tǒng)能夠在動(dòng)態(tài)變化的負(fù)載環(huán)境下保持高效運(yùn)行。最終，形成的資源分配方案能夠在動(dòng)態(tài)復(fù)雜環(huán)境中自適應(yīng)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)資源利用率最大化、系統(tǒng)延遲最小化、負(fù)載均衡最優(yōu)，并顯著提升了智能攝像頭系統(tǒng)的整體響應(yīng)速度與穩(wěn)定性。

62、因此，本發(fā)明通過(guò)將博弈學(xué)習(xí)機(jī)制深度融入智能攝像頭資源競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化中，建立了協(xié)作與競(jìng)爭(zhēng)并存的資源管理框架，并通過(guò)斑馬優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)了面向動(dòng)態(tài)環(huán)境的全局最優(yōu)資源調(diào)度，突破了現(xiàn)有技術(shù)在資源動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)管理領(lǐng)域的局限性，具有資源利用效率高、系統(tǒng)穩(wěn)定性好、自適應(yīng)能力強(qiáng)、優(yōu)化收斂速度快等顯著有益效果，在智慧城市、智能交通、智能安防等智能攝像頭廣泛應(yīng)用場(chǎng)景中具有廣闊的應(yīng)用前景和重要的工程推廣價(jià)值。