多代理调度（Multi-Agent Scheduling）与多目标调度（Multi-Objective Scheduling）是调度理论中两个相关但本质不同的概念。前者指在多个自主决策主体（代理）参与的情境下进行调度决策，后者则指在单一决策主体下同时优化多个目标的调度问题。

多代理调度

多代理调度问题假设系统由多个独立的代理共享使用，每个代理拥有各自的一组任务和绩效指标（如各自任务的完工时间、成本等）。这些代理可能相互竞争有限的资源，因此调度过程中需要在代理之间进行协调，以保证资源分配的公平性和系统整体运行的可行性。多代理调度的理论基础主要来源于分布式人工智能、博弈论等领域，通过代理之间的通信、协商与竞争机制来形成整体调度方案。在应用场景中，多代理调度常见于分布式生产系统、供应链协同、云计算与计算资源分配等领域，其中不同部门或组织（代理）各自追求自身目标，需要通过合作或竞争机制确定调度顺序。

多目标调度

多目标调度是指单一决策者面对多个评价指标的调度优化问题，其理论基础是多目标优化理论。该类问题的核心在于处理多个相互冲突的优化目标，在全局范围内寻求折中的调度方案。在多目标调度中，决策者需要同时考虑诸如效率、成本、质量、交期等多个绩效指标，并在这些指标之间进行权衡。多目标调度问题广泛存在于制造车间调度、通信网络调度以及项目管理等领域。由于存在多个目标，通常需要根据决策者偏好设定目标权重或优先级，从而获得综合意义下最优的调度方案。

两者之间的区别

比较维度

多代理调度 多目标调度 优化目标

每个代理各自优化自身的目标函数（例如各自作业的完工时间总和或成本等），整体上涉及 多个独立目标 的折中。通常关注在保证效率的同时兼顾各代理的满意度和公平分配。

由单一决策者同时优化 多个性能指标 （如时间、成本、质量等）。追求在全局范围内平衡各目标，寻找帕累托最优解以兼顾不同绩效要求。

冲突来源 代理间利益冲突

：多个代理竞争共享资源，不同代理的调度偏好可能相互冲突（如都希望优先使用某台机器）。冲突主要源自各代理自身目标的差异和资源争用。解决冲突需考虑代理合作、让步或引入激励机制以达成共识。

目标间矛盾

：多个优化目标往往此消彼长，提高某一目标的绩效可能导致另一目标恶化。冲突来自于目标函数之间的天然对立，比如缩短完工时间可能增加成本。通常通过权衡或转换目标来缓解冲突。

决策主体 分散的多主体决策

：有多个决策主体（代理）参与，每个代理可自主提出调度要求。调度决策可以是分布式或集中协调的：有时通过代理间 协商/博弈 达成调度方案，有时由中央协调者在参考各代理偏好的基础上做出决定。重点在于在自治代理之间建立协调机制，确保决策过程透明、公平。

单一主体决策

：只有一个中心决策者（或算法）统筹所有任务的调度，综合考虑所有目标指标的权重和优先级。决策具有集中性，通常不涉及外部独立利益方，重点在于根据决策者偏好在多个目标之间做优化选择。

建模方法

倾向于 分布式模型 和 协商机制 。常用方法包括：基于 多智能体系统 的分层架构，将任务分配给不同角色的Agent处理；采用 协商协议 （如合同网协议）或 博弈论模型 解决代理间资源分配冲突。评价方案时不仅看整体效率，还考量各代理效用及公平性。一些模型也将多代理调度转化为多目标优化问题，追求帕累托改进和公平分配。

倾向于 多目标优化模型 。典型建模手段有：构建 帕累托优化 模型，寻求不可被改进的解集；使用 加权和法 或 线性加权 聚合多个目标，将其转化为单一目标优化；采用 ε-约束法 将次要目标转为约束；或运用 进化算法 （如NSGA-II等）同时近似多个目标。模型评价基于帕累托前沿，选择折中解以兼顾各项目标。