人工智能及其应用 教学课件 作者 李长河 第10章分布式人工智能.pptVIP

第10章 分布式人工智能 第10章 分布式 人工智能 第10章 分布式人工智能 10.1 什么是Agent 10.2 Agent的类型 10.3 Agent的结构 10.4 多Agent系统 10.5 Agent的实现工具 10.6 Agent技术的发展与应用 10.7 智能机器人简介 10.1 什么是Agent Agent一词可译为“代理（人）”，但我们这里的Agent还具有更多的含义。简单来说，Agent是一种实体，而且是一种具有智能的实体。这种实体可以是智能软件、智能设备、智能机器人或智能计算机系统等，甚至也可以是人。国内人工智能文献中对Agent的翻译或称呼有智能体、主体、智能Agent等，现在则逐渐趋向于不翻译而直接使用Agent。 10.1 什么是Agent ? Agent的抽象模型应具有传感器和效应器，它是处于某一环境中的实体:通过传感器感知环境,通过效应器作用于环境；它能运用自己所拥有知识进行问题求解,还能与其它Agent进行信息交流并协同工作等。因此，Agent应具有如下基本特性： (1)自主性 亦称自治性，即能够在没有人或别的Agent的干预下，主动地自发地控制自身的行为和内部状态，并且还有自己的目标或意图。 10.1 什么是Agent ? (2)反应性 即能够感知环境，并通过行为改变环境。 (3)适应性 即能根据目标、环境等的要求和制约作出行动计划，并根据环境的变化，修改自己的目标和计划。 10.1 什么是Agent ? (4)社会性 一个Agent一般不能在环境中单独存在，而要与其它Agent在同一环境中协同工作。而协作就要协商，要协商就要进行信息交流，其信息交流的方式就是进行相互通信。 10.1 什么是Agent ? Agent的概念由Minsky在其1986年出版的《思维的社会》一书中正式提出.Minsky认为社会中的某些个体经过协商之后可求得问题的解,这些个体就是Agent。他还认为Agent应具有社会交互性和智能性。从此，Agent的概念便被引入人工智能和计算机领域，并迅速成为研究热点。 10.2 Agent的类型 从Agent理论模型角度看，Agent可分为反应型、审慎型（或称思考认知型）及其各种复合表现型。从特性来看，Agent可分为以下几种类型： (1)反应式Agent: 这种Agent能够对环境主动进行监视，并能做出必要的反应。反应式Agent最典型的应用是机器人，特别是Brookes类型的机器昆虫。 10.2 Agent的类型 (2) BDI型Agent: 它又被称为理性Agent,即有信念（Belief，即知识）、愿望（Desire，即任务）和意图（Intention，即为实现愿望而想做的事情）的Agent。这是目前关于Agent的研究中最典型的智能型自治Agent，例如,应用于Internet网上为主人收集信息的软件Agent就是一种典型的BDI型Agent,而较高级的智能机器人也可看作是BDI型Agent。 10.2 Agent的类型 (3) 社会Agent: 即由多个Agent构成的一个Agent社会, 各Agent有时有共同的利益（共同完成一项任务），有时利益互相矛盾（争夺一项任务）。因此，这类Agent的功能包括协作和竞争。办公自动化Agent是协作的典型例子，多个运输（或电信）公司Agent争夺任务承包权是竞争的典型例子。 10.2 Agent的类型 (4) 演化Agent: 具有学习和提高自己能力的Agent。单个Agent可以在同环境的交互中总结经验教训,提高自己的能力。但更多的学习是在多Agent系统中完成，即在社会Agent之间进行。用于模拟生物社会（如蜜蜂和蚂蚁）的多Agent系统即为演化Agent的典型例子。 10.2 Agent的类型 (5)人格化Agent: 不但有思想，而且有情感的Agent。这类Agent研究得比较少，但是有发展前景。在故事理解研究中的故事人物Agent是典型的人格化Agent。 10.3 Agent的结构 由于Agent的多样性，很难给出一个统一的结构模型。下面仅给出慎思型(又称思考型)Agent的一个简单结构模型（见下页图）。 10.3 Agent的结构 由于Agent的多样性，很难给出一个统一的结构模型。这里给出一个慎思型(又称思考型)Agent的简单结构模型。 10.3 Agent的结构 10.4 多Agent系统