20、自主智能系统中的代理与数据挖掘

自主智能系统中的代理与数据挖掘

1. 引言

自主智能系统（AIS）是现代信息技术领域的一个新兴分支，它结合了人工智能、分布式计算和数据挖掘等多个学科的研究成果。这些系统不仅具备自我维护和适应的能力，还能通过代理（Agent）之间的协作完成复杂的任务。本文将深入探讨自主智能系统的原理及其在实际应用中的表现，特别是在代理和数据挖掘方面的进展。

2. 自主智能系统概述

自主智能系统是一种能够自我感知、自我调节并能与外界环境互动的系统。这类系统通常由多个自治组件构成，每个组件都拥有一定的处理能力和决策能力。通过相互协作，这些组件可以形成一个临时性的网络，以解决特定的问题。与传统的信息系统相比，自主智能系统具有以下几个特点：

• 自维护 ：不仅监控外部环境，还包括系统的自我监控。
• 分布式结构 ：由多个自治组件组成，这些组件有能力进行互进化。
• 适应性 ：基于多样性和选择机制，而非指令式的学习和调整。

这些特性使得自主智能系统在面对复杂多变的环境时表现出更强的灵活性和鲁棒性。

3. AIS的设计步骤

AIS的设计过程可以分为四个主要步骤，如图3所示：

步骤1：应用程序规范

在此阶段，需要明确应用程序的需求，包括全局问题（任务）的需求规格说明以及详细的应用元素处理规范。这一步骤确保了后续开发工作有明确的方向和依据。

步骤2：选择适合的AIS模型和算法