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高级人工智能
第十四章 分布式人工智能
史忠植
中国科学院计算技术所
精品
内容
概述
分布式问题求解
主体
主体理论
主体构造
主也无全局数据和知识存储。
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分布式问题求解
两种协作方式：
任务分担
结果共享
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任务分担
Smith 和Davis 提出了任务分担方式。在任务分担系统中, 结点之间通过分担执行整个任务的子任务而相互协作, 系统中的控制以目标为指导, 各结点的处理目标是为了求解整个任务的一局部。
任务分担的问题求解方式适合于求解具有层次构造的任务, 如工厂联合体生产规划、 数字逻辑电路设计、 医疗诊断。
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结果共享
Lesser 和 Corkill 提出了结果共享方式。在结果共享方式的系统中, 各结点通过共享局部结果相互协作, 系统中的控制以数据为指导, 各结点在任何时刻进展的求解取决于当时它本身拥有或从其它结点收到的数据和知识。
结果共享的求解方式适合于求解与任务有关的各子任务的结果相互影响, 并且局部结果需要综合才能得出问题解的领域。如分布式运输调度系统、分布式车辆监控实验系统DVMT
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分布式问题求解系统分类
根据组织构造，分布式问题求解系统可以分为三类：
层次构造类
平行构造类
混合构造类
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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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任务分解
合同网络
动态层次控制
自然分解, 固定分配
局部全局规划
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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别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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主体的思想
智能主体的几个典型的实例：
Microsoft的Office助手
计算机病毒〔破坏主体〕
计算机游戏或模拟中的智能角色
贸易和谈判主体〔如Ebay的拍卖主体〕
网络蜘蛛Web Spider〔搜索引擎中的数据搜集和索引主体，如Google〕
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主体程序设计
面向过程的方法
面向实体的方法
面向对象的方法
面向主体的方法
软件开发方法的进化
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主体的定义
在计算机和人工智能领域中，主体可以看作是一个实体，它通过传感器感知环境，通过效应器作用于环境。
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主体的特性
主体弱概念：
自治性
交互性
协作性
可通信性
长寿性
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主体的特性
主体强概念：
知识、信念、意图、承诺等心智状态
其它属性：
移动性
推理能力
规划能力
学习和适应能力
老实、善意、理性
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主体理论
智能主体的理论模型研究主要从逻辑、行为、心理、社会等角度出发，对智能主体的本质进展描述，为智能主体系统创立奠定根底。
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理性主体〔BDI主体〕
Belief——信念，主体对环境的根本看法。
Desire——愿望，主体想要实现的状态，即目标。
Intention——意图，目标的子集。
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BDI主体模型
BDI主体模型可以通过以下要素描述：
一组关于世界的信念；
主体当前打算到达的一组目标；
一个规划库，描述怎样到达目标和怎样改变信念；
一个意图构造，描述主体当前怎样到达它的目标和改变信念。
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BDI解释器
BDI-Interpreter
initialize-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);
until quit
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动作理论
情景演算是描述动作的主要的形式框架。 在情景演算中引入了状态和动作的概念，并利用两条逻辑公理来描述动作与状态的关系。一条公理描述一个动作在满足什么条件的状态之下可能发生，另外一条描述在一个状态之下某个动作发生以后当前状态如何改变。
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规划库的形式化表示
环境状态：
　S