34、自主智能系统与数据挖掘技术综述

自主智能系统与数据挖掘技术综述

1. 引言

在当今数字化时代，自主智能系统（AIS）和数据挖掘（DM）技术的发展为信息处理带来了新的机遇和挑战。自主智能系统不仅能够模仿人类智能，还能通过多代理系统（MAS）和数据挖掘技术实现复杂任务的自动化处理。本文将探讨这两项技术的结合如何推动智能信息系统的进步，并详细介绍其应用场景和技术实现。

2. 自主智能系统概述

自主智能系统是一类能够自主感知环境变化、做出决策并执行相应行动的智能体。这类系统通常由多个智能代理组成，每个代理都能独立运作并在必要时与其他代理协作。为了实现高效的协作，代理之间需要共享信息、协商任务分配，并共同解决问题。以下是几种常见的代理类型：

• 感知代理 ：负责收集外部环境的数据，如温度、湿度、空气质量等。
• 决策代理 ：基于收集到的数据进行分析，制定最优策略。
• 执行代理 ：根据决策代理的指令执行具体任务。

2.1 多代理系统的特点

多代理系统具有以下特点：
- 分布式架构 ：系统由多个独立运行的代理组成，每个代理都有自己的处理能力和通信机制。
- 灵活性 ：代理可以根据实际情况调整自身行为，以适应不同的任务需求。
- 鲁棒性 ：即使某些代理失效，整个系统仍然可以正常运作。