33、自主智能系统与数据挖掘技术的融合

自主智能系统与数据挖掘技术的融合

1. 引言

在当今信息化的时代，自主智能系统（Autonomous Intelligent Systems, AIS）和数据挖掘（Data Mining, DM）技术的结合已经成为研究热点。随着硬件性能的提升和算法的进步，复杂的数据挖掘方法不断涌现，使得智能代理能够在各种应用场景中表现出色。本文将探讨如何将这两项技术有机结合，以提高系统的智能化水平和应用效率。

2. 自主智能系统的定义与发展

自主智能系统是指一类能够自主感知环境、做出决策并执行任务的智能系统。这类系统通常集成多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）和数据挖掘技术，以支持复杂的预处理和后处理步骤。现代AIS不仅限于单一任务，而是能够处理一系列互相关联的任务，形成一个由多个自主但协作的单元组成的网络。

2.1 多智能体系统（MAS）

多智能体系统是AIS的核心组成部分之一。每个智能体都可以视为一个独立的实体，具有自己的目标、行为模式和通信机制。智能体之间通过交换消息进行互动，这些消息编码在特定的通信语言中。智能体根据接收到的消息内容采取相应的行动或决策，这些决策遵循由数据挖掘原始定义的推理机制。

智能体的特性

• 自主性 ：智能体可以独立完成任务。