大规模多智能体多目标博弈仿真模拟数据集

本数据集面向大规模非线性多目标博弈问题，旨在为其分布式多目标优化算法的性能评估提供核心数据支撑，其生成背景源于现实数通路由网络中多智能体（网络节点）在能耗、时延、带宽、丢包量等多个相互冲突的目标下进行分布式协同与决策的复杂性。数据集采用仿真生成的方法，利用Python开源包Networkx构建了100、300、500、1000、3000个网络节点的网络拓扑图，并对应配置了500、1500、2500、5000、15000条有向链边，每条有向边上均包含四个经过无量纲化处理的目标权重信息，分别代表能耗、时延、带宽和丢包量。数据内容包含上述五种节点及链边规模共5个独立的网络拓扑图文件，每个文件均为Python开源包Networkx中的gml数据格式。本数据集通过提供多规模的网络结构及标准化的四目标权重，可有效支撑大规模多智能体博弈问题的协同求解算法设计、多目标优化算法性能测试及分布式路由策略研究。