"分布式人工智能41.ppt：探索并行计算与分布性问题求解的关键"

本文分析了分布式人工智能的理论和方法，以及其在串行处理结构中的应用限制。传统的AI理论和方法往往只适用于串行处理结构，但是大型智能问题往往具有并行性、分布性和开放性特征，因此需要利用并行计算技术和计算机网络来提高问题求解的效率和质量。在这种背景下，分布式人工智能的研究逐渐得到人们的关注。 分布式人工智能（DAI）一词最早于1980年在麻省理工学院举办的第一届DAI国际会议上提出，该会议名为“The Workshop on Distributed Artificial Intelligence”。这个会议对于DAI的发展和推广起到了重要的推动作用。DAI的研究可以从个体的自治性和粒度角度进行划分，主要包括分布式问题求解（DPS）、多Agent系统（MAS）和并行人工智能（PAI）。 分布式问题求解（DPS）是指将一个复杂的问题分解为多个子问题，并将这些子问题分配给不同的处理单元进行独立求解，最后将求解结果进行整合得到最终的结果。DPS的优势在于可以利用多个处理单元的并行计算能力，以提高问题求解的效率和质量。但是，DPS也面临着任务的分解和结果的整合等挑战。 多Agent系统（MAS）是指由多个自治的智能体组成的系统，在系统中，每个智能体都具有自己的知识和决策能力，并通过相互协作和通信来完成复杂的任务。MAS的特点是系统中的智能体可以并行地独立执行任务，通过相互之间的通信和协作来获取信息并做出决策。MAS的优势在于可以充分发挥多智能体的协同效应，提高系统的效率和性能。然而，MAS也面临着智能体之间的通信和协作的问题，以及任务分配和决策的复杂性。 并行人工智能（PAI）是指将人工智能算法和技术与并行计算相结合，利用并行计算的能力来加速智能问题的求解过程。PAI可以通过将智能算法中的计算过程分解为多个并行的子任务，然后分配给不同的处理单元进行并行计算，以提高智能问题的求解速度和效果。然而，PAI也面临着算法分解和并行计算的负载平衡等挑战。 综上所述，分布式人工智能（DAI）是一种利用并行计算技术和计算机网络来提高问题求解效率和质量的方法。它可以通过分布式问题求解（DPS）、多Agent系统（MAS）和并行人工智能（PAI）等多个分支来实现。尽管在实际应用中会面临各种挑战，但分布式人工智能的研究和发展有着广阔的前景和重要的意义。随着计算机技术和网络技术的不断发展，分布式人工智能将在各个领域发挥越来越重要的作用。