"这篇资料是关于软件agent技术的讲解,特别是反应型Agent程序的实现,以及基于Internet的软件agent技术的课程介绍。课程由南京大学计算机科学与技术系的吕建陶和先平主讲,重点在于培养抽象能力、理解和应用关键技术,并提供了学习方法、作业与练习的要求。课程内容包括移动agent技术的研究背景、计算模式、系统支撑和典型系统。"
在IT领域,软件agent是一种能够自主执行任务、具有一定的智能性和交互能力的程序。反应型Agent是一种基础的agent类型,它的行为主要基于当前感知到的环境信息,即输入的感知(percept)。以下是对反应型Agent程序的详细解释:
1. **反应型Agent程序结构**:该程序包含两个静态变量——当前状态(state)和一组条件-动作规则(rules)。当接收到新的感知输入时,程序会更新当前状态,然后根据更新后状态匹配相应的规则。
2. **Interpret-Input函数**:这个函数负责解析接收到的感知信息,将其转化为程序可以理解的形式,更新当前状态(state)。
3. **Rule-Match函数**:此函数在更新后的状态下查找满足条件的规则。它通过比较每个规则的条件部分与当前状态来决定哪个规则应该被触发。
4. **Rule-Action数组**:每个规则都有对应的行动(action),Rule-Action函数根据匹配到的规则索引返回相应的行动。
5. **课程设置**:课程以软件方法学和新技术为核心,强调抽象思维和关键技术的理解。学习者需要通过听讲、阅读参考资料和讨论相结合的方式进行学习。作业通过电子邮件提交,并设有不同难度的练习,旨在锻炼学生的实践能力。
6. **移动agent技术**:课程涵盖移动agent技术的研究背景,探讨为什么需要这种技术(Why)、它是什么(What)、如何实现(How),以及具体的示例系统。
7. **软件方法学的演化**:从早期的计算机程序概念出发,通过算法和图灵机模型,阐述了软件的本质是数字化知识的表示和处理,强调了软件作为计算装置的能力。
8. **编程手段**:课程提到了早期的机器语言和汇编语言等主要编程手段,为后续讨论软件agent的技术演进提供了历史背景。
通过学习这个课程,学生不仅可以理解反应型Agent的工作原理,还能深入探究软件agent技术在互联网环境中的应用,以及软件方法学的演变历程,从而提升自身的软件开发和智能系统设计能力。