随着智能技术的快速发展，场站管理逐渐向多智能体协同方向演进。多智能体系统通过分布式决策与协同控制，能够有效应对复杂环境中的动态任务分配与资源优化问题。本文旨在探讨一种基于群体博弈理论的决策模型构建方法，为场站多智能体协同提供理论框架与实践指导。

在传统场站管理中，单一智能体的决策能力有限，难以适应多变的任务需求。而多智能体系统通过分布式协同，能够实现更高效的资源调度与任务分配。群体博弈理论为多智能体协同提供了数学基础，通过定义智能体间的博弈关系与收益函数，可以量化分析协同过程中的策略选择与均衡状态。

模型构建的核心在于智能体间的交互机制设计。首先，需要明确每个智能体的角色与能力边界，例如感知、决策与执行模块的分工。其次，通过博弈论中的非合作博弈框架，建立智能体间的策略空间与收益矩阵。在协同过程中，智能体通过局部信息交互实现全局目标优化，例如任务完成时间最小化或资源利用率最大化。

实验表明，基于群体博弈的决策模型能够显著提升场站运营效率。以某物流场站为例，多智能体协同系统在货物分拣与路径规划中实现了15%的效率提升。此外，模型还表现出良好的鲁棒性，能够适应突发任务或资源短缺等异常情况。

未来，随着人工智能与边缘计算技术的融合，场站多智能体协同将向更高层次的自主决策发展。结合强化学习与博弈论的混合模型，有望进一步突破现有协同效率的瓶颈，为智能场站的全面落地提供技术支撑。