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高级人工智能 第十五章 分布智能 Distributed Intelligence 史忠植 中国科学院计算技术研究所 内容提要 1. 概述 2. 分布式问题求解 3. 智能体 4. 智能体理论 5. 智能体结构 6. 智能体通信 7. 智能体的协调与协作 8. 多智能体环境MAGE 9. 移动智能体 2015/6/4 史忠植 高级人工智能 2 概 述 分布式人工智能主要研究在逻辑上或物 理上分散的智能系统如何并行的、相 互协作地实现问题求解。 两种解决问题的方法：  自顶向下：分布式问题求解  自底向上：基于智能体的方法 2015/6/4 史忠植 高级人工智能 3 分布智能系统的特色 1) 系统中的数据、知识, 以及控制不但在 逻辑上, 而且在物理上是分布的, 既没 有全局控制, 也没有全局的数据存储。 2) 各个求解机构由计算机网络互连, 在问 题求解过程中, 通信代价要比求解问题 的代价低得多。 3) 系统中诸机构能够相互协作, 来求解单 个机构难以解决, 甚至不能解决的任务。 2015/6/4 史忠植 高级人工智能 4 分布智能系统的主要优点 1) 提高问题求解能力。 2) 提高问题求解效率。 3) 扩大应用范围。 4) 降低软件的复杂性。 2015/6/4 史忠植 高级人工智能 5 分布式人工智能 分布式人工智能的研究可以追溯到 70年代末期。早期分布式人工智能 的研究主要是分布式问题求解，其 目标是要创建大粒度的协作群体， 它们之间共同工作以对某一问题进 行求解。 2015/6/4 史忠植 高级人工智能 6 合同网 1980年Davis 和 Smith提出了合同网 (CNET) CNET使用投标合同方式实现任务在多 个节点上的分配。合同网系统的重要贡献 在于提出了通过相互选择和达成协议的协 商过程实现分布式任务分配和控制的思想。 2015/6/4 史忠植 高级人工智能 7 分布式车辆监控测试系统DVMT 1980年麻萨诸塞大学的Lesser, Corkill 和 Durfee 等人主持研制DVMT 该系统对市区内行驶的车辆轨迹进行监控, 并以此环境为基础, 对分布式问题求解 系统中许多技术问题进行研究。DVMT是以 分布式传感网络数据解释为背景，对复杂 的黑板问题求解系统之间的相互作用进行 了研究，提供了抽象和模型化分布式系统 2015/6/4 史忠植 高级人工智能 8 行为的方法。 ACTOR 模型 1983年Hewit