分布式人工智能與智能體-智能科學課件

人工智能

ArtificialIntelligence

第九章史忠植

中國科學院計算技術(shù)研究所/分布式人工智能與智能體DistributedAI&Agent2023/1/41史忠植人工智能：DAI與智能體人工智能

ArtificialIntelligence

第2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體2內(nèi)容提要9.1概述

9.2分布式問題求解 9.3智能體理論 9.4智能體結(jié)構(gòu) 9.5智能體通信語言ACL 9.6協(xié)調(diào)和協(xié)作 9.7移動智能體 9.8多智能體環(huán)境MAGE 9.9小結(jié) 2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體2內(nèi)容2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體3概述分布式人工智能主要研究在邏輯上或物理上分散的智能系統(tǒng)如何并行的、相互協(xié)作地實現(xiàn)問題求解。兩種解決問題的方法：自頂向下：分布式問題求解自底向上：基于智能體的方法2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體3概2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體4分布智能系統(tǒng)的特色系統(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。各個求解機構(gòu)由計算機網(wǎng)絡互連,在問題求解過程中,通信代價要比求解問題的代價低得多。系統(tǒng)中諸機構(gòu)能夠相互協(xié)作,來求解單個機構(gòu)難以解決,甚至不能解決的任務。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體4分布2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體5多智能體系統(tǒng)

20世紀90年代，多智能體系統(tǒng)（multi-agentsystems多智能體系統(tǒng))的研究成為分布式人工智能研究的熱點。多智能體系統(tǒng)主要研究自主的智能智能體之間智能行為的協(xié)調(diào)，為了一個共同的全局目標，協(xié)作進行問題求解。基于智能智能體的概念，人們提出了一種新的人工智能定義：“人工智能是計算機科學的一個分支，它的目標是構(gòu)造能表現(xiàn)出一定智能行為的智能體”。所以，智能智能體的研究應該是人工智能的核心問題。斯坦福大學計算機科學系的Hayes-Roth在IJCAI'95的特邀報告中談到：“智能的計算機智能體既是人工智能最初的目標，也是人工智能最終的目標?！?022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體5多智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體6多智能體系統(tǒng)

關(guān)于智能體的研究不僅受到了人工智能研究人員的關(guān)注，也吸引了數(shù)據(jù)通信、人機界面設計、機器人、并行工程等各領(lǐng)域的研究人員的興趣。有人認為：“基于智能體的計算（Agent-BasedComputing，簡稱ABC）,將成為軟件開發(fā)的下一個重要的突破?！?022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體6多智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體7內(nèi)容提要9.1概述 9.2分布式問題求解

9.3智能體理論 9.4智能體結(jié)構(gòu) 9.5智能體通信語言ACL 9.6協(xié)調(diào)和協(xié)作 9.7移動智能體 9.8多智能體環(huán)境MAGE 9.9小結(jié) 2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體7內(nèi)容2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體8

分布式問題求解特點：數(shù)據(jù)、知識、控制均分布在系統(tǒng)的各節(jié)點上，

既無全局控制，也無全局數(shù)據(jù)和知識存儲。兩種協(xié)作方式：任務分擔結(jié)果共享2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體82023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體9任務分擔

Smith和Davis提出了任務分擔方式。在任務分擔系統(tǒng)中,結(jié)點之間通過分擔執(zhí)行整個任務的子任務而相互協(xié)作,系統(tǒng)中的控制以目標為指導,各結(jié)點的處理目標是為了求解整個任務的一部分。任務分擔的問題求解方式適合于求解具有層次結(jié)構(gòu)的任務,如工廠聯(lián)合體生產(chǎn)規(guī)劃、數(shù)字邏輯電路設計、醫(yī)療診斷。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體9任務2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體10結(jié)果共享

Lesser和Corkill提出了結(jié)果共享方式。在結(jié)果共享方式的系統(tǒng)中,各結(jié)點通過共享部分結(jié)果相互協(xié)作,系統(tǒng)中的控制以數(shù)據(jù)為指導,各結(jié)點在任何時刻進行的求解取決于當時它本身擁有或從其它結(jié)點收到的數(shù)據(jù)和知識。結(jié)果共享的求解方式適合于求解與任務有關(guān)的各子任務的結(jié)果相互影響,并且部分結(jié)果需要綜合才能得出問題解的領(lǐng)域。如分布式運輸調(diào)度系統(tǒng)、分布式車輛監(jiān)控實驗系統(tǒng)DVMT2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體10結(jié)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體11分布式問題求解系統(tǒng)分類根據(jù)組織結(jié)構(gòu)，分布式問題求解系統(tǒng)可以分為三類：層次結(jié)構(gòu)類平行結(jié)構(gòu)類混合結(jié)構(gòu)類2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體11分2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體12分布式問題求解過程分布式問題求解過程可以分為四步：任務分解任務分配子問題求解結(jié)果綜合2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體12分2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體13任務分解合同網(wǎng)絡動態(tài)層次控制自然分解,固定分配部分全局規(guī)劃2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體13任2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體14分布式問題求解中協(xié)作的分類

按節(jié)點間協(xié)作量的多少，協(xié)作分為三類：全協(xié)作系統(tǒng)無協(xié)作系統(tǒng)半?yún)f(xié)作系統(tǒng)常用的通信方式有：共享全局存儲器信息傳遞黑板模型2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體14分2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體15內(nèi)容提要9.1概述 9.2分布式問題求解 9.3智能體理論

9.4智能體結(jié)構(gòu) 9.5智能體通信語言ACL 9.6協(xié)調(diào)和協(xié)作 9.7移動智能體 9.8多智能體環(huán)境MAGE 9.9小結(jié) 2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體15內(nèi)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體16

智能體多智能體（agent智能體，主體）系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個智能體協(xié)調(diào)其智能行為，即知識、目標、意圖及規(guī)劃等，實現(xiàn)問題求解?？梢钥醋魇且环N由底向上設計的系統(tǒng)。Theagent

functionmapsfrompercepthistoriestoactions:[f:P*A]2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體162023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體17智能體的定義在計算機和人工智能領(lǐng)域中，智能體可以看作是一個實體，它通過傳感器感知環(huán)境，通過效應器作用于環(huán)境。Anagentisanythingthatcanbeviewedasperceivingitsenvironmentthroughsensorsandactinguponthatenvironmentthroughactuators2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體17智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體18智能體的特性智能體弱概念：自治性交互性協(xié)作性可通信性長壽性2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體18智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體19智能體的特性智能體強概念：知識、信念、意圖、承諾等心智狀態(tài)其它屬性：移動性推理能力規(guī)劃能力學習和適應能力誠實、善意、理性2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體19智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體20

智能體理論智能智能體的理論模型研究主要從邏輯、行為、心理、社會等角度出發(fā)，對智能智能體的本質(zhì)進行描述，為智能智能體系統(tǒng)創(chuàng)建奠定基礎。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體202023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體21理性智能體（BDI智能體）Belief——信念，智能體對環(huán)境的基本看法。Desire——愿望，智能體想要實現(xiàn)的狀態(tài)，即目標。Intention——意圖，目標的子集。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體21理2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體22

BDI智能體模型BDI智能體模型可以通過下列要素描述：一組關(guān)于世界的信念；智能體當前打算達到的一組目標；一個規(guī)劃庫，描述怎樣達到目標和怎樣改變信念；一個意圖結(jié)構(gòu)，描述智能體當前怎樣達到它的目標和改變信念。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體222023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體23BDI解釋器BDI-Interpreterinitialize-state();do options:=option-generator(event-queue,B,G,I); selected-options:=deliberate(options,B,G,I); update-intentions(selected-options,I); execute(I); get-new-external-events(); drop-successful-attitudes(B,G,I); drop-impossible-attitudes(B,G,I);untilquit2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體23B2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體24內(nèi)容提要9.1概述 9.2分布式問題求解 9.3智能體理論 9.4智能體結(jié)構(gòu)

9.5智能體通信語言ACL 9.6協(xié)調(diào)和協(xié)作 9.7移動智能體 9.8多智能體環(huán)境MAGE 9.9小結(jié) 2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體24內(nèi)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體25智能體結(jié)構(gòu)智能體結(jié)構(gòu)需要解決的問題包括：智能體由那些模塊組成，模塊之間如何交互信息，智能體感知到的信息如何影響它的行為和內(nèi)部狀態(tài)，如何將這些模塊用軟件或硬件的方式組合起來形成一個有機的整體。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體25智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體26智能體基本結(jié)構(gòu)環(huán)境智能體感知作用黑箱軟件智能體2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體26智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體27智能智能體的工作過程環(huán)境交互信息融合信息處理作用交互感知作用2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體27智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體28智能體骨架程序functionSkeleton-Agent(percept)returnactionstatic:memory/*智能體的世界記憶*/memory←Update-Memory(memory,percept)action←Choose-Best-Action(memory)memory←Update-Memory(memory,action)returnaction2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體28智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體29智能體的分類

根據(jù)人類思維的層次模型，可以將智能體分成四類：反應智能體形象思維智能體抽象思維智能體復合式智能體形象思維智能體和抽象思維智能體也可以合稱為認知智能體2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體29智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體30

反應智能體環(huán)境當前世界傳感器動作效應器條件-動作規(guī)則智能體2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體302023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體31反應智能體程序functionReactive-Agent(percept)returnsactionstatic:rules,/*一組條件-動作規(guī)則*/state←Interpret-Input(percept)rule←Rule-Match(state,rules)action←Rule-Action[rule]returnaction2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體31反2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體32認知智能體環(huán)境信息融合傳感器動作效應器智能體規(guī)劃知識庫目標內(nèi)部狀態(tài)2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體32認2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體33認知智能體程序functionCognitive-Agent(percept)returnsaction static:environment,/*描述當前世界環(huán)境*/

kb,/*知識庫*/environment←Update-World-Model(environment,percept)state←Update-Mental-State(environment,state)action←Decision-Making(state,kb)environment←Update-World-Model(environment,action)returnaction2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體33認2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體34BDI結(jié)構(gòu)知識信念規(guī)劃意圖目標愿望2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體34B2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體35復合式智能體決策生成規(guī)劃反射建模通信感知行動其他智能智能體智能智能體外部世界預測協(xié)作與協(xié)商動作請求或應答信息一般情況緊急情況和簡單情況2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體35復2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體36規(guī)劃模塊世界的模型（包括其他智能體的模型）經(jīng)驗庫目標集合局部規(guī)劃器決策生成重新規(guī)劃規(guī)劃規(guī)劃目標2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體36規(guī)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體37建模模塊世界的模型（包括其他智能體的模型）模型庫模型生成和維護預測規(guī)劃決策生成感知通信建模2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體37建2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體38通信模塊詞法庫語法庫詞義庫物理通信語言生成語言理解通信2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體38通2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體39智能體通信策略對話消息黑板協(xié)議通信協(xié)作協(xié)議2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體39智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體40智能體通信中的主要問題語義：全部有關(guān)的智能體必須知道通信語言的語義，消息的語義內(nèi)容知識是分布式問題求解的核心部分。言語行為：通信語言也是一種動作，說話是為了使世界的狀態(tài)發(fā)生改變。交互協(xié)議：智能體之間消息交換的典型模式通信語言：傳遞消息的標準語法。FoundationforIntelligentPhysicalAgents2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體40智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體41智能體間的消息傳遞消息發(fā)送/傳輸服務器轉(zhuǎn)換到傳輸格式從傳輸格式轉(zhuǎn)換消息M言語行為意圖I目標GAgenti消息MAgenti2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體41智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體42內(nèi)容提要9.1概述 9.2分布式問題求解 9.3智能體理論 9.4智能體結(jié)構(gòu) 9.5智能體通信語言ACL

9.6協(xié)調(diào)和協(xié)作 9.7移動智能體 9.8多智能體環(huán)境MAGE 9.9小結(jié) 2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體42內(nèi)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體43言語行為有關(guān)言語行為理論的研究主要集中在如何劃分不同類型的言語行為。在智能體通信語言的研究中，言語行為理論主要用來考慮智能體之間可以交互的信息類型。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體43言2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體44通信語言KQML：由美國ARPA的知識共享計劃中提出，規(guī)定了消息格式和消息傳送系統(tǒng)，為多智能體系統(tǒng)通信和協(xié)商提供了一種通用框架。ACL：由FIPA制定的一種規(guī)范。與KQML非常相似2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體44通2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體45KQML一個例子：(ask-all :sender A :receiver B :in-reply-to ido :reply-with idl :language Prolog :ontology foo :content “bar(X,Y)”)2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體45K2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體46FIPAACL(inform :senderagent1 :receiverhpl-auction-server :content (price(bidgood02)150) :in-reply-toround-4 :reply-withbid04 :languages1 :ontologyhpl-auction)消息結(jié)構(gòu)開始通信動作類型消息參數(shù)消息內(nèi)容表達式參數(shù)表達式2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體46F2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體47FIPA通信動作庫AcceptProposal 接受提議Agree 同意Cancel 取消CallforProposal 要求提議Confirm 確認Disconfirm 確認為否定Failure 失敗Inform 通知InformIf 通知是否InformRef 通知有關(guān)對象NotUnderstood 不理解2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體47F2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體48Propagate 傳播Propose 提議Proxy 代理QueryIf 詢問是否QueryRef 詢問有關(guān)對象Refuse 拒絕（請求）RejectProposal 拒絕提議Request 請求RequestWhen 請求某個條件下執(zhí)行RequestWhenever 請求一旦某個條件成立就執(zhí)行Subscribe 預定詳細說明：/repository/cas.htmlFIPA通信動作庫2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體48P2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體49XML可擴展標記語言

XML是用于標記電子文件使其具有結(jié)構(gòu)性的標記語言。XML文件本身只是將文件資料結(jié)構(gòu)化。

例如：下面的ACL消息

(inform :senderjklabrou :receivergrosof :content(CPUlibretto50pentium) :ontologylaptop :languagekif)2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體49X2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體50<?xmlversion="pre-1.0"?><!DOCTYPEfipa_aclSYSTEM"fipa_acl.dtd"><message> <messagetype> inform </messagetype> <messageparameter> <senderlink="/?jklabrou"> jklabrou </sender> </messageparameter> <messageparameter> <receiverlink="/people/g/grosof/"> grosof </receiver> </messageparameter>轉(zhuǎn)換為XML格式2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體50<2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體51 <messageparameter> <ontologylink="/?jklabrou/ontology/laptop.html"> laptop </ontology> </messageparameter> <messageparameter> <content> (CPUlibretto50pentium) </content> </messageparameter> <messageparameter> <languagelink="/kif.html"> kif </language> </messageparameter></message>轉(zhuǎn)換為XML格式2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體51 2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體52內(nèi)容提要9.1概述 9.2分布式問題求解 9.3智能體理論 9.4智能體結(jié)構(gòu) 9.5智能體通信語言ACL 9.6協(xié)調(diào)和協(xié)作

9.7移動智能體 9.8多智能體環(huán)境MAGE 9.9小結(jié) 2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體52內(nèi)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體53智能體的協(xié)調(diào)與協(xié)作

協(xié)調(diào)(coordination)與協(xié)作(cooperation)是多智能體研究的核心問題之一。協(xié)調(diào)是指一組智能智能體完成一些集體活動時相互作用的性質(zhì)。協(xié)作是非對抗的智能體之間保持行為協(xié)調(diào)的一個特例。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體53智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體54協(xié)調(diào)

多智能體系統(tǒng)中的協(xié)調(diào)是指多個智能體為了以一致、和諧的方式工作而進行交互的過程。進行協(xié)調(diào)是希望避免智能體之間的死鎖或活鎖。死鎖指多個智能體無法進行各自的下一步動作；活鎖指多個智能體不斷工作卻無任何進展。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體54協(xié)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體55協(xié)作

目前針對智能體協(xié)作的研究大體上可分為兩類：將其它領(lǐng)域研究多實體行為的方法和技術(shù)用于智能體協(xié)作的研究。如對策論和力學研究。從智能體的目標、意圖、規(guī)劃等心智態(tài)度出發(fā)來研究多智能體間的協(xié)作。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體55協(xié)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體56協(xié)作協(xié)作的動機：某個智能體相信通過協(xié)作能帶來好處（如提高效率，完成以往單獨無法完成的任務）多個智能體在交流的過程中，發(fā)現(xiàn)它們能夠通過協(xié)作來實現(xiàn)更大的目標。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體56協(xié)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體57協(xié)作過程產(chǎn)生需求、確定目標協(xié)作規(guī)劃、求解協(xié)作結(jié)構(gòu)尋求協(xié)作伙伴選擇協(xié)作方案實現(xiàn)目標評估結(jié)果2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體57協(xié)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體58協(xié)作模式從社會心理學的角度看，多智能體之間的協(xié)作情形大致可分為：

·協(xié)作型：同時將自己的利益放在第二位。

·自私型：同時將協(xié)作放在第二位。

·完全自私型：不考慮任何協(xié)作。

·完全協(xié)作型：不考慮自身利益。

·協(xié)作與自私相混合型。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體58協(xié)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體59協(xié)作策略·計算生態(tài)學

·對策論

·規(guī)劃2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體59協(xié)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體60計算生態(tài)學

80年代末，在計算機中出現(xiàn)了一個嶄新的學科---計算生態(tài)學(theecologofcomputation)。計算生態(tài)學是研究關(guān)于開放系統(tǒng)中訣定計算結(jié)點的行為與資源使用的交互過程的學科。它摒棄了封閉、靜止地處理問題的傳統(tǒng)算法，將世界看作是開放的、進化的、并發(fā)的,通過多種協(xié)作處理問題的＂生態(tài)系統(tǒng)＂(ecosystem)加以研究。它的進展與開放信息系統(tǒng)的研究息息相關(guān)。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體60計2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體61計算生態(tài)學

計算生態(tài)學將計算系統(tǒng)看作是一個生態(tài)系統(tǒng)，它引進了許多生物的機制，如變異(mutation)即物種的變化。這些變化導致生命基因的改變，從而形成物種的多樣性，增強了適應環(huán)境的能力。這類變異策略成為人工智能系統(tǒng)提高其自身能力的一種方法。Lenat與Brown成功地將變異機制引入他們的AM與Eurisko系統(tǒng)中,通過小型Lisp程序的語法變異發(fā)現(xiàn)數(shù)學概念。他們認為未來成功的系統(tǒng)應該是一系列進化的、自組織的符號知識結(jié)構(gòu)的``社會"系統(tǒng)。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體61計2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體62生物生態(tài)模型

這是最著名的生態(tài)系統(tǒng)，具有典型的進化特征和層次性。這種特性反映在“食物鏈”中。對于復雜的生物生態(tài)系統(tǒng)而言，各物種組成了緊密相連的網(wǎng)絡－食物網(wǎng)。這個系統(tǒng)的主要角色是捕食者與被食者。生命依賴于生命，共同進化，由小的生態(tài)環(huán)境組成大的生態(tài)系統(tǒng)。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體62生2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體63物種進化模型

物種進化的“復制者”是基因。從門德爾的植物遺傳研究到現(xiàn)代遺傳學的成果，都說明了在物種進化過程中，基因的組合與變異起著關(guān)鍵作用。在一個物種的某一群體中基因的集合稱為基因池。生物組織是基因的載體。如果環(huán)境變化，選擇的機制就會改變。這種變化必然引起基因池的變化。特定種群的基因變化稱為基因流。一個物種總是不斷地經(jīng)歷隔絕、基因流動、變化的循環(huán)。開始時，一組地理上隔絕的群體自己孤立地發(fā)展，基因在內(nèi)部快速地流動。隨著開放，通過交流和競爭，優(yōu)勝劣汰。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體63物2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體64經(jīng)濟模型

經(jīng)濟系統(tǒng)在某種意義上類似于生物生態(tài)系統(tǒng)。在商品市場和理想市場中，進化決定于經(jīng)濟實體的決策。選擇機制是市場獎勵機制。進化是快速的，企業(yè)與消費者之間、企業(yè)之間主要是一種互相依賴的合作關(guān)系。決策者為了追求長遠利益，可以采取各種有效的方法，甚至可以暫時做賠本買賣。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體64經(jīng)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體65協(xié)商模型Zlotkin的面向領(lǐng)域的協(xié)商理論Zlotkin的協(xié)商理論假設：各智能體追求本身效用最大。知識完備。無歷史信息。目標集固定。協(xié)商在兩智能體之間同時進行。智能體操作集相同。世界僅當智能體操作之后發(fā)生變化。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體65協(xié)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體66面向領(lǐng)域的協(xié)商理論在協(xié)商過程中，若存在一個雙方滿意的分配，可以得到一個聯(lián)合規(guī)劃,使協(xié)商終止的條件是：(1)達成協(xié)議：如果Utility(P(i,t))Utility(P(i,t-1)),這一協(xié)商過程將在有限步內(nèi)結(jié)束。(2)沖突：如果Utility(P(i,t))=Utility(P(i,t-1)),則無法達成協(xié)議。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體66面2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體67最佳平衡傳統(tǒng)的協(xié)商是基于Nash平衡的,它的缺點是Nash平衡產(chǎn)生多個平衡點,對結(jié)果約束較少。Kraus使用Rubinstein的“最佳”平衡(PerfectEquilibrium,簡稱P.E.)理論,建立了一種基于P.E.的協(xié)商方法,需要在協(xié)商的任一階段都產(chǎn)生平衡,即在協(xié)商的任一階段,假設

智能體

A使用P.E.策略,則

智能體

B除了自己的

P.E.,策略外沒有更好的策略可遵循。故若有唯一的

P.E.,并假定智能體要使用該策略,則它在協(xié)商的每一階段都只用這一策略?？勺C明,存在唯一的P.E.,在第一階段后就可以終止協(xié)商。Kraus還將對時間的偏好引入這一理論中。結(jié)果表明,時間偏好可以提高協(xié)商效率,并僅對某一智能體有利。這一理論對于智能體的構(gòu)造和智能體之間的協(xié)作很有用處,如果為智能體提供唯一的P.E.策略,并通知其他智能體,則其他智能體的最佳選擇也是P.E.策略。該理論的缺陷是:缺乏動態(tài)性特色,應用面窄,因為盡管存在唯一的P.E,但如何求出仍未得到解決。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體67最2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體68集中式協(xié)商方法

Ephrati使用了一種集中式的協(xié)商方法,用一個“masteragent”或組投票機制以達成協(xié)議。在這種方法中,一組智能體的協(xié)作與組規(guī)劃進程相關(guān)。Ephrati使用一種動態(tài)的、迭代的搜索過程,通過一組約束,使智能體遞增式地構(gòu)成一個最大“社會效用”規(guī)劃。在每一步,各智能體對于組規(guī)劃的下一個聯(lián)合行動投票。使用這一技術(shù),智能體無需完整地展示其偏好,可選狀態(tài)集在投票之前產(chǎn)生。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體68集2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體69開放環(huán)境多智能體協(xié)作方法

Osawa

(1)需求者(requestor)向公告板智能體發(fā)送需求建議RFP(2)空閑智能體向公告板智能體申請一個RFP(3)公告板將RFP發(fā)到提出申請的空閑智能體

(4)空閑智能體產(chǎn)生個體規(guī)劃

(5)空閑智能體將其規(guī)劃發(fā)給需求者

(6)需求者調(diào)查協(xié)作的可能

(7)需求者發(fā)送協(xié)作獎勵

(8)申請者組成協(xié)作規(guī)劃2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體69開2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體70開放環(huán)境多智能體協(xié)作方法其效用值可用下式計算：

utility(a,g)=worth(a,g)-cost(plan(a,g))

效用的平均是協(xié)作的原則。盡管Osawa在一定程度上解決了開放環(huán)境中智能體協(xié)作的問題,但將各智能體效用簡單相加再平均的方法仍然太弱,因為智能體效用僅是智能體本身對目標偏好的一種排序關(guān)系,不同智能體效用一般不能用數(shù)值比較。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體70開2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體71交互協(xié)議智能體之間的會話常常形成典型模式，這種情況下某些消息序列是可知的，這些消息交換的典型模式稱為協(xié)議。智能體間交互的理想情況：智能體充分地理解消息的含意和意圖，然后根據(jù)自身的信念、目標等心智狀態(tài)，做出相應的回答比較實際的實現(xiàn)：預先規(guī)范這些協(xié)議，規(guī)定好消息的順序。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體71交2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體72FIPA英國拍賣協(xié)議交互協(xié)議2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體72F2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體73規(guī)劃規(guī)劃是智能體對動作進行推理的一種主要形式，它很大程度上體現(xiàn)了智能體的智能性。同時，規(guī)劃也是描述智能體行為的主要方式。規(guī)劃是為了建立一個控制算法，使智能智能體能夠為實現(xiàn)目標，對動作過程進行綜合。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體73規(guī)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體74經(jīng)典規(guī)劃問題經(jīng)典的規(guī)劃理論認為規(guī)劃要解決的問題（即規(guī)劃的輸入）是：用某種形式語言描述的初始世界狀態(tài)用某種形式語言描述的智能體目標用某種形式語言描述的智能體可能采用的動作，通常也叫做領(lǐng)域知識輸出是：可以在某個滿足初始狀態(tài)描述的世界中執(zhí)行并達到智能體目標的一個動作序列2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體74經(jīng)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體75內(nèi)容提要9.1概述 9.2分布式問題求解 9.3智能體理論 9.4智能體結(jié)構(gòu) 9.5智能體通信語言ACL 9.6協(xié)調(diào)和協(xié)作 9.7移動智能體

9.8多智能體環(huán)境MAGE 9.9小結(jié) 2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體75內(nèi)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體76移動智能體隨著Internet應用的逐步深入，特別是信息搜索、分布式計算以及電子商務的蓬勃發(fā)展，人們越來越希望在整個Internet范圍內(nèi)獲得最佳的服務，渴望將整個網(wǎng)絡虛擬成為一個整體，使軟件智能體能夠在整個網(wǎng)絡中自由移動，移動智能體的概念隨即孕育而生。移動智能體可以看成是軟件智能體技術(shù)與分布式計算技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物，它與傳統(tǒng)網(wǎng)絡計算模式有著本質(zhì)上的區(qū)別。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體76移2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體77移動智能體系統(tǒng)雖然目前不同移動智能體系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)各不相同，但幾乎所有的移動智能體系統(tǒng)都包含移動智能體（簡稱MA）和移動智能體服務設施（簡稱MAE）兩個部分。MAE負責為MA建立安全、正確的運行環(huán)境，為MA提供最基本的服務（包括創(chuàng)建、傳輸、執(zhí)行），實施針對具體MA的約束機制、容錯策略、安全控制和通信機制等。MA的移動性和問題求解能力很大程度上取取于MAE所提供的服務2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體77移2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體78移動智能體系統(tǒng)移動智能體服務設施MAE至少應包括以下基本服務：（1）事務服務：實現(xiàn)移動智能體的創(chuàng)建、移動、持久化和執(zhí)行環(huán)境分配；（2）事件服務：包含智能體傳輸協(xié)議和智能體通信協(xié)議，實現(xiàn)移動智能體間的事件傳遞；（3）目錄服務：提供移動智能體的定位信息，形成路由選擇；（4）安全服務：提供安全的執(zhí)行環(huán)境；（5）應用服務：提供面向特定任務的服務接口。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體78移2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體79移動智能體系統(tǒng)Java-based:Odyssey.GeneralMagicInc.Concordia.Mitsubishi’sAglets.IBMVoyager.ObjectSpaceOthers:Tacoma:Univ.ofTromsoandCornellUniv.AgentTCL:DartmouthCollege2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體79移2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體80移動智能體系統(tǒng)—Voyager

Voyager的最大特點是以VoyagerORB作為核心，將Agent和分布式計算緊密結(jié)合在一起的。但Voyager只支持純Java的對象的通信，與CORBA和MASIF不兼容，它還支持異步或同步的通信，動態(tài)消息機制和單向多點發(fā)送。在容錯服務方面，Voyager支持任意時間的顯式地存儲，其安全機制主要是通過VoyagerSecurity類進行編程設置。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體80移2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體81移動智能體系統(tǒng)—

Aglet

Aglet是由IBM公司用純Java開發(fā)的移動Agent技術(shù)，并提供著實用的平臺—AgletWorkbench,讓人們開發(fā)或執(zhí)行移動Agent系統(tǒng)。Aglet是一個較為成功和全面的系統(tǒng)，主要表現(xiàn)在：它提供了一個簡單而全面的移動Agent編程模型；它為Agent間提供了動態(tài)和有效的通信機制；它還提供了一套詳細且易用的安全機制。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體81移2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體82Aglet的系統(tǒng)框架2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體82A2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體83ATP的示意圖2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體83A2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體84Aglet對象模型

Aglet系統(tǒng)首先提供一個上下文環(huán)境（context）來管理Aglet的基本行為：如創(chuàng)建（create）Aglet,復制（clone）Aglet,或分派（dispatch）Aglet到遠程機器，召回（retract）遠端的Aglet,或暫停（deactive）,喚醒（active）Aglet,以及清除（dispose）Aglet等。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體84A2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體85Aglet

生命周期模型基本操作:CreationCloningDispatchingRetractionActivationanddeactivationDisposalAgletCloneClassFileAgletDiskstorageDisposeDispatchRetractCreateDeactivateActivateContextAContextB2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體85A2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體86

Aglet的對象模型2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體862023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體87Aglet之間的通信Aglet與Aglet之間的通信，則可用消息傳遞的方法來傳遞消息對象。此外，基于安全上的考慮，Aglet并非讓外界直接存取其信息，而是透過一個代理（proxy）提供相應的接口與外界溝通。這樣做的好處，Aglet的所在位置會透明化，也就是Aglet想要與遠端的Aglet溝通時，只在本地主機上的上下文環(huán)境中產(chǎn)生對應遠端Aglet的代理，并與此代理溝通即可，不必直接處理網(wǎng)絡連接與通訊的問題。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體87A2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體88Aglet安全性

Aglet系統(tǒng)中的安全主要涉及主機對Aglet的攻擊，Aglet之間的攻擊，Aglet對主機的攻擊，以及來自底層網(wǎng)絡的攻擊。AgletWorkbench目前主要支持前面兩種攻擊的預防。以下簡要分析Aglet系統(tǒng)的安全對策。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體88A2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體89Aglet安全性對用戶和域的認證：數(shù)據(jù)完整性檢查：另外還有類似jdk安全模型的授權(quán)。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體89A2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體90內(nèi)容提要9.1概述 9.2分布式問題求解 9.3智能體理論 9.4智能體結(jié)構(gòu) 9.5智能體通信語言ACL 9.6協(xié)調(diào)和協(xié)作 9.7移動智能體 9.8多智能體環(huán)境MAGE

9.9小結(jié) 2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體90內(nèi)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體91多智能體環(huán)境MAGE多智能體環(huán)境MAGEMulti-AGentEnvironment目標面向智能體的軟件開發(fā)、集成和運行環(huán)境功能實現(xiàn)基于智能體的應用集成（軟件重用的最佳解決方案）主要特點分布式計算平臺多種軟件重用方案多種智能體生成方式圖形用戶界面、強大的管理功能豐富的行為模板、智能體行為調(diào)度模型2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體91多2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體92MAGE的總體結(jié)構(gòu)智能體統(tǒng)一建模平臺AUMP可視化智能體開發(fā)環(huán)境VAStudioMAGE

運行環(huán)境需求分析系統(tǒng)設計系統(tǒng)開發(fā)/智能體生成行為層智能體層智能體社會系統(tǒng)部署、運行2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體92M2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體93可視化開發(fā)環(huán)境VAStudio2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體93可2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體94MAGE智能體系統(tǒng)結(jié)構(gòu)AgentkernelSensorFunctionModuleInterfaceResourceDatabaseEngineCommunicatorSchedulingFunctionComponentPlug-INsReasoningNegotiationCo-OperationothersPlug-inManagerTaskDatabase2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體94M史忠植人工智能：DAI與智能體小結(jié)2023/1/495分布式人工智能的研究目標在于構(gòu)造描述自然系統(tǒng)、社會系統(tǒng)以及人機物三元世界的概念模型，研究由多個實體組成的系統(tǒng)中，各實體間如何交互作用、知識和動作如何分布與協(xié)作，以提高系統(tǒng)的整體性能，推動以新制造技術(shù)、新能源和智能城市為代表的“第三次工業(yè)革命”的發(fā)展。智能體是人工智能的實用化和分布式計算環(huán)境下智能軟件的重要技術(shù)，它們具有社會知識和領(lǐng)域知識，能依據(jù)心智狀態(tài)自治工作，并具有領(lǐng)域互操作和協(xié)作能力。本章首先介紹智能體的基本概念，然后介紹智能體的體系結(jié)構(gòu)、通信語言、協(xié)調(diào)和協(xié)作、移動智能體。最后介紹多智能體環(huán)境MAGE。史忠植人工智能：DAI與智能體小結(jié)2022/12/2792023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體96

ThankYou人工智能/2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體96人工智能

ArtificialIntelligence

第九章史忠植

中國科學院計算技術(shù)研究所/分布式人工智能與智能體DistributedAI&Agent2023/1/497史忠植人工智能：DAI與智能體人工智能

ArtificialIntelligence

第2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體98內(nèi)容提要9.1概述

9.2分布式問題求解 9.3智能體理論 9.4智能體結(jié)構(gòu) 9.5智能體通信語言ACL 9.6協(xié)調(diào)和協(xié)作 9.7移動智能體 9.8多智能體環(huán)境MAGE 9.9小結(jié) 2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體2內(nèi)容2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體99概述分布式人工智能主要研究在邏輯上或物理上分散的智能系統(tǒng)如何并行的、相互協(xié)作地實現(xiàn)問題求解。兩種解決問題的方法：自頂向下：分布式問題求解自底向上：基于智能體的方法2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體3概2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體100分布智能系統(tǒng)的特色系統(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。各個求解機構(gòu)由計算機網(wǎng)絡互連,在問題求解過程中,通信代價要比求解問題的代價低得多。系統(tǒng)中諸機構(gòu)能夠相互協(xié)作,來求解單個機構(gòu)難以解決,甚至不能解決的任務。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體4分布2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體101多智能體系統(tǒng)

20世紀90年代，多智能體系統(tǒng)（multi-agentsystems多智能體系統(tǒng))的研究成為分布式人工智能研究的熱點。多智能體系統(tǒng)主要研究自主的智能智能體之間智能行為的協(xié)調(diào)，為了一個共同的全局目標，協(xié)作進行問題求解?；谥悄苤悄荏w的概念，人們提出了一種新的人工智能定義：“人工智能是計算機科學的一個分支，它的目標是構(gòu)造能表現(xiàn)出一定智能行為的智能體”。所以，智能智能體的研究應該是人工智能的核心問題。斯坦福大學計算機科學系的Hayes-Roth在IJCAI'95的特邀報告中談到：“智能的計算機智能體既是人工智能最初的目標，也是人工智能最終的目標。”2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體5多智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體102多智能體系統(tǒng)

關(guān)于智能體的研究不僅受到了人工智能研究人員的關(guān)注，也吸引了數(shù)據(jù)通信、人機界面設計、機器人、并行工程等各領(lǐng)域的研究人員的興趣。有人認為：“基于智能體的計算（Agent-BasedComputing，簡稱ABC）,將成為軟件開發(fā)的下一個重要的突破?！?022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體6多智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體103內(nèi)容提要9.1概述 9.2分布式問題求解

9.3智能體理論 9.4智能體結(jié)構(gòu) 9.5智能體通信語言ACL 9.6協(xié)調(diào)和協(xié)作 9.7移動智能體 9.8多智能體環(huán)境MAGE 9.9小結(jié) 2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體7內(nèi)容2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體104

分布式問題求解特點：數(shù)據(jù)、知識、控制均分布在系統(tǒng)的各節(jié)點上，

既無全局控制，也無全局數(shù)據(jù)和知識存儲。兩種協(xié)作方式：任務分擔結(jié)果共享2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體82023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體105任務分擔

Smith和Davis提出了任務分擔方式。在任務分擔系統(tǒng)中,結(jié)點之間通過分擔執(zhí)行整個任務的子任務而相互協(xié)作,系統(tǒng)中的控制以目標為指導,各結(jié)點的處理目標是為了求解整個任務的一部分。任務分擔的問題求解方式適合于求解具有層次結(jié)構(gòu)的任務,如工廠聯(lián)合體生產(chǎn)規(guī)劃、數(shù)字邏輯電路設計、醫(yī)療診斷。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體9任務2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體106結(jié)果共享

Lesser和Corkill提出了結(jié)果共享方式。在結(jié)果共享方式的系統(tǒng)中,各結(jié)點通過共享部分結(jié)果相互協(xié)作,系統(tǒng)中的控制以數(shù)據(jù)為指導,各結(jié)點在任何時刻進行的求解取決于當時它本身擁有或從其它結(jié)點收到的數(shù)據(jù)和知識。結(jié)果共享的求解方式適合于求解與任務有關(guān)的各子任務的結(jié)果相互影響,并且部分結(jié)果需要綜合才能得出問題解的領(lǐng)域。如分布式運輸調(diào)度系統(tǒng)、分布式車輛監(jiān)控實驗系統(tǒng)DVMT2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體10結(jié)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體107分布式問題求解系統(tǒng)分類根據(jù)組織結(jié)構(gòu)，分布式問題求解系統(tǒng)可以分為三類：層次結(jié)構(gòu)類平行結(jié)構(gòu)類混合結(jié)構(gòu)類2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體11分2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體108分布式問題求解過程分布式問題求解過程可以分為四步：任務分解任務分配子問題求解結(jié)果綜合2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體12分2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體109任務分解合同網(wǎng)絡動態(tài)層次控制自然分解,固定分配部分全局規(guī)劃2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體13任2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體110分布式問題求解中協(xié)作的分類

按節(jié)點間協(xié)作量的多少，協(xié)作分為三類：全協(xié)作系統(tǒng)無協(xié)作系統(tǒng)半?yún)f(xié)作系統(tǒng)常用的通信方式有：共享全局存儲器信息傳遞黑板模型2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體14分2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體111內(nèi)容提要9.1概述 9.2分布式問題求解 9.3智能體理論

9.4智能體結(jié)構(gòu) 9.5智能體通信語言ACL 9.6協(xié)調(diào)和協(xié)作 9.7移動智能體 9.8多智能體環(huán)境MAGE 9.9小結(jié) 2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體15內(nèi)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體112

智能體多智能體（agent智能體，主體）系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個智能體協(xié)調(diào)其智能行為，即知識、目標、意圖及規(guī)劃等，實現(xiàn)問題求解。可以看作是一種由底向上設計的系統(tǒng)。Theagent

functionmapsfrompercepthistoriestoactions:[f:P*A]2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體162023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體113智能體的定義在計算機和人工智能領(lǐng)域中，智能體可以看作是一個實體，它通過傳感器感知環(huán)境，通過效應器作用于環(huán)境。Anagentisanythingthatcanbeviewedasperceivingitsenvironmentthroughsensorsandactinguponthatenvironmentthroughactuators2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體17智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體114智能體的特性智能體弱概念：自治性交互性協(xié)作性可通信性長壽性2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體18智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體115智能體的特性智能體強概念：知識、信念、意圖、承諾等心智狀態(tài)其它屬性：移動性推理能力規(guī)劃能力學習和適應能力誠實、善意、理性2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體19智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體116

智能體理論智能智能體的理論模型研究主要從邏輯、行為、心理、社會等角度出發(fā)，對智能智能體的本質(zhì)進行描述，為智能智能體系統(tǒng)創(chuàng)建奠定基礎。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體202023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體117理性智能體（BDI智能體）Belief——信念，智能體對環(huán)境的基本看法。Desire——愿望，智能體想要實現(xiàn)的狀態(tài)，即目標。Intention——意圖，目標的子集。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體21理2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體118

BDI智能體模型BDI智能體模型可以通過下列要素描述：一組關(guān)于世界的信念；智能體當前打算達到的一組目標；一個規(guī)劃庫，描述怎樣達到目標和怎樣改變信念；一個意圖結(jié)構(gòu)，描述智能體當前怎樣達到它的目標和改變信念。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體222023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體119BDI解釋器BDI-Interpreterinitialize-state();do options:=option-generator(event-queue,B,G,I); selected-options:=deliberate(options,B,G,I); update-intentions(selected-options,I); execute(I); get-new-external-events(); drop-successful-attitudes(B,G,I); drop-impossible-attitudes(B,G,I);untilquit2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體23B2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體120內(nèi)容提要9.1概述 9.2分布式問題求解 9.3智能體理論 9.4智能體結(jié)構(gòu)

9.5智能體通信語言ACL 9.6協(xié)調(diào)和協(xié)作 9.7移動智能體 9.8多智能體環(huán)境MAGE 9.9小結(jié) 2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體24內(nèi)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體121智能體結(jié)構(gòu)智能體結(jié)構(gòu)需要解決的問題包括：智能體由那些模塊組成，模塊之間如何交互信息，智能體感知到的信息如何影響它的行為和內(nèi)部狀態(tài)，如何將這些模塊用軟件或硬件的方式組合起來形成一個有機的整體。2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體25智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體122智能體基本結(jié)構(gòu)環(huán)境智能體感知作用黑箱軟件智能體2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體26智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體123智能智能體的工作過程環(huán)境交互信息融合信息處理作用交互感知作用2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體27智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體124智能體骨架程序functionSkeleton-Agent(percept)returnactionstatic:memory/*智能體的世界記憶*/memory←Update-Memory(memory,percept)action←Choose-Best-Action(memory)memory←Update-Memory(memory,action)returnaction2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體28智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體125智能體的分類

根據(jù)人類思維的層次模型，可以將智能體分成四類：反應智能體形象思維智能體抽象思維智能體復合式智能體形象思維智能體和抽象思維智能體也可以合稱為認知智能體2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體29智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體126

反應智能體環(huán)境當前世界傳感器動作效應器條件-動作規(guī)則智能體2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體302023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體127反應智能體程序functionReactive-Agent(percept)returnsactionstatic:rules,/*一組條件-動作規(guī)則*/state←Interpret-Input(percept)rule←Rule-Match(state,rules)action←Rule-Action[rule]returnaction2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體31反2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體128認知智能體環(huán)境信息融合傳感器動作效應器智能體規(guī)劃知識庫目標內(nèi)部狀態(tài)2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體32認2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體129認知智能體程序functionCognitive-Agent(percept)returnsaction static:environment,/*描述當前世界環(huán)境*/

kb,/*知識庫*/environment←Update-World-Model(environment,percept)state←Update-Mental-State(environment,state)action←Decision-Making(state,kb)environment←Update-World-Model(environment,action)returnaction2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體33認2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體130BDI結(jié)構(gòu)知識信念規(guī)劃意圖目標愿望2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體34B2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體131復合式智能體決策生成規(guī)劃反射建模通信感知行動其他智能智能體智能智能體外部世界預測協(xié)作與協(xié)商動作請求或應答信息一般情況緊急情況和簡單情況2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體35復2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體132規(guī)劃模塊世界的模型（包括其他智能體的模型）經(jīng)驗庫目標集合局部規(guī)劃器決策生成重新規(guī)劃規(guī)劃規(guī)劃目標2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體36規(guī)2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體133建模模塊世界的模型（包括其他智能體的模型）模型庫模型生成和維護預測規(guī)劃決策生成感知通信建模2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體37建2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體134通信模塊詞法庫語法庫詞義庫物理通信語言生成語言理解通信2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體38通2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體135智能體通信策略對話消息黑板協(xié)議通信協(xié)作協(xié)議2022/12/27史忠植人工智能：DAI與智能體39智2023/1/4史忠植人工智能：DAI與智能體136智能體通信中的主要問題語義：全部有關(guān)的智能體必須知道通信語言的語義，消息的語義內(nèi)容知識是分布式問題求解的核心部分。言語行為：通信語言