智能软件开发.ppt

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1、智能软件开发4、多智能Agent系统多智能Agent系统多智能Agent系统的协作策略多智能Agent系统的部件设计多智能Agent系统的内核构成多智能Agent系统的接口多智能Agent系统定义：能进行问题求解，能随环境改变而修改自己行为，并能通过网络与其它Agent通信、交互、协作、协同完成求解统一问题的分布式智能系统。多智能Agent系统六个基本特征：1）功能控制范围2）集成系统操作手段3）系统控制位置4）集成机制5）组成6）类型多智能Agent系统研究现状研究核心:一组自治Agent之间智能行为的协作与协调。从协作的观点转向从单个Agent的角度

2、来考虑更一般的问题:Agent应有什么样的结构、能力在有限时间约束、开放的多主体环境中自主行动、决策与其它Agent交流?从DAI到M-AgentM-Agent的开放性开放模块适应M-Agent的协作策略Agent协作是区别其它研究领域的关键性概念之一。协调是一组Agent完成一些集体活动时相互作用的性质。协调是对环境的适应；协调一般改变Agent的意图；协调的原因是由于其它Agent的意图存在。协作是非对抗的Agent之间保持行为协调的一个特例。在开放动态的多Agent环境下，不同目标的多个Agent必须对其目标、资源的使用进行协调；在出现资源冲突时，

3、没有很好的协调，就有可能出现死锁；单个Agent无法独立完成目标，需要其它Agent的帮助，这时就需要协作。M-Agent的协作策略Agent的交互有负关系和正关系。负关系导致冲突，对于冲突的消解构成协调。正关系表示主体的规划有重叠部分，或某个Agent具有其它Agent不具备的能力，各Agent通过协作获得帮助。多Agent之间的协作情形大致可分为:协作型:同时将自己的利益放在第二位;自私型:同时将协作放在第二位;完全自私型:不考虑任何协作:完全协作型:不考虑自身利益:协作与自私相混合型。M-Agent的协作策略”因需设岗，竞争上岗”:根据目标及协作的

4、需要而设定恰当的岗位并配备相应的角色，而希望参与协作的竞争者则通过竞争获得能胜任的岗位并扮演相应的角色。协作过程:①产生需求、确定目标，②协作规划、求解协作结构，③寻求协作伙伴，④选择协作方案，⑤实现目标，⑥评估结果。M-Agent的协作策略在多Agent协同工作环境下(下图),Agent可以是智能体(如专家系统)、非智能体(如常规程序);可以是数据库、知识库、方法库、模型库等，在协同工作时不仅有具体的领域专家，而是由社会学家、心理学家、计算机专家等共同参与。多Agent协同工作，使计算机资源(硬件、软件、数据仓库、知识库等)实现真正的、最大的共享。不同

5、历史时期及不同设备上的硬、软件资源，尤其是用不同的语言编写的应用程序(智能的、非智能的)均可以协同使用。多智能Agent结构Agent是一种混合结构，每个Agent包含感知、动作、反应、建模，规划、通信、决策等模块。多智能Agent结构反应模块：反应模块使Agent对紧急或简单的情况作出迅速反应，基本不作推理，直接由感知信息映射到某种行为。如果使用知识库的方法，则反应模块由一系列规则构成:RULE-Ri:IF感知信息条件子句THEN行动具体可用神经网络来实现反应。神经网络的输入参数是数值化的感知信息和自身状态，输出参数是动作的编码。建立起神经网络后，经过

6、大量样本的训练，使它对一些常见的情况可以作出比较合理的反应，然后投入使用。这样在遇到紧急情况时，Agent在从感知到行为的映射过程实际上己经使用了大量的经验，所以一般会作出更合理的反应。多智能Agent结构规划模块：负责建立中短期的行为计划。规划模块从目标集合、世界模型、其它Agent模型以及自身状态等数据结构中提取信息，经过局部规划器，产生出近期的动作序列，送交给决策模块。局部规划:一方面，每个Agent根据目标集合、自身的状态、自己对世界和其它Agent的模型，以及以往的经验规划自身的行为;另一方面，Agent不需要对它的目标作出完全的规划，而只要生

7、成近期的动作序列就可以了。多智能Agent结构建模模块两个功能：维护和更新Agent对世界和其它Agent所建立的模型；根据当前感知的信息和模型对近期的情况作出预测，并提出行动的建议。Agent最初从程序设计人员提供的模型库中得到关于世界的基本模型，然后在生存期间内，通过感知以及和其它Agent的通信修正模型。一方面模型被规划模块用来建立行动计划，另一方面，建模模块使用模型和当前感知信息预测将出现的情况，并将行动的建议提交给决策模块。多智能Agent结构通信模块：Agent根据词法库、语法库、语义库，对通信语言进行理解，并将一部分抽取的信息送交给决策模块

8、(如其它Agent的请求信息)和建模模块(如其它Agent的信念信息)。对于一些