24、智能体谈判与协调的高级特性

智能体谈判与协调的高级特性

1. 引言

在当今的科技环境中，计算机应用的复杂性不断增加，运行于动态分布式环境中的系统需要具备更强的决策能力，以智能地满足自身目标。智能体作为这类系统设计与实现的理想候选者，应在分布式、动态且常为开放的环境中具备高度的自主性。

智能体的学习能力至关重要。在动态环境中，智能体面临着各种挑战，如与对手交易、与潜在伙伴协商未来合作，或与团队成员共同参与对抗性竞争等。这些场景都凸显了引入智能体学习能力的重要性，同时也强调了从环境中提取适当反馈的方法的重要性。

学习算法通常可根据反馈方式分为两类：一类是已知期望动作的监督学习算法，另一类是反馈值与需最大化的效用度量相关的强化学习算法。本文主要致力于将强化学习算法应用于智能体，以提升其在动态环境中与其他智能体交互时的性能。

此外，智能体在对抗性环境中的协调也是一个关键问题。以模拟机器人足球比赛为例，这一场景既需要智能体之间的协作，又存在不同团队之间的竞争。在这种不断变化的环境中，计划好的联合行动可能会受到其他更紧急反应的挑战，从而导致智能体协调不足。因此，需要一种有效的解决方案来应对这一问题。

2. 智能体的自主性

2.1 认知智能体

智能体的定义通常依据特定的标准。智能体应具备灵活的自主行动能力，包括感知环境后的反应能力、主动采取行动的能力以及与其他智能体进行智能交互以满足自身目标的社交能力。

理性或认知智能体使用形式化方法作为内部规范语言来确定其推理方式，并最终在环境中采取特定行动。不同类型的逻辑，如模态逻辑、时态逻辑、意图逻辑和非单调逻辑，一直是描述智能体推理过程的传统选择，这些推理过程主要基于认知概