18、分布式问题解决与规划入门

分布式问题解决与规划入门

在当今复杂的计算和现实场景中，分布式问题解决与规划变得越来越重要。它涉及多个智能体协同工作，以解决各种复杂问题。下面将详细介绍分布式问题解决与规划的相关概念、动机、策略等内容。

1. 分布式问题解决与规划概述

分布式问题解决强调的是能力，仅仅有合作的意愿并不能确保产生有效的集体成果。它假定存在需要解决的问题以及对解决方案的期望。例如，一个由多个计算智能体组成的团队要设计一个人工制品（如汽车），他们制定的解决方案必须满足整体要求（如汽车应有四个轮子、发动机应能安装在发动机舱内且动力足够驱动汽车等），并且要以特定的形式存在（如装配厂的规格文档）。

分布式规划与分布式问题解决紧密交织，它既是一个问题本身，也是解决问题的一种手段。智能体需要解决如何共同规划工作，包括将问题分解为子问题、分配子问题、交换子问题解决方案以及合成整体解决方案等。

2. 分布式问题解决与规划的动机及示例问题

分布式问题解决和规划有以下几个主要动机，同时给出了相应的示例问题：
| 动机 | 描述 | 示例问题 |
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| 利用并行性加速问题解决 | 使用分布式资源并发工作，可借助并行性加快问题解决速度，具体改善程度取决于问题固有的并行度。 | 汉诺塔问题：由3根柱子和n个大小不同的圆盘组成，目标是将所有圆盘从一根柱子移动到另一根柱子，每次只能移动一个圆盘，且大圆盘不能放在小圆盘上面。 |
| 专业知识或问题解决能力的分布式特性 | 专业知识或其他问题解决能力本身可能是分布式的，需要多个具有不同能力的智能体协作解决复杂问题。 | 分布式传感器网络建立：用于监测大面积车辆移动，需将大的监