分布式人工智能：原理与应用

"分布式人工智能.pptx" 分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence，DAI）是研究如何让逻辑上或物理上分散的智能系统并行、协作地解决复杂问题的领域。这一领域的核心在于通过分布式的方式来增强问题求解的能力、效率，并扩展应用范围，同时降低软件的复杂性。 分布式问题求解（Distributed Problem Solving, DPS）是DAI的一个关键方面，其特征是数据、知识和控制在系统各节点上分散，不存在全局的控制中心或数据仓库。DPS有两种主要的协作方式：任务分担和结果共享。系统可以按照组织结构分为层次结构、平行结构和混合结构三类。问题求解的过程通常包括任务分解、任务分配、子问题求解和结果综合四个阶段。在协作类型中，有全协作、无协作和半协作系统，它们之间的差异在于节点间协作的程度。通信机制则包括共享全局存储器、信息传递和黑板模型等。 主体（Agent）理论是DAI的另一个重要概念，主体是指具有自主性、能动性和智能的个体，可以是软件、硬件或者人类。多主体系统（Multi-Agent System, MAS）研究的是多个独立主体如何协调其智能行为，如知识、目标、意图和规划，以共同解决问题。这种自底向上的方法允许系统从简单个体的行为演化出复杂的集体行为。例如，微软的Office助手、计算机病毒，以及计算机游戏中的智能角色都可视为智能主体的实例。 在DAI中，主体的结构、通信和协调至关重要。主体结构通常包括感知、决策和行动等组件，使其能够对外界环境做出反应。主体间的通信机制是协作的基础，可以是显式的，如消息传递，也可以是隐式的，如通过观察和学习。协调与协作机制确保主体能够在没有中央控制的情况下协同工作，实现共同的目标。 分布式人工智能是一个多学科交叉的领域，它结合了计算机科学、人工智能、网络通信和社会学等多个领域的知识，旨在构建能够智能协作的分散式系统，以应对复杂和大规模的问题。这些系统在现实世界的应用广泛，如互联网服务、智能交通、物联网和智能制造等。