人工智能及其應用習題參考答案

第九章Agent(艾真體)分布式人工智能系統(tǒng)有何特點？試與多艾真體系統(tǒng)的特性加以比較。分布式人工智能系統(tǒng)的特點：分布性系統(tǒng)信息(數(shù)據(jù)、學問、掌握)在規(guī)律上和物理上都是分布的連接性各個子系統(tǒng)和求解機構通過計算機網(wǎng)絡相互連接協(xié)作性各個子系統(tǒng)協(xié)調(diào)工作開放性通過網(wǎng)絡互連和系統(tǒng)的分布，便于擴大系統(tǒng)規(guī)模容錯性具有較多的冗余處理結點、通信路徑和學問，提高工作的牢靠性獨立性性工程 DPS MAS爭論內(nèi)容

爭論如何在多個合作和

爭論如何在一群自主的之間進展智能行為的協(xié)調(diào)解問題解問題建立大粒度的協(xié)作群體，首先定義各自分散自主的爭論目標通過各群體的協(xié)作實現(xiàn)問題求解Agent，然后爭論怎樣完成實際任務的求解問題設計方法承受自頂向下的設計方法承受自底向上的設計方法內(nèi)部關系協(xié)作、合作爭甚至是對抗的關系內(nèi)容要求需要有全局的問題，概念包含多個局部的問題，概模型和成功標準 念模型和成功標準共同點爭論如何對資源，學問，掌握進展劃分什么是艾真體？你對agent的譯法有何見解？Agent是能夠通過傳感器感知其環(huán)境，并借助執(zhí)行器作用于該環(huán)境的實體，可看作是從感知序列到動作序列的映射。其特性為：行為自主性，作用交互性，環(huán)境協(xié)調(diào)性，面對目標性，存在社會性，工作協(xié)作性，運行持續(xù)性，系統(tǒng)適應性，構造分布性，功能智能性Agent譯為艾真體的緣由主要有：一種普遍的觀點認為，Agent是一種通過傳感器感知其環(huán)境，并通過執(zhí)行器作用于該環(huán)境的實體。Agent還具有交互性，協(xié)調(diào)性，社會性，適應性和分布性的特性Agent的原義在格外廣泛的領域內(nèi)得到認可在找不到一個精準和公認的譯法時，宜承受音譯艾真體在構造上有何特點？在構造上又是如何分類的？每種構造的特點為何？＝體系構造+程序獨立真體的核心局部是決策生成器或問題求解器，起到主控作用真體的運行是一個或多個進程，并承受總體調(diào)度各個真體在多個計算機CPU上并行運行，其運行環(huán)境由體系構造支持。構造分類及特點反響式只是簡潔地對外部刺激產(chǎn)生響應，沒有內(nèi)部狀態(tài)慎思式是一個具有顯式符號模型的基于學問的系統(tǒng)跟蹤式作，然后執(zhí)行與規(guī)章相關的作用?；谀繕艘付ǖ哪繕?，就能夠產(chǎn)生的作用基于效果決策復合式反響，建模，規(guī)劃，通信和決策。艾真體為什么需要相互通信？的就是建立信任和創(chuàng)立社會聯(lián)系。試述艾真體通信的步驟、類型和方式。通信的步驟在一個通信大事中，講話者(T)要使用文字(W)向受話者(H)調(diào)查建議P在講話者身上發(fā)生3種作用意向：THP生成：TW綜合：TW在受話者身上發(fā)生4種作用感知：HW’(W’=W，但可能會有錯覺)W’P1P2,…Pn消歧：H推斷，TPi(抱負地，Pi=P，但誤會是可能的)總合：H打算信任PiTELLASK通信TELLASK直接訪問相互的學問庫使用形式語言通信通信的方式黑板構造方式黑板供給公共工作區(qū)，真體可以交換信息，數(shù)據(jù)和學問消息/對話方式艾真體有哪幾種主要通信語言？它們各有什么特點？學問詢問與操作語言KQMLKQML定義了一種真體間傳遞信息的標準語法及一些動作表達式，分為通信、消息和內(nèi)容三個層次學問交換語言KIF其語法根本上類似于用LISP語法書寫的一階謂詞演算多艾真體系統(tǒng)有哪幾種根本模型？其體系構造又有哪幾種？根本模型BDI模型理機制的根底。將BDI模型擴展至多真體系統(tǒng)時，提出了聯(lián)合意圖、社會承諾、合理行為等描述真體行為的形式化定義。協(xié)商模型產(chǎn)生于經(jīng)濟活動理論，主要用于資源競爭，任務安排和沖突消解等問題協(xié)作規(guī)劃模型它真體的行動與約束，并進展獨立規(guī)劃。自協(xié)調(diào)模型適應地調(diào)整行為，是建立在開放和動態(tài)環(huán)境下的多真體系統(tǒng)模型。體系構造真體網(wǎng)絡這種一一交互的構造將導致系統(tǒng)效率低下。真體聯(lián)盟有較大的敏捷性黑板構造掌握真體負責局部真體群體之間的遠程信息交互。試說明多艾真體的協(xié)作方法、協(xié)商技術和協(xié)調(diào)方式。標。協(xié)作方法決策網(wǎng)絡和遞歸建模并推測它們的行為。建立遞歸決策模型，利用動態(tài)規(guī)劃方法求解真體行為決策的表達Markov對策Markov過程，在多真體系統(tǒng)中真體的MarkovMarkov對策真體學習方法應的最優(yōu)反響。決策樹和對策樹實質(zhì)是將對策理論和對策過程形式化，以實現(xiàn)真體的自動推理過程協(xié)商技術協(xié)商協(xié)議真體之間的交互協(xié)商策略用于真體決策及選擇協(xié)商協(xié)議和通信消息，主要修改真體內(nèi)的決策和掌握過程(3)協(xié)商處理統(tǒng)分析兩方面智狀態(tài)來實現(xiàn)協(xié)調(diào)方法基于集中規(guī)劃對系統(tǒng)的目標進展分解，任務進展規(guī)劃，并指示其它真體執(zhí)行任務基于協(xié)商屬于分布式協(xié)調(diào)，系統(tǒng)中沒有作為規(guī)劃的主控真體基于對策論包括無通信協(xié)調(diào)和有通信協(xié)調(diào)兩類基于社會規(guī)劃以每個真體都必需遵循的社會規(guī)章，過濾策略，標準和慣例為根底的協(xié)調(diào)方法為什么多艾真體需要學習與規(guī)劃？規(guī)劃是連接精神狀態(tài)(打算，設想)與執(zhí)行動作的橋梁。多真體系統(tǒng)中的規(guī)劃與經(jīng)典規(guī)劃有所不同，需要反映環(huán)境的持續(xù)變化。你認為多艾真體系統(tǒng)的爭論方向應是哪些？其應用前景又如何？爭論方向？應用領域有：多機器人協(xié)調(diào)，過程智能掌握，網(wǎng)絡通信與治理，交通掌握，電子商務，遠程教學，遠程醫(yī)療，網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘，信息過濾、評估和集成以及數(shù)據(jù)庫治理。選擇一個你生疏的領域，編寫一頁程序來描述艾真體與環(huán)境的作用。說明承受何種艾真體構造為好？如何選擇真體構造？這些艾真體如何接近抱負的艾真體？轉變房間的外形和擺設物的位置，添加家具。試測量該環(huán)境中各艾真體，爭論如何改善其性能，以求處理更為簡單的地貌。有些艾真體一旦得知一個句子，就馬上進展推理，而另一些艾真體只有在得