2、分布式智能系统中的协调机制解析

分布式智能系统中的协调机制解析

在分布式智能系统（Distributed Intelligent Systems）中，协调是一个至关重要的概念，它对于系统的有效运行和问题解决起着关键作用。本文将深入探讨分布式智能系统中协调的相关内容，包括客观协调与主观协调的分类、分布式问题解决系统的特性等。

1. 协调的分类：客观与主观

在分布式人工智能（DAI）领域，协调是一个跨学科的主题，相关研究分散在不同的领域，导致协调概念、技术和方法在不同学科间的传播存在困难。为了更好地理解和应用协调，Schumacher提出了将协调分为客观协调和主观协调的分类方法。

• 客观依赖与主观依赖 ：客观依赖指的是代理之间的依赖关系，涉及系统的基本交互方式、代理的生成与销毁以及环境的组织；主观依赖则是代理内部的依赖关系，通常涉及“心理”范畴。
• 客观协调与主观协调的定义
  • 客观协调 ：主要管理代理外部的客观依赖关系，关注代理之间的交互方面。
  • 主观协调 ：管理代理内部对其他代理的依赖关系。

如果不能区分这两种协调层次，会使多代理系统（MAS）的设计和实现变得复杂。例如，在一个用于模拟组织层次结构的多代理系统中，如果通过每个代理内部的知识表示来模拟层次结构，而不是通过建立代表它的通信流来描述，就会导致混淆。这种混淆在使用代理通信语言（ACLs）进行通信的心理代理组成的MAS中尤为常见。

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