개방형 다중 에이전트 시스템은 에이전트의 동적 추가 및 제거를 주요 특징으로 하며, 개별 자율성, 네트워크 토폴로지의 시간 가변성 및 환경 개방성과 같은 중요한 속성을 가지고 있습니다. 이러한 특성은 로봇 군집, 스마트 그리드 및 차량 네트워크와 같은 동적 시나리오에서 높은 응용 가치를 제공합니다. 그러나 이러한 높은 동적 특성은 시스템 안정성 유지, 효율적인 협업 실현 및 의사결정의 견고성 보장에 핵심적인 도전을 제기합니다. 본 논문은 개방형 다중 에이전트 시스템을 위한 분산 제어 및 의사결정 알고리즘의 최신 연구 동향을 간략히 정리합니다. 우선, 개방형 다중 에이전트 시스템의 기본 개념과 제어 전략을 체계적으로 정리합니다. 다음으로, 분산 합의 최적화, 가분 자원 할당 및 비협력 게임에서의 내쉬 균형 탐색을 포함하는 분산 의사결정 알고리즘을 탐구하며, 핵심 기술과 대표적인 방법을 중점적으로 분석합니다. 마지막으로 이 분야의 향후 발전 방향과 전망을 제시합니다.

개방형 다중 에이전트 시스템;시간 가변 토폴로지;분산 제어;분산 최적화;내쉬 균형 탐색