AIA7-分布式人工智能ppt课件
33页1、第七章第七章 分布式人工智能分布式人工智能7.1 分布式人工智能系统 一、什么是分布式人工智能nDistributed Artificial Intelligence,简称DAI。nDAI 是人工智能和分布式计算相结合的产物 。nDAI 的提出,适应了设计并建立大型复杂智 能系统以及计算机支持协同工作的需要。nDAI 的目的主要研究在逻辑或物理上实现分 散的智能群体的行为与方法,研究协调、操 作它们的知识、技能和规划,用以完成多任 务系统和求解各种具有明确目标的问题。一、什么是分布式人工智能nDAI的研究可划分为两个基本范畴:n分布式问题求解(Distributed Problem Solving, DPS)n多智能体系统(Multi Agent System,MAS)或多 Agent系统的实现技术。一、什么是分布式人工智能n含义:n针对待解决的总问题,将其分解为若干子任务, 并为每个子任务设计一个问题求解的子系统。n研究内容:n首先需要智能地确定一个分配的策略:n如何把总任务在一群模块或者节点之间进行子任务分配 ;n其次需要智能地确定一个工作任务协同的策略:n在基于分散、松耦合知识源
2、的基础上,实现对问题的合 作求解。1. 分布式问题求解(DPS)一、什么是分布式人工智能n主要研究不同的智能体之间的行为协调和进 行工作任务协同。n即在一群自治的Agent之间,通过协调它们的知识 、目标、技能和系统规划,以确定采取必要的策 略与操作,达到求解多任务系统及解决各种复杂 问题的目标。nMAS是单个的 Agent 技术和分布式系统相结 合的发展产物,也是 DAI 研究的一个前沿领 域。2. 多智能体系统(MAS)实现技术二、分布式人工智能系统的特点n无论从逻辑上还是在物理上,系统中的数据和 知识的布局都以分布式表示为主,既没有全局 控制,也没有全局的数据存储;n系统中各路径和节点,既能并发地完成信息处 理,又能并行地求解问题,从而提高了全系统 的求解效率。1. 具有分布的特性二、分布式人工智能系统的特点n把要求解的总任务划分为几个相对独立的子 任务,降低各独立节点及子系统的复杂度, 降低开发与处理的复杂性;n通过节点及子系统的连接和网络的分布式互 连;n这种结构方便于系统规模的扩充,使系统具 有比单个系统更大的开放性和灵活性。2. 具有独立、连接、开放的特性二、分布式人工智
3、能系统的特点n分布式求解机构由计算机网络互连,使系统通 信的代价小于求解问题的代价,并因此降低了 问题求解总代价;n分布式系统具有较多的冗余度和调度处理的知 识,能够使系统在出现故障时,仅仅通过调度 冗余路径或降低响应速度的代价,就可以保障 系统正常工作,提高系统可靠性;n依靠系统中诸机构的相互协同支持,以便解决 单个机构难以或无法解决的困难问题。3. 具有高效、容错、协同的特性7.2 分布式问题求解(DPS)一、DPS系统的协同方式n在分布式问题求解系统中,由于系统中没有 一个节点拥有足够的数据和知识来求解整个 问题,因此,要求各个节点能够共享问题的 知识源及其答案,必要时节点间需要交换与 问题有关的求解状态信息,以便协同工作。n协同工作方式:n任务分担;n结果共享。一、DPS系统的协同方式n节点之间通过分担执行总任务的子任务而 相互协作,系统中的控制以目标为指导, 各节点的处理目标是求解整个问题的一部 分。n适合于求解具有层次结构的任务。1. 任务分担一、DPS系统的协同方式n各节点通过共享部分结果相互协作,系统 中的控制以数据为指导,各节点在任何时 刻进行的求解取决于当时它所拥有
4、的或从 其他节点得到的数据和知识。n适合于求解与总任务有关的各子任务的结 果相互影响,并且部分结果需要综合才能 得出最终解的问题。2. 结果共享nDPS 系统的组织结构,是指节点之间信息 与控制关系以及问题求解能力在节点中的 分布模式。可分为三大类型:n层次类型任务是分层的,即每个任务由若 干下层子任务组成。但同层子任务之间在逻辑 上或物理上是分布的。n平行类型任务是平行的,即每个任务由性 质类似、具有平行关系的若干子任务组成。但 各个子任务在时间或空间上是分布的。n混合类型任务是分层的,而每层中的任务 是并行的。同时,各个子任务是分布的。二、DPS系统的分类与组织二、DPS系统的分类与组织n根据子系统间协作量的多少, DPS 系统可分 为:n全协作系统n无协作系统n半协作系统nDPS 系统的通信方式:n共享全局存储器方式n信息传递方式n黑板模型方式n二、DPS系统的分类与组织n分布式问题求解过程:n任务分解由任务分解器来完成n任务分解器按一定的算法将接受的任务分解为若干相 对独立、又相互联系的子任务。n任务分配由任务分配器来完成n任务分配器按一定的分配算法将各个子任务分配到合 适的节
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