浙江大学计算机学院研究生《人工智能引论》课件89

DAI系统的特色
1) 系统中的数据、知识, 以及控制不但在 逻辑上, 而且在物理上是分布的, 既没 有全局控制, 也没有全局的数据存储。
2) 各个求解机构由计算机网络互连, 在问 题求解过程中, 通信代价要比求解问题 的代价低得多。
3) 系统中诸机构能够相互协作, 来求解单 个机构难以解决, 甚至不能解决的任务。
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13.3 智能Agent及多Agent系统
多Agent系统主要研究在逻辑上或 物理上分离的多个Agent协调其智能行 为，即知识、目标、意图及规划等，实 现问题求解。可以看作是一种由底向上 设计的系统。
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浙江大学计算机学院研 究生《人工智能引论》
课件89
2020/11/25
浙江大学计算机学院研究生《人工智 能引论》课件89
内容
1. 概述 2. 分布式问题求解 3. Agent 4. Agent理论 5. Agent结构 6. Agent通信 7. Agent的协调与协作 8. 多Agent环境MAGE 9. 面向Agent的软件技术 10. Mobile Agent 11. 若干前沿问题讨论
意义：启发AI学者将信念(Belief)、愿望 (Desire) 、 承 诺 (Commitment) 等 人 类 特 有 的思想和概念应用于Agent。
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Agent概念的出现
面向过程的方法
面向实体的方法
面向对象的方法
面向Agent的方法 软件开发方法的进化
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Agent的定义
在计算机和人工智能领域中， Agent可以看作是一个实体，它通过传 感器感知环境，通过效应器作用于环境。
Agent的特性
Agent弱概念： 自治性、社会能力（可通信性）、反 应能力、自发行为
Agent强概念： 知识、信念、意图、承诺等心智状态
其它属性： 长寿性、移动性、推理能力、规划能 力、学习和适应能力、诚实、善意、 理性
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13.4 Agent理论
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•移动性(Mobility) •理性(Rationality) 此外，许多学者还提出一些其它特性： •诚实性(Veracity) •友好性(Benevolence) •长寿性（或时间连贯性）
•自适应性(Adaptability)
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“意图系统”(Intentional System)
作用：用于描述其行为可用信念、愿望等 理性智慧来预测的实体。分为：一阶和二 阶两种形式。对象、属性及其关系。
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“意图姿态”(Intentional Stance)
两种协作方式： ▪ 任务分担 ▪ 结果共享
源自文库浙江大学计算机学院研究生《人工智 能引论》课件89
13.2.1 分布式问题求解系统分类
根据组织结构，分布式问题求解系统可 以分为三类：
▪ 层次结构类 ▪ 平行结构类 ▪ 混合结构类
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13.2.2 分布式问题求解过程
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DAI系统的主要优点
1) 提高问题求解能力 2) 提高问题求解效率 3) 扩大应用范围 4) 降低软件的复杂性
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13.2 分布式问题求解
特点： 数据、知识、控制均分布在系统的各节 点上，既无全局控制，也无全局数据和 知识存储。
分布式问题求解过程可以分为四步： ▪ 任务分解 ▪ 任务分配 ▪ 子问题求解 ▪ 结果综合
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分布式问题求解系统中协作的分类
按节点间协作量的多少，协作分为三类： ▪ 全协作系统 ▪ 无协作系统 ▪ 半协作系统
常用的通信方式有： ▪ 共享全局存储器 ▪ 信息传递 ▪ 黑板模型
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13.1 概述
分布式人工智能（DAI）主要研 究在逻辑上或物理上分散的智能系统 如何并行的、相互协作地实现问题求 解。
两种解决问题的方法： ▪ 自顶向下：分布式问题求解 ▪ 自底向上：基于Agent的方法
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Agent的强定义
基于某种场景，并具有灵活、自主 的行为能力，以满足设计目标的计算机 系统。
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Agent的弱定义
满足如下特征的基于硬件或（更经 常是）软件的计算机系统： •自主性(Autonomy) •社会性(Social ability) •反应性(Reactivity) • 主 动 性 (Pro-activeness) （ 或 称 “ 前 瞻性”） •基于场景性(Situatedness) •灵活性(Flexibility)
Agent的思想
智能Agent的几个典型的实例： ▪ Microsoft的Office助手 ▪ 计算机病毒（破坏Agent） ▪ 计算机游戏或模拟中的智能角色 ▪ 贸易和谈判Agent（如Ebay的拍卖Agent） ▪ 网络蜘蛛Web Spider（搜索引擎中的数据
搜集和索引Agent，如Google）
智能Agent的理论模型研究主要从 逻辑、行为、心理、社会等角度出发， 对智能Agent的本质进行描述，为智能 Agent系统创建奠定基础。
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可能世界模型(Possible Worlds Model)
地位：Agent理论基础的开创性工作之一。 思想：将Agent的知识、信念等特征化为一 系列“可能世界”，在可能世界模型中包 括对象、属性及其关系。 优点：理论基础（特别是模态逻辑）比较 完善。 缺点：存在“逻辑万能”(Logical Omniscience)问题。