分布式人工智能与多Agent系统

"人工智能agent.ppt" 本文将深入探讨人工智能中的Agent概念，特别是分布式人工智能（DAI）和多Agent系统（MAS）。DAI与MAS是20世纪70年代末期发展起来的研究领域，旨在通过分布式解决问题的方式，构建能够协同工作的子系统网络。 **2.1 概述** DAI最初的目标是解决分布式问题求解，即将大问题分解为多个子任务，由各个子系统并行处理。这些子系统通过特定的交互策略形成一个统一的整体。DAI系统的特点包括： 1. **分布性**：信息、数据、知识和控制在逻辑和物理上都是分散的，没有全局的控制中心和数据存储。 2. **连接性**：各个子系统通过计算机网络相互连接，提高问题求解的效率。 3. **协作性**：子系统之间协同工作，解决单一系统难以处理的问题。 此外，DAI系统还具有以下特性： 4. **开放性**：由于网络互连和分布性，系统容易扩展，增加系统的开放性和灵活性。 5. **容错性**：通过冗余处理节点和通信路径，系统在故障时仍能维持运行，虽然可能响应速度变慢或精度下降。 6. **独立性**：将任务分解为相对独立的子任务，降低单个节点的复杂性。 **分布式问题求解 (DPS)** 侧重于在合作并共享知识的模块间划分任务，而**多Agent系统 (MAS)** 更关注于一组自主的Agent如何协调它们的智能行为。DPS通常有一个全局的问题框架和成功标准，而MAS可能包含多个局部问题、模型和标准。 **DPS与MAS的区别** DPS倾向于自顶向下设计，建立大粒度的协作群体，而MAS采取自底向上方法，先定义自主的Agent，再研究如何协同完成任务。在MAS中，Agent之间的关系可以是合作、竞争甚至是对抗的。 **MAS成为DPS的条件** 如果一个MAS满足以下条件，它就可能被视为DPS系统： 1. **Agent友好**：Agent之间的交互是合作和友好的。 2. **目标共同**：所有Agent有着共同的目标或利益。 3. **集中设计**：系统的设计是集中化的，尽管Agent本身可能是自主的。 总结来说，人工智能Agent，特别是DAI和MAS，是研究如何在分布式环境中高效、灵活地处理复杂问题的关键。通过理解并应用这些概念，我们可以创建更强大、更适应环境变化的人工智能解决方案。