35、自主智能系统与数据挖掘：构建高效的多智能体系统

自主智能系统与数据挖掘：构建高效的多智能体系统

1 引言

随着信息技术的快速发展，多智能体系统（MAS）和数据挖掘（DM）已经成为解决复杂问题的重要工具。多智能体系统通过多个智能体之间的协作来完成任务，而数据挖掘则通过对大量数据的分析来提取有价值的信息。将这两者结合起来，可以显著提升系统的智能化程度和效率。本文将探讨如何通过数据挖掘技术增强多智能体系统，特别是如何动态嵌入知识模型（KMs）到智能体中，以提高其适应性和灵活性。

2 数据挖掘与智能体的结合

2.1 数据挖掘的作用

数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。在多智能体系统中，数据挖掘可以帮助我们理解智能体的行为模式，预测未来行为，并优化智能体的决策过程。具体来说，数据挖掘可以应用于以下几个方面：

• 业务逻辑挖掘 ：通过分析历史数据集，了解系统的宏观行为模式。
• 行为日志分析 ：通过分析智能体的行为日志，了解微观行为模式。
• 进化数据挖掘 ：通过在智能体社区中使用进化算法，持续优化智能体的行为。

2.2 智能体的动态知识嵌入

智能体的动态知识嵌入