人工智能基礎(chǔ)08-合肥工業(yè)大學(xué)課件

目錄第一章緒論第二章搜索技術(shù)第三章知識表示第四章推理技術(shù)第五章機(jī)器學(xué)習(xí)第六章計算智能第七章數(shù)據(jù)挖掘第八章智能體技術(shù)

目錄第一章緒論Agent理論基礎(chǔ)Agent結(jié)構(gòu)多Agent系統(tǒng)移動AgentAgent理論基礎(chǔ)2023/1/4Agent理論基礎(chǔ)

分布式人工智能人工智能的發(fā)展：

符號邏輯、知識工程與專家系統(tǒng)、象棋比賽、數(shù)學(xué)難題證明，…

處理較“成型”的問題，利用成功的經(jīng)驗知識進(jìn)行求解。

環(huán)境變化（分布式計算、互聯(lián)網(wǎng)）：沒有現(xiàn)成方法，沒有知識？

引入新的活力2022/12/27Agent理論基礎(chǔ)分布式人工智能2023/1/4Agent理論基礎(chǔ)分布智能系統(tǒng)特點(diǎn)：

（1）系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)、知識,以及控制不但在邏輯上,而且在物理上是分布的,既沒有全局控制,也沒有全局的數(shù)據(jù)存儲。（2）各個求解機(jī)構(gòu)由計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)互連,在問題求解過程中,通信代價要比求解問題的代價低得多。（3）系統(tǒng)中諸機(jī)構(gòu)能夠相互協(xié)作,來求解單個機(jī)構(gòu)難以解決,甚至不能解決的任務(wù)。2022/12/27Agent理論基礎(chǔ)2023/1/4Agent產(chǎn)生與發(fā)展Hewitt提出演員模型（1977）在該模型中給出了一些“演員（Actor）”——一組具有知我包含、相互作用和并行執(zhí)行的對象。Minsky《思維與社會》（1986）提出Agent

社會中的某些個體經(jīng)過協(xié)商之后可求得問題的解，這些個體就是Agent，Agent應(yīng)具有社會交互性和智能性。

1980年Davis和Smith提出了合同網(wǎng)（CNET）CNET使用投標(biāo)—合同方式實現(xiàn)任務(wù)在多個節(jié)點(diǎn)上的分配。合同網(wǎng)系統(tǒng)的重要貢獻(xiàn)在于提出了通過相互選擇和達(dá)成協(xié)議的協(xié)商過程實現(xiàn)分布式任務(wù)分配和控制的思想Agent理論基礎(chǔ)2022/12/27Agent產(chǎn)生與發(fā)展Agent理論基礎(chǔ)2023/1/4

Agent產(chǎn)生與發(fā)展Lesser等人主持研制分布式車輛監(jiān)控測試系統(tǒng)DVMT

DVMT是以分布式傳感網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)解釋為背景，對復(fù)雜的黑板問題求解系統(tǒng)之間的相互作用進(jìn)行了研究，提供了抽象和模型化分布式系統(tǒng)行為的方法。Gasser等人研制了MACE系統(tǒng)（1987）是一個實驗型的分布式人工智能系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境。MACE中每一個計算單元都稱作主體，它們具有知識表示和推理能力，主體之件通過消息傳送進(jìn)行通信。MACE的各個機(jī)構(gòu)并行計算,并提供了描述機(jī)構(gòu)的描述語言，具有跟蹤的demons機(jī)制。Agent理論基礎(chǔ)2022/12/27Agent產(chǎn)生與發(fā)展Agent理論基礎(chǔ)2023/1/4Agent理論基礎(chǔ)

Agent定義與特征“Agent是處在某個環(huán)境中的計算機(jī)系統(tǒng)，該系統(tǒng)有能力在這個環(huán)境中自主行動以實現(xiàn)其設(shè)計目標(biāo)?！盬ooldridge&JenningsAgent環(huán)境傳感器輸入動作輸出2022/12/27Agent理論基礎(chǔ)Agent定義與特征2023/1/4Agent理論基礎(chǔ)

Agent定義與特征Agent弱概念

Autonomy(自治性）:agentsoperatewithoutthedirectinterventionofhumansorothers,andhavesomekindofcontrolovertheiractionsandinternalstate;

socialability（社會性):agentsinteractwithotheragents(andpossiblyhumans)viasomekindofagent-communicationlanguage;

Reactivity（反應(yīng)性）:agentsperceivetheirenvironment,(whichmaybethephysicalworld,auserviaagraphicaluserinterface,acollectionofotheragents,theINTERNET,orperhapsallofthesecombined),andrespondinatimelyfashiontochangesthatoccurinit;

pro-activeness（自主性）:agentsdonotsimplyactinresponsetotheirenvironment,theyareabletoexhibitgoal-directedbehaviorbytakingtheinitiative.2022/12/27Agent理論基礎(chǔ)Agent定義與特征2023/1/4Agent理論基礎(chǔ)Agent強(qiáng)概念

Anagenttobeacomputersystemthat,inadditiontohavingthepropertiesidentifiedabove,iseitherconceptualizedorimplementedusingconceptsthataremoreusuallyappliedtohumans.Forexample,itisquitecommoninAItocharacterizeanagentusingmentalist(心智）

notions,suchasknowledge（知識）,belief（信念）,intention（意圖）,andobligation

（承諾）.SomeAIresearchershavegonefurther,andconsideredemotional（情感）

agents2022/12/27Agent理論基礎(chǔ)Agent強(qiáng)概念2023/1/4Agent理論基礎(chǔ)Mobility(移動性）

istheabilityofanagenttomovearoundanelectronicnetwork;

veracity(誠實性）

istheassumptionthatanagentwillnotknowinglycommunicatefalseinformation;

benevolence（善意性）

istheassumptionthatagentsdonothaveconflictinggoals,andthateveryagentwillthereforealwaystrytodowhatisaskedofit;rationality（理性）istheassumptionthatanagentwillactinordertoachieveitsgoals.Agent其他屬性

2022/12/27Agent理論基礎(chǔ)Mobility(2023/1/4Agent理論基礎(chǔ)

Bratman（1987）提出用信念（belief）、愿望（desire）、意圖（intention）來表示Agent。信念：是Agent對當(dāng)前世界狀況以及為達(dá)到某種效果所可能采取的行為路線的估計，從認(rèn)知的角度；愿望：是描述Agent對未來世界狀態(tài)以及對所可能采取的行為路線的喜好，從情感的角度；意圖：認(rèn)為目標(biāo)是愿望的子集，但沒有采取具體行動的承諾，如果某一或一些目標(biāo)得到了承諾，這些目標(biāo)就是意圖。從意動方面來描述

理性主體2022/12/27Agent理論基礎(chǔ)Bra2023/1/4Agent理論基礎(chǔ)

BDI主體模型可以通過下列要素描述：（1）一組關(guān)于世界的信念；（2）主體當(dāng)前打算達(dá)到的一組目標(biāo)；（3）一個規(guī)劃庫，描述怎樣達(dá)到目標(biāo)和怎樣改變信念；（4）一個意圖結(jié)構(gòu)，描述主體當(dāng)前怎樣達(dá)到它的目標(biāo)和改變信念。

BDI主體模型2022/12/27Agent理論基礎(chǔ)BDIAgent結(jié)構(gòu)

慎思型Agent（deliberateAgent）

將Agent看作是一種特殊的知識系統(tǒng)，即通過符號人工智能的方法來實現(xiàn)Agent的表示和推理。慎思型Agent的最大特點(diǎn)就是將Agent看作是一種意識系統(tǒng)。人們設(shè)計的基于Agent系統(tǒng)的目的之一是把它們作為人類個體或社會行為的智能代理，那么Agent就應(yīng)該能模擬或表現(xiàn)出被代理者具有的所謂意識態(tài)度，如信念、愿望、意圖、目標(biāo)、承諾、責(zé)任等。Agent結(jié)構(gòu)慎思型Agent（deliberateA2023/1/4Agent結(jié)構(gòu)Agent內(nèi)部狀態(tài)信息融合知識庫規(guī)劃目標(biāo)動作環(huán)境傳感器效應(yīng)器知識信念環(huán)境愿望目的意圖BDI模型慎思型Agent框圖2022/12/27Agent結(jié)構(gòu)Agent內(nèi)部狀態(tài)信息融合2023/1/4Agent結(jié)構(gòu)反應(yīng)型Agent（reactiveAgent）

反應(yīng)型Agent認(rèn)為，Agent的智能應(yīng)該取決于感知和行動，從而提出Agent智能行為的“感知—動作”模型。此時的Agent不需要知識，不需要表示，也不需要推理，Agent可以象人類一樣逐步進(jìn)化，Agent的行為只能在現(xiàn)實世界與周圍環(huán)境的交互作用中表現(xiàn)出來。Agent當(dāng)前世界動作環(huán)境傳感器效應(yīng)器條件-動作規(guī)則反應(yīng)型Agent框圖2022/12/27Agent結(jié)構(gòu)反應(yīng)型Agent（re2023/1/4Agent結(jié)構(gòu)混合型Agent（hybridAgent）

混合型Agent綜合了反應(yīng)型Agent和慎思型Agent兩者的優(yōu)點(diǎn)，具有較強(qiáng)的靈活性和快速的響應(yīng)性?；旌闲虯gent通常被設(shè)計成至少有兩層的層次結(jié)構(gòu)。高層是一個包含有符號世界模型的認(rèn)知層，進(jìn)行Agent整體規(guī)劃與設(shè)計；低層是一個能快速響應(yīng)和處理環(huán)境中突發(fā)事件的反應(yīng)層。一般反應(yīng)層具有較高的優(yōu)先級。2022/12/27Agent結(jié)構(gòu)混合型Agent（hybr2023/1/4Agent結(jié)構(gòu)機(jī)器人足球agent真實世界控制層動作層交互層戰(zhàn)術(shù)要素陣型要素球員類型對手模型通訊模型決策模塊內(nèi)部狀態(tài)內(nèi)部動作外部動作解釋器世界狀態(tài)預(yù)測器hfutAgent結(jié)構(gòu)感知信息作用于環(huán)境2022/12/27Agent結(jié)構(gòu)機(jī)器人足球agent真實世2023/1/4多Agent系統(tǒng)

MAS發(fā)展

MAS的研究歷史最早可以追溯到80年代中期的Actors模型，接著是Davis和Smith提出的合同網(wǎng)協(xié)議。合同網(wǎng)協(xié)議至今仍被認(rèn)為是關(guān)于通信、MAS協(xié)商研究的經(jīng)典工具。研究內(nèi)容：針對開放動態(tài)的環(huán)境，研究MAS的求解框架和求解方法。包括Agent之間的協(xié)商、合作、任務(wù)分配機(jī)制、社會法則、過濾策略以及行為規(guī)范和聯(lián)盟。2022/12/27多Agent系統(tǒng)MAS發(fā)展2023/1/4多Agent系統(tǒng)

多個Agent意識態(tài)度之間的交互問題，這是MAS理論研究的重要部分之一。能夠?qū)Νh(huán)境中其他Agent的意識態(tài)度進(jìn)行推理是Agent間共存、競爭或協(xié)作的要求Agent之間的協(xié)同、協(xié)商和協(xié)作行為是在其各種精神狀態(tài)的支配和控制下才產(chǎn)生、進(jìn)行和完成的。與共享精神狀態(tài)相關(guān)的理論主要涉及到相互信念、聯(lián)合目標(biāo)和聯(lián)合意圖等概念。其中以聯(lián)合意圖為代表，在多Agent環(huán)境下，相互信念即是所謂的公共知識，它與多Agent通信密切相關(guān)。

MAS與聯(lián)合意圖

2022/12/27多Agent系統(tǒng)多個Ag2023/1/4多Agent系統(tǒng)多Agent的關(guān)鍵技術(shù)可以概括為協(xié)商協(xié)議、協(xié)商策略和協(xié)商處理三方面的內(nèi)容。

協(xié)商協(xié)議的主要研究內(nèi)容是Agent通信語言(ACL)的定義、表示、處理和語義解釋。多Agent協(xié)商

2022/12/27多Agent系統(tǒng)多Agent的關(guān)鍵技術(shù)可2023/1/4多Agent系統(tǒng)協(xié)商策略是Agent決策和選擇協(xié)商協(xié)議和通信消息的策略。協(xié)商策略基本上可以分為五類：單方讓步、競爭型策略、協(xié)作型策略、破壞協(xié)商和拖延協(xié)商。競爭型策略一般是指協(xié)商參與者堅持自己的立場，在協(xié)商過程中表現(xiàn)出競爭行為，使協(xié)商結(jié)果向有利于自身利益方向發(fā)展。合同網(wǎng)協(xié)商模型、基于策論的協(xié)商過程等都屬于此類。協(xié)作型策略則是指協(xié)商各方都從系統(tǒng)利益出發(fā)，在協(xié)商過程中相互合作，他們采取的協(xié)商對策有利于尋找相互能接受的協(xié)商結(jié)果。采用協(xié)作型策略的協(xié)商過程包括部分全局規(guī)劃、FA/C等。

多Agent協(xié)商

2022/12/27多Agent系統(tǒng)協(xié)商策略是Agent決策2023/1/4多Agent系統(tǒng)協(xié)商處理包括協(xié)商算法和系統(tǒng)分析兩部分內(nèi)容。協(xié)商算法用于描述Agent在協(xié)商過程中的行為，包括通信、決策、規(guī)劃和知識庫操作等。系統(tǒng)分析的任務(wù)是分析和評價Agent協(xié)商的行為和性能，回答協(xié)商過程中的求解質(zhì)量、算法效率以及系統(tǒng)的公平性和死鎖等問題。多Agent協(xié)商

2022/12/27多Agent系統(tǒng)協(xié)商處理包括協(xié)商算2023/1/4多Agent系統(tǒng)規(guī)劃是連接精神狀態(tài)與動作執(zhí)行之間的橋梁，有關(guān)動作和規(guī)劃的研究一直是Agent研究的活躍領(lǐng)域。MAS中的規(guī)劃與經(jīng)典規(guī)劃不同，屬于適應(yīng)性規(guī)劃，需要反映出環(huán)境的持續(xù)變化。多Agent規(guī)劃AServiceRobotCopeswithChangesUnderstanding,Learning,Planning,andActing2022/12/27多Agent系統(tǒng)規(guī)劃是連接精神狀態(tài)與動作2023/1/4移動Agent

移動代理是一種可以移動的Agent，它可自主地在異構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)上，按照一定的規(guī)程移動，尋找合適的計算資源、信息資源或軟件資源，利用與這些資源處于同一主機(jī)或網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢，就近處理或使用這些資源，代表用戶完成特定的任務(wù)

2022/12/27移動Agent移動代理是一種可以移2023/1/4移動Agent節(jié)省帶寬：通過移動到服務(wù)器端工作并把最終數(shù)據(jù)傳回客戶機(jī)。

節(jié)省時間：減少了費(fèi)時的網(wǎng)絡(luò)傳輸，以及在規(guī)模較大的數(shù)據(jù)庫操作中Agent能實現(xiàn)本地操作。

減少延遲：移動Agent移動到服務(wù)器端，直接傳回最終結(jié)果，避免了中間數(shù)據(jù)的傳輸延遲。

異步方式：一旦移動Agent從客戶端傳輸?shù)搅硪慌_主機(jī)上，這臺機(jī)器就可以和網(wǎng)絡(luò)斷開連接，直至想回收Agent或再次傳送Agent。負(fù)載平衡：移動Agent能輕易地從一個平臺移動到另一個平臺，它們帶著自身代碼移動到目的機(jī)器上無需預(yù)先安裝就能運(yùn)行，可以很方便地實現(xiàn)負(fù)載平衡。2022/12/27移動Agent節(jié)省帶寬：通過移動到服務(wù)器目錄第一章緒論第二章搜索技術(shù)第三章知識表示第四章推理技術(shù)第五章機(jī)器學(xué)習(xí)第六章計算智能第七章數(shù)據(jù)挖掘第八章智能體技術(shù)

目錄第一章緒論Agent理論基礎(chǔ)Agent結(jié)構(gòu)多Agent系統(tǒng)移動AgentAgent理論基礎(chǔ)2023/1/4Agent理論基礎(chǔ)

分布式人工智能人工智能的發(fā)展：

符號邏輯、知識工程與專家系統(tǒng)、象棋比賽、數(shù)學(xué)難題證明，…

處理較“成型”的問題，利用成功的經(jīng)驗知識進(jìn)行求解。

環(huán)境變化（分布式計算、互聯(lián)網(wǎng)）：沒有現(xiàn)成方法，沒有知識？

引入新的活力2022/12/27Agent理論基礎(chǔ)分布式人工智能2023/1/4Agent理論基礎(chǔ)分布智能系統(tǒng)特點(diǎn)：

（1）系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)、知識,以及控制不但在邏輯上,而且在物理上是分布的,既沒有全局控制,也沒有全局的數(shù)據(jù)存儲。（2）各個求解機(jī)構(gòu)由計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)互連,在問題求解過程中,通信代價要比求解問題的代價低得多。（3）系統(tǒng)中諸機(jī)構(gòu)能夠相互協(xié)作,來求解單個機(jī)構(gòu)難以解決,甚至不能解決的任務(wù)。2022/12/27Agent理論基礎(chǔ)2023/1/4Agent產(chǎn)生與發(fā)展Hewitt提出演員模型（1977）在該模型中給出了一些“演員（Actor）”——一組具有知我包含、相互作用和并行執(zhí)行的對象。Minsky《思維與社會》（1986）提出Agent

社會中的某些個體經(jīng)過協(xié)商之后可求得問題的解，這些個體就是Agent，Agent應(yīng)具有社會交互性和智能性。

1980年Davis和Smith提出了合同網(wǎng)（CNET）CNET使用投標(biāo)—合同方式實現(xiàn)任務(wù)在多個節(jié)點(diǎn)上的分配。合同網(wǎng)系統(tǒng)的重要貢獻(xiàn)在于提出了通過相互選擇和達(dá)成協(xié)議的協(xié)商過程實現(xiàn)分布式任務(wù)分配和控制的思想Agent理論基礎(chǔ)2022/12/27Agent產(chǎn)生與發(fā)展Agent理論基礎(chǔ)2023/1/4

Agent產(chǎn)生與發(fā)展Lesser等人主持研制分布式車輛監(jiān)控測試系統(tǒng)DVMT

DVMT是以分布式傳感網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)解釋為背景，對復(fù)雜的黑板問題求解系統(tǒng)之間的相互作用進(jìn)行了研究，提供了抽象和模型化分布式系統(tǒng)行為的方法。Gasser等人研制了MACE系統(tǒng)（1987）是一個實驗型的分布式人工智能系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境。MACE中每一個計算單元都稱作主體，它們具有知識表示和推理能力，主體之件通過消息傳送進(jìn)行通信。MACE的各個機(jī)構(gòu)并行計算,并提供了描述機(jī)構(gòu)的描述語言，具有跟蹤的demons機(jī)制。Agent理論基礎(chǔ)2022/12/27Agent產(chǎn)生與發(fā)展Agent理論基礎(chǔ)2023/1/4Agent理論基礎(chǔ)

Agent定義與特征“Agent是處在某個環(huán)境中的計算機(jī)系統(tǒng)，該系統(tǒng)有能力在這個環(huán)境中自主行動以實現(xiàn)其設(shè)計目標(biāo)。”Wooldridge&JenningsAgent環(huán)境傳感器輸入動作輸出2022/12/27Agent理論基礎(chǔ)Agent定義與特征2023/1/4Agent理論基礎(chǔ)

Agent定義與特征Agent弱概念

Autonomy(自治性）:agentsoperatewithoutthedirectinterventionofhumansorothers,andhavesomekindofcontrolovertheiractionsandinternalstate;

socialability（社會性):agentsinteractwithotheragents(andpossiblyhumans)viasomekindofagent-communicationlanguage;

Reactivity（反應(yīng)性）:agentsperceivetheirenvironment,(whichmaybethephysicalworld,auserviaagraphicaluserinterface,acollectionofotheragents,theINTERNET,orperhapsallofthesecombined),andrespondinatimelyfashiontochangesthatoccurinit;

pro-activeness（自主性）:agentsdonotsimplyactinresponsetotheirenvironment,theyareabletoexhibitgoal-directedbehaviorbytakingtheinitiative.2022/12/27Agent理論基礎(chǔ)Agent定義與特征2023/1/4Agent理論基礎(chǔ)Agent強(qiáng)概念

Anagenttobeacomputersystemthat,inadditiontohavingthepropertiesidentifiedabove,iseitherconceptualizedorimplementedusingconceptsthataremoreusuallyappliedtohumans.Forexample,itisquitecommoninAItocharacterizeanagentusingmentalist(心智）

notions,suchasknowledge（知識）,belief（信念）,intention（意圖）,andobligation

（承諾）.SomeAIresearchershavegonefurther,andconsideredemotional（情感）

agents2022/12/27Agent理論基礎(chǔ)Agent強(qiáng)概念2023/1/4Agent理論基礎(chǔ)Mobility(移動性）

istheabilityofanagenttomovearoundanelectronicnetwork;

veracity(誠實性）

istheassumptionthatanagentwillnotknowinglycommunicatefalseinformation;

benevolence（善意性）

istheassumptionthatagentsdonothaveconflictinggoals,andthateveryagentwillthereforealwaystrytodowhatisaskedofit;rationality（理性）istheassumptionthatanagentwillactinordertoachieveitsgoals.Agent其他屬性

2022/12/27Agent理論基礎(chǔ)Mobility(2023/1/4Agent理論基礎(chǔ)

Bratman（1987）提出用信念（belief）、愿望（desire）、意圖（intention）來表示Agent。信念：是Agent對當(dāng)前世界狀況以及為達(dá)到某種效果所可能采取的行為路線的估計，從認(rèn)知的角度；愿望：是描述Agent對未來世界狀態(tài)以及對所可能采取的行為路線的喜好，從情感的角度；意圖：認(rèn)為目標(biāo)是愿望的子集，但沒有采取具體行動的承諾，如果某一或一些目標(biāo)得到了承諾，這些目標(biāo)就是意圖。從意動方面來描述

理性主體2022/12/27Agent理論基礎(chǔ)Bra2023/1/4Agent理論基礎(chǔ)

BDI主體模型可以通過下列要素描述：（1）一組關(guān)于世界的信念；（2）主體當(dāng)前打算達(dá)到的一組目標(biāo)；（3）一個規(guī)劃庫，描述怎樣達(dá)到目標(biāo)和怎樣改變信念；（4）一個意圖結(jié)構(gòu)，描述主體當(dāng)前怎樣達(dá)到它的目標(biāo)和改變信念。

BDI主體模型2022/12/27Agent理論基礎(chǔ)BDIAgent結(jié)構(gòu)

慎思型Agent（deliberateAgent）

將Agent看作是一種特殊的知識系統(tǒng)，即通過符號人工智能的方法來實現(xiàn)Agent的表示和推理。慎思型Agent的最大特點(diǎn)就是將Agent看作是一種意識系統(tǒng)。人們設(shè)計的基于Agent系統(tǒng)的目的之一是把它們作為人類個體或社會行為的智能代理，那么Agent就應(yīng)該能模擬或表現(xiàn)出被代理者具有的所謂意識態(tài)度，如信念、愿望、意圖、目標(biāo)、承諾、責(zé)任等。Agent結(jié)構(gòu)慎思型Agent（deliberateA2023/1/4Agent結(jié)構(gòu)Agent內(nèi)部狀態(tài)信息融合知識庫規(guī)劃目標(biāo)動作環(huán)境傳感器效應(yīng)器知識信念環(huán)境愿望目的意圖BDI模型慎思型Agent框圖2022/12/27Agent結(jié)構(gòu)Agent內(nèi)部狀態(tài)信息融合2023/1/4Agent結(jié)構(gòu)反應(yīng)型Agent（reactiveAgent）

反應(yīng)型Agent認(rèn)為，Agent的智能應(yīng)該取決于感知和行動，從而提出Agent智能行為的“感知—動作”模型。此時的Agent不需要知識，不需要表示，也不需要推理，Agent可以象人類一樣逐步進(jìn)化，Agent的行為只能在現(xiàn)實世界與周圍環(huán)境的交互作用中表現(xiàn)出來。Agent當(dāng)前世界動作環(huán)境傳感器效應(yīng)器條件-動作規(guī)則反應(yīng)型Agent框圖2022/12/27Agent結(jié)構(gòu)反應(yīng)型Agent（re2023/1/4Agent結(jié)構(gòu)混合型Agent（hybridAgent）

混合型Agent綜合了反應(yīng)型Agent和慎思型Agent兩者的優(yōu)點(diǎn)，具有較強(qiáng)的靈活性和快速的響應(yīng)性?；旌闲虯gent通常被設(shè)計成至少有兩層的層次結(jié)構(gòu)。高層是一個包含有符號世界模型的認(rèn)知層，進(jìn)行Agent整體規(guī)劃與設(shè)計；低層是一個能快速響應(yīng)和處理環(huán)境中突發(fā)事件的反應(yīng)層。一般反應(yīng)層具有較高的優(yōu)先級。2022/12/27Agent結(jié)構(gòu)混合型Agent（hybr2023/1/4Agent結(jié)構(gòu)機(jī)器人足球agent真實世界控制層動作層交互層戰(zhàn)術(shù)要素陣型要素球員類型對手模型通訊模型決策模塊內(nèi)部狀態(tài)內(nèi)部動作外部動作解釋器世界狀態(tài)預(yù)測器hfutAgent結(jié)構(gòu)感知信息作用于環(huán)境2022/12/27Agent結(jié)構(gòu)機(jī)器人足球agent真實世2023/1/4多Agent系統(tǒng)

MAS發(fā)展

MAS的研究歷史最早可以追溯到80年代中期的Actors模型，接著是Davis和Smith提出的合同網(wǎng)協(xié)議。合同網(wǎng)協(xié)議至今仍被認(rèn)為是關(guān)于通信、MAS協(xié)商研究的經(jīng)典工具。研究內(nèi)容：針對開放動態(tài)的環(huán)境，研究MAS的求解框架和求解方法。包括Agent之間的協(xié)商、合作、任務(wù)分配機(jī)制、社會法則、過濾策略以及行為規(guī)范和聯(lián)盟。2022/12/27多Agent系統(tǒng)MAS發(fā)展2023/1/4多Agent系統(tǒng)

多個Agent意識態(tài)度之間的交互問題，這是MAS理論研究的重要部分之一。能夠?qū)Νh(huán)境中其他Agent的意識態(tài)度進(jìn)行推理是Agent間共存、競爭或協(xié)作的要求Agent之間的協(xié)同、協(xié)商和協(xié)作行為是在其各種精神狀態(tài)的支配和控制下才產(chǎn)生、進(jìn)行和完成的。與共享精神狀態(tài)相關(guān)的理論主要涉及到相互信念、聯(lián)合目標(biāo)和聯(lián)合意圖等概念。其中以聯(lián)合意圖為代表，在多Agent環(huán)境下，相互信念即是所謂的公共知識，它與多Agent通信密切相關(guān)。

MAS與聯(lián)合意圖

2022/12/27多Agent系統(tǒng)多個Ag2023/1/4多Agent系統(tǒng)多