"分布式人工智能系统与多Agent协作"

Agent和多Agent系统是人工智能研究中最活跃的课题之一。Agent是能够独立思考并与环境进行交互的实体，可以是人、机器人或智能软件等。本章从分布式人工智能的概念出发，介绍了Agent的基本理论、多Agent系统的体系结构、通信机制和协调协作机制，为分布式系统的分析、设计、实现和应用提供了解决方法。分布式人工智能研究是通过解决由分散的问题求解实体组成的系统中实体之间的协调问题来提高系统整体性能的一种方法。 分布式人工智能系统适用于那些资源分布性较强的问题，例如分布式传感器控制和分布式信息提取。由于这些问题的目标过于分散，不适合采用集中控制的方法，分布式控制成为唯一的选择。此外，分布式人工智能系统还可以通过克服原有集中控制系统的局限性来控制计算复杂度或提高问题求解速度，因此成为最佳的解决方法。 分布式人工智能系统具有分布性、协作性、开放性、连接性、健壮性和独立性等特点。系统中的实体之间需要具有智能特征的交互，可以为一个共同的全局目标工作，也可以为各自不同但联系紧密的目标工作。分布式人工智能处理的问题较一般人工智能处理的问题更为复杂，研究工作通常分为分布式问题求解和分布式资源管理两个方向。 总之，Agent和多Agent系统是人工智能领域最活跃的研究课题之一，它们通过解决分布式问题求解实体之间的协调问题来提高系统整体性能。分布式人工智能系统具有分布性、协作性、开放性、连接性、健壮性和独立性等特点，可以解决那些资源分布性较强的问题。该系统需要实体之间具有智能特征的交互，可以为共同的全局目标或各自不同但联系紧密的目标工作。分布式人工智能的研究方向主要包括分布式问题求解和分布式资源管理。