人工智能原理精选PPT.ppt
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1、人工智能原理第1页,此课件共67页哦什么是Agent Agent的原意是“代理”,即一个人代表另一个人或(另)一个组织去完成某件(些)事情。在计算机领域,Agent可认为是被授权的“个人软件助理(PSA)”,是一种在分布式系统或协作系统中能持续自主地发挥作用的计算实体,常简称为智能体。在计算机领域,Agent是指分布式系统或协作系统中能持续自主发挥作用的计算实体,它具有自主性,交互性,反应性和主动性等特征第2页,此课件共67页哦简史Agent的概念出现于20世纪70年代的人工智(AI)中,80年代后期才成长起来。由于分布并行处理技术,面向对象技术,多媒体技术,计算机网络技术,特别是Intern
2、et和WWW技术的发展,Agent不仅成为AI和计算机领域最活跃的研究内容之一,而且引起了科学界,教育界,工业界甚至娱乐界的广泛关注第3页,此课件共67页哦DAI,DPS,MASDAI(分布式人工智能)是人工智能研究领域的一个重要分支。DAI系统由多个Agent组成,每个Agent又是一个半自治系统,这些Agent之间以及Agent与环境之间都是并发的,需要进行交互。DAI研究工作大致分为分布式问题求解(DPS)和多Agent系统(MAS)两个方面。DPS主要研究如何分解某特定问题,并将其分配到一组拥有分布知识并相互协作的结点上;MAS则是指一些自主的Agent通过协作共同完成某些任务的计算系
3、统,它侧重研究如何协调一组Agent的行为,即研究这组Agent为了联合采取行动或求解问题时,如何协调各自的知识,目标,策略和计划等。第4页,此课件共67页哦MAS的研究重点MAS主要研究:多Agent理论,通信和交互技术,体系结构和组织形式,面向Agent的程序设计方法和语言,多Agent间的协调,协作和协商等。第5页,此课件共67页哦Agent的特征1)自主性Agent具有属于其自身的计算资源和局部与自身行为控制的机制,能在无外界直接操纵的情况下,根据其内部状态和感知到的(外部)环境信息,来决定控制自身的行为。第6页,此课件共67页哦交互性,反应性,主动性交互性,反应性,主动性2)交互性交
4、互性 能与其他Agent进行多种形式的交互,能有效地与其他Agent协同工作。3)反应性反应性能感知所处的环境,并对相关事件作出适时反应。4)主动性主动性 能遵循承诺采取主动行动,表现出面向目标的行为。第7页,此课件共67页哦反应式Agent不少学者称具有上述特征1)3)的计算实体为反应式Agent。有些学者对Agent赋予了更多拟人化的要求,例如DAI领域的学者要求Agent具有信念,愿望,意图等认知特性;CSCW领域的学者则要求Agent具有更加友好,灵活的人机交互方式。第8页,此课件共67页哦Wooldrige给出的弱定义1)自主能力(autonomy)。Agent可以在没有人或其他Ag
5、ent直接干预的情况下动作,而且对自己的行为和内部状态有某种控制能力。2)社交能力(sociability)。Agent和其他Agent通过某种Agent语言进行交互。3)反应能力(reactivity)。Agent观察其环境,并在一定时间内作出反应,以改变该环境。4)预动能力(pre-activeness)。Agent不仅能够简单地对环境作出反应,而且能够通过接受某些启示信息,体现出面向目标的行为。第9页,此课件共67页哦Agent的强定义一些学者(特别是来自AI界的)认为,Agent不仅应该具有以上定义的特征,而且还应具有一些通常人类才具有的概念,如:知识,目的,信念,义务等。Shoham
6、认为,Agent可以看做是由多种心智状态,如信念,能力,选择和承诺组成的一种实体。另外,Agent还具有其他一些特性,如:1)移动性(mobility),指Agent可以在信息网络上移动。2)真实性(veracity),假设Agent不传输错误信息。3)仁慈性(benevolence)。假设Agent没有冲突的目标,因此每个Agent通常有求必应。4)合理性(rationality)。假设Agent总是为实现目标而努力,面不阻碍目标的获得,至少在它的信念中应该如此。第10页,此课件共67页哦Agent与面向对象方法中对象(Object)之间的区别Agent有自己的目标以及面向目标的行为,能遵循
7、承诺采取主动行为,而且具有自学习,自适应的能力。而对象是被动的实体,其行为是由消息去调用对应的方法,完成方法所规定的工作。对象无法表现出面向目标的动作和行为。Agent是一个自主的实体,能够在没有外界直接操纵的情况下,根据自身所处的环境,内部的状态和知识,以及外部事件来决定和控制自身的行为。而对象是受控的,没有信息执行的控制机构,对接收到的信息只是机械地执行信息所规定的动作,无法理解其含义。对象间是以消息传递方式通信的,因此需要明确对方的存在。而Agent间的通信既可以了解对方,直接通信,又可以不了解对方,间接通信。Agent和对象是两个不同的概念,有明显的区别。可以认为,Agent是对象的发
8、展,面向Agent方法是面向对象方法的发展。第11页,此课件共67页哦描述Agent应用特性的框架Nwana定义了Agent的三层概念结构:定义层,组织层和合作层。这个概念结构提供了一种描述Agent应用特性的框架。定定义义层层 在这一层中,Agent被描述为一个自治的理性实体,包括Agent的推理学习机制,目标,资源,技能等。组组织织层层 定义了Agent与其他Agent的关系,包括Agent在Agent团体中所扮演的角色,以及Agent之间的相互感知等。合作层合作层 指明了Agent的社会能力,例如它的合作和协商技术。第12页,此课件共67页哦基于基于AgentAgent的系统的系统Age
9、nt技术已融入主流计算机的各个领域,产生了各种基于Agent的系统。如:合合作作Agent系系统统 是一种典型的,大规模,粗粒度的Agent系统,强调Agent的自治性和Agent间的相互操作性,在一个开放的多Agent环境中完成Agent所有者的任务。Agent之间可以达成一种可相互接受的一致性。第13页,此课件共67页哦界面界面Agent系统系统提供一种主动性的协助,以支持使用复杂应用系统的用户。界面Agent强调自治性和学习性,以完成所有者的任务。界面Agent最主要的性质是它是一个个人助理,它能与同一工作环境中的用户进行合作。第14页,此课件共67页哦移动移动Agent系统系统移移动动
10、Agent系系统统是一种软件程序,能在广域网上漫游,代表其所有者的利益完成任务,履行完赋予它的职责后回到原先的位置。第15页,此课件共67页哦信息信息Agent系统系统信信息息Agent系系统统是一个具有主动性,适应性和互操作性的网上信息管理者,完成在多个分布的资源中管理,操作,收集信息的功能。第16页,此课件共67页哦反应反应Agent系统系统反反应应Agent系系统统Agent不拥有关于其环境的内部符号模型,相反,以刺激反应的方式对环境作出反应,来表示环境的状态。第17页,此课件共67页哦异构异构Agent系统,混合系统,混合Agent系统系统 异构异构Agent系统系统通过集成已有的,不
11、同类别的Agent系统组成。混混合合Agent系系统统它是由两种以上Agent体系联合构成。第18页,此课件共67页哦多多Agent理论理论多Agent理论主要包括Agent的认识模型和有关理论,即研究如何用符号表示复杂现实世界中的Agent,以及Agent如何根据各种信息对环境进行处理和决策。这种研究利用逻辑学作为工具,先精确定义关于Agent的各种概念,如信念,愿望,意图,协商,合作,承诺等,然后对有关推理问题进行研究。第19页,此课件共67页哦BDI理论Bratman的BDI理论被公认为是MAS的理论基础之一。他从哲学上对人的行为意图进行了深入的研究。认为只有保持信念,愿望和意图的理性平
12、衡才能有效地解决问题。他认为在开放世界中,理性Agent的行为不能直接由信念与愿望以及由这两者组成的规划所驱动,在愿望与规划之间应有一个基于信念的意图存在。一个理性Agent的行为是受制于意图的。Agent不会毫无理由地随意改变自己的意图,也不会坚持不合实际的意图。有关BDI的形式化工作的核心是描述Agent的性质和行为。学者们使用线性或分支时态结构的一阶逻辑来建立Belief,Desire,Intention,Goal,Action,Commitment以及Plan的模型等。第20页,此课件共67页哦Agent 的适应性的适应性Agent的适应性是指Agent的行为能够适应求解问题的变化,系
13、统资源的变化和可用外部信息的变化,也即Agent能够适应问题环境变化的要求。对适应性问题的研究主要有:增强单个Agent的适应能力,动态自组织与重构,自学习等。第21页,此课件共67页哦面向Agent的程序设计Shoham参 考 面 向 对 象 程 序 设 计(OOP)思想,提出了面向Agent的程序设计框架(AOP)。在AOP中,Agent的状态称为MentalState,它由信念,承诺,能力,行为等组成。他还定义了Agent之间的通信原语,并实现了一种基于AOP思想的Agent程序设计语言。第22页,此课件共67页哦合同网结构框架合同网结构(ContractNet)框架引入了市场中的招标投
14、标中标机制,这种组织结构是多层次的,Agent既是下层Agent的管理者,也是上层Agent的承包人,控制则基于Agent之间的合同关系。合同网只适合于解决能分解为一些独立子问题的一类问题,且这些子问题与承包人Agent必须匹配。合同网首先提出了“协商”通信协议,实现了问题求解组织结构的动态结构,是DAI中最具代表的三种模型(合同网,DVMT和Actor)之一。Parunak在合同网中引入熟人表,缩小了通信范围,但也降低了灵活性。第23页,此课件共67页哦Agent的协调,协作与协商多Agent协调,协作与协商问题是DAI研究的核心问题之一。多Agent协调(MultiagentCoordin
15、ation)是指具有不同目标的多个Agent对其目标,资源等进行合理安排,以协调各自行为,最大限度地实现各自的目标。第24页,此课件共67页哦多Agent协作,多Agent协商多Agent协作(Multiagent Collaboration)是指多个Agent通过协调各自行为,合作完成共同目标。多Agent协商(MultiagentNegotiation)是指多个Agent借助通信,交换各自目标,直到多Agent的目标一致或不能达成协议。第25页,此课件共67页哦基于对策论的协商模型在人类社会中,人与人的交互无处不在,对策论被公认为是研究人类社会交互的最佳数学工具,将这一工具应用于多Agen
16、t的协商是很自然的。Rosenschein最早提出了基于对策论的协商模型,他选用的对策论工具是Nash合作与非合作对策。该协商模型以下面三个假设为基础:1)Agent追求自己的最大效用;2)效用矩阵是公共知识;3)Agent是理性的,即Agent满足下面三个理性假设之一:i)最小理性假设,即假设对方的行为是随机的;ii)分离理性假设,即假设对方也是理性的;iii)唯一理性假设,即假设对方行为是已知的。第26页,此课件共67页哦基于对策论的协商机制研究的主要问题1)如何处理冲突;2)如何处理不完全信息;3)如何考虑历史信息和新信息等。第27页,此课件共67页哦评价协商机制的几点考虑1)对称性在协
17、商机制中Agent之间是对等的,不存 在任何特殊的Agent;2)效率性Agent通过协商达成的方案应具有较高的效率,如满足Pareto最优,即所得的解不会与其他解相冲突;3)稳定性协商策略满足稳定性,如满足严格的Nash平稳,即任何Agent都不能通过单独改变其策略而获得利益;4)简单性协商机制应具有较低通信费用和较低计算复杂性。第28页,此课件共67页哦国内研究简况国内一些高等院校和科研院所也在开展有关研究,例如国防科大在开展基于Agent的分布集成环境,多Agent合作模型的相关理论和方法研究;南京大学在开展面向Agent的软件工程及安全性研究;中科院计算所,山东工业大学在开展基于Age
18、nt的信息过程建军模方法及面向Agent的软件开发方法研究;清华大学,浙江大学在开展多Agent组织结构在并行工程和网络管理中的应用研究;中南工业大学在开展基于耦合问题的多Agent协作模型研究;中国科技大学在开展基于多Agent的智能仿真系统研究等等。第29页,此课件共67页哦专门的国际会议专门研讨Agent的理论,方法,技术及有关研究成果的名为“智能Agent和多Agent的实际应用国际会议”(PAAM),1996年首次在伦敦举行,之后,每年举行一次。第一届PAAM于1996年4月在伦敦召开,会上主要研讨了以下几方面的问题:(1)Agent技术如何克服当今的商务问题?(2)我们希望看到明天
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