文档介绍：高级人工智能
第十章分布式人工智能
史忠植
中国科学院计算技术所
2018/3/9
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史忠植高级人工智能
内容
概述
分布式问题求解
主体
主体理论
主体结构
主体通信
主体的协调与协作
多主体环境MAGE
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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:基于主体的方法
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分布式人工智能系统的特色
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。
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。
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。
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分布式人工智能系统的主要优点
提高问题求解能力。
提高问题求解效率。
扩大应用范围。
降低软件的复杂性。
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分布式问题求解
特点:
数据、知识、控制均分布在系统的各节点上,既无全局控制,也无全局数据和知识存储。
两种协作方式:
任务分担
结果共享
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分布式问题求解系统分类
根据组织结构,分布式问题求解系统可以分为三类:
层次结构类
平行结构类
混合结构类
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分布式问题求解过程
分布式问题求解过程可以分为四步:
任务分解
任务分配
子问题求解
结果综合
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分布式问题求解系统中协作的分类
按节点间协作量的多少,协作分为三类:
全协作系统
无协作系统
半协作系统
常用的通信方式有:
共享全局存储器
信息传递
黑板模型
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主体
多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体协调其智能行为,即知识、目标、意图及规划等,实现问题求解。可以看作是一种由底向上设计的系统。
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