31、数据挖掘与自主智能系统的融合：提升多智能体系统效能的新途径

数据挖掘与自主智能系统的融合：提升多智能体系统效能的新途径

1. 引言

随着科技的进步，自主智能系统（AIS）和数据挖掘（DM）逐渐成为研究热点。自主智能系统通过代理（Agents）实现复杂任务的自动化处理，而数据挖掘技术则可以从海量数据中提取有价值的信息。本文将探讨如何将这两种技术相结合，以提升多智能体系统（MAS）的性能和灵活性。我们将介绍一个名为Agent Academy的开源平台，该平台整合了数据挖掘功能与代理设计和开发能力，为用户提供了强大的工具。

2. 自主智能系统与数据挖掘概述

2.1 自主智能系统简介

自主智能系统是指能够在没有人类干预的情况下执行特定任务的系统。这类系统通常由多个智能代理组成，每个代理都可以独立工作并与其他代理协作完成复杂任务。代理的行为逻辑可以通过静态业务规则设定，但这可能导致系统无法捕捉到运行期间发生的有趣事件之间的关联。因此，从历史应用数据中提取有用的知识模型变得尤为重要。

2.2 数据挖掘技术概述

数据挖掘是从大量数据集中发现模式的过程。它包括但不限于分类、聚类、关联规则学习等方法。对于多智能体系统而言，数据挖掘可以帮助生成智能体的知识模型，从而使智能体能够更好地理解和适应环境变化。例如，通过对历史交易数据进行分析，可以为电子商务平台上的买家和卖家代理提供更准确的商品推荐。 </