分布式人工智能PPT课件

1980年麻萨诸塞大学的Lesser, Corkill 和
Durfee 等人主持研制DVMT
该系统对市区内行驶的车辆轨迹进行监控,
并以此环境为基础, 对分布式问题求解
系统中许多技术问题进行研究。DVMT是以
分布式传感网络数据解释为背景，对复杂
的黑板问题求解系统之间的相互作用进行
了研究，提供了抽象和模型化分布式系统
行为的方法。 2021/2/21
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ACTOR模型
1983年Hewitt 和他的同事们研制了基于 ACTOR模型的并发程序设计系统。
ACTOR模型提供了分布式系统中并行计算理论 和一组专家或ACTOR获得智能行为的能力。 在1991年Hewitt提出开放信息系统语义, 指出竞争、承诺、协作、协商等性质应作 为分布式人工智能的科学基础，试图为分 布式人工智能的理论研究提供新的基础。
分布式知识处理系统DKPS
1990中国科学院计算技术研究所史忠植等研 究了分布式知识处理系统DKPS。
该系统采用逻辑------对象知识模型，研究 了知识共享和协作求解等问题。
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多主体系统
90年代，多主体系统Multiagent systems)的研究成为分布式人工智能研究的热点。多 主体系统主要研究自主的智能主体之间智能行为的协调，为了一个共同的全局目标， 也可能是关于各自的不同目标，共享有关问题和求解方法的知识，协作进行问题求 解。
结果共享的求解方式适合于求解与任务有关的各 子任务的结果相互影响, 并且部分结果需要综合才能 得出问题解的领域。如分布式运输调度系统、分布式 车辆监控实验系统DVMT
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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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分布式人工智能系统的特色
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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9来自百度文库
MACE系统
是一个实验型的分布式人工智能系统开发环境 (Gasser 1987)。
MACE中每一个计算单元都称作主体，它们具有知识表示和 推理能力，主体之间通过消息传送进行通信。MACE是 一个类面向对象环境，但避开了并发对象系统中难于 理解和实现的继承问题。MACE的各个机构并行计算, 并提供了描述机构的描述语言, 具有跟踪的demons 机制。 该课题研究的重点是在实际并行环境下运行 分布式人工智能系统，保持概念的清晰性。
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分布式运输调度系统DTDS-I
1989年清华大学石纯一等主持研制了分布式 运输调度系统DTDS-I(石纯一 1989)。
该系统以运输调度为背景，提出了分布式问 题求解系统的体系结构，对问题分解、任 务分布算法和基于元级通信的协作机制等 方面进行了探讨。
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分布式人工智能系统的主要优点
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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分布式人工智能
分布式人工智能的研究可以追溯到70 年代末期。早期分布式人工智能的 研究主要是分布式问题求解，其目 标是要创建大粒度的协作群体，它 们之间共同工作以对某一问题进行 求解。
任务分担的问题求解方式适合于求解具有层 次结构的任务, 如工厂联合体生产规划、 数 字逻辑电路设计、 医疗诊断。
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结果共享
Lesser 和 Corkill 提出了结果共享方式。在 结果共享方式的系统中, 各结点通过共享部分结果 相互协作, 系统中的控制以数据为指导, 各结点在 任何时刻进行的求解取决于当时它本身拥有或从其它 结点收到的数据和知识。
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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。
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分布式问题求解
两种协作方式： ▪ 任务分担 ▪ 结果共享
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任务分担
Smith 和Davis 提出了任务分担方式。 在任务分担系统中, 结点之间通过分担 执行整个任务的子任务而相互协作, 系统 中的控制以目标为指导, 各结点的处理 目标是为了求解整个任务的一部分。
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多主体系统
关于主体的研究不仅受到了人工智能研究人 员的关注，也吸引了数据通信、人机界面 设计、机器人、并行工程等各领域的研究 人员的兴趣。有人认为：“基于主体的计 算（Agent-Based Computing， 简称ABC）
将成为软件开发的下一个重要的突破。”
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基于智能主体的概念，人们提出了一种新的人工智能定义：“人工智能是计算机科学 的一个分支，它的目标是构造能表现出一定智能行为的主体”。
所以，智能主体的研究应该是人工智能的核心问题。斯坦福 大学计算机科学系的 Hayes-Roth在IJCAI'95的特邀报告中谈到：“智能的计算机主体既是
人工智能最初的目标，也是人工智能最终的目标。”
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合同网
1980年Davis 和 Smith提出了合同网 (CNET) CNET使用投标---合同方式实现任务在多 个节点上的分配。合同网系统的重要贡献 在于提出了通过相互选择和达成协议的协 商过程实现分布式任务分配和控制的思想。
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分布式车辆监控测试系统
DVMT
分布式人工智能
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内容
1 概述 2 分布式问题求解 3 主体 4 主体理论 5 主体结构 6 主体通信 7 主体的协调与协作 8 多主体环境MAGE
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1 概述
分布式人工智能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：基于主体的方法