分布式人工智能与智能体
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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。
2019/9/10
史忠植 人工智能：DAI与智能体
8
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。
[f: P* A]
2019/9/10
史忠植 人工智能：DAI与智能体
15
智能体的定义
在计算机和人工智能领域中，智能体可以看
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。
An agent is anything that can be viewed as perceiving its environment through sensors and acting upon that environment through actuators
内容提要
9.1 概述 9.2 分布式问题求解 9.3 智能体理论 9.4 智能体结构 9.5 智能体通信语言ACL 9.6 协调和协作 9.7 移动智能体 9.8 多智能体环境MAGE 9.9 小结
2019/9/10
史忠植 人工智能：DAI与智能体
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。
2019/9/10
史忠植 人工智能：DAI与智能体
12
分布式问题求解中协作的分类
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
2019/9/10
史忠植 人工智能：DAI与智能体
13
内容提要
9.1 概述 9.2 分布式问题求解 9.3 智能体理论 9.4 智能体结构 9.5 智能体通信语言ACL 9.6 协调和协作 9.7 移动智能体 9.8 多智能体环境MAGE 9.9 小结
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。
2019/9/10
史忠植 人工智能：DAI与智能体
3
多智能体系统
• 20世纪90年代，多智能体系统（multi-agent systems多智能 体系统)的研究成为分布式人工智能研究的热点。多智能体系
统主要研究自主的智能智能体之间智能行为的协调，为了一个
2019/9/10
史忠植 人工智能：DAI与智能体
5
内容提要
9.1 概述 9.2 分布式问题求解 9.3 智能体理论 9.4 智能体结构 9.5 智能体通信语言ACL 9.6 协调和协作 9.7 移动智能体 9.8 多智能体环境MAGE 9.9 小结
2019/9/10
史忠植 人工智能：DAI与智能体
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
2019/9/10
史忠植 人工智能：DAI与智能体
9
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
2019/9/10
史忠植 人工智能：DAI与智能体
14
智能体
The agent function maps from percept histories to actions:
多智能体（agent 智能体， 主体）系统主要研究在逻辑 上或物理上分离的多个智能 体协调其智能行为，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。
2019/9/10
史忠植 人工智能：DAI与智能体
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分布式问题求解过程
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
2019/9/10
史忠植 人工智能：DAI与智能体
11
任务分解
合同网络 动态层次控制 自然分解, 固定分配 部分全局规划
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
两种解决问题的方法： 自顶向下：分布式问题求解 自底向上：基于智能体的方法
2019/9/10
史忠植 人工智能：DAI与智能体
2
分布智能系统的特色
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。
共同的全局目标，协作进行问题求解。
• 基于智能智能体的概念，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
出一定智能行为的智能体”。所以，智能智能体的研究应该是
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：“智能的计算机智能体既是人工智能最初的目标，
2019/9/10
史忠植 人工智能：DAI与智能体
16
智能体的特性
智能体弱概念： 自治性 交互性 协作性 可通信性 长寿性
2019/9/10
史忠植 人工智能：DAI与智能体
17
智能体的特性
也是人工智能最终的目标。”
2019/9/10
史忠植 人工智能：DAI与智能体
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多智能体系统
关于智能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：“基于智能体的计算（Agent-Based Computing， 简称ABC）, 将成为软件开发的下 一个重要的突破。”
6
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。
两种协作方式： 任务分担 结果共享
2019/9/10
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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。
2019/9/10
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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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智能体的定义
在计算机和人工智能领域中，智能体可以看
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。
An agent is anything that can be viewed as perceiving its environment through sensors and acting upon that environment through actuators
内容提要
9.1 概述 9.2 分布式问题求解 9.3 智能体理论 9.4 智能体结构 9.5 智能体通信语言ACL 9.6 协调和协作 9.7 移动智能体 9.8 多智能体环境MAGE 9.9 小结
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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。
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分布式问题求解中协作的分类
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
2019/9/10
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内容提要
9.1 概述 9.2 分布式问题求解 9.3 智能体理论 9.4 智能体结构 9.5 智能体通信语言ACL 9.6 协调和协作 9.7 移动智能体 9.8 多智能体环境MAGE 9.9 小结
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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多智能体系统
• 20世纪90年代，多智能体系统（multi-agent systems多智能 体系统)的研究成为分布式人工智能研究的热点。多智能体系
统主要研究自主的智能智能体之间智能行为的协调，为了一个
2019/9/10
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5
内容提要
9.1 概述 9.2 分布式问题求解 9.3 智能体理论 9.4 智能体结构 9.5 智能体通信语言ACL 9.6 协调和协作 9.7 移动智能体 9.8 多智能体环境MAGE 9.9 小结
2019/9/10
史忠植 人工智能：DAI与智能体
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
2019/9/10
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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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14
智能体
The agent function maps from percept histories to actions:
多智能体（agent 智能体， 主体）系统主要研究在逻辑 上或物理上分离的多个智能 体协调其智能行为，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。
2019/9/10
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分布式问题求解过程
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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任务分解
合同网络 动态层次控制 自然分解, 固定分配 部分全局规划
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
两种解决问题的方法： 自顶向下：分布式问题求解 自底向上：基于智能体的方法
2019/9/10
史忠植 人工智能：DAI与智能体
2
分布智能系统的特色
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。
共同的全局目标，协作进行问题求解。
• 基于智能智能体的概念，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
出一定智能行为的智能体”。所以，智能智能体的研究应该是
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：“智能的计算机智能体既是人工智能最初的目标，
2019/9/10
史忠植 人工智能：DAI与智能体
16
智能体的特性
智能体弱概念： 自治性 交互性 协作性 可通信性 长寿性
2019/9/10
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17
智能体的特性
也是人工智能最终的目标。”
2019/9/10
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4
多智能体系统
关于智能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：“基于智能体的计算（Agent-Based Computing， 简称ABC）, 将成为软件开发的下 一个重要的突破。”
6
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。
两种协作方式： 任务分担 结果共享
2019/9/10
史忠植 人工智能：DAI与智能体
7
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。