12、分布式人工智能的理论问题

分布式人工智能的理论问题

1. 引言

分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence, DAI）致力于通过多个智能代理的合作来解决复杂问题。这些代理可以是简单的处理元素，也可以是表现出理性行为的复杂实体。代理之间的合作是通过信息共享来实现的，从而确保整个群体能够协同工作以产生解决方案。代理群体是分布式的，意味着控制和数据不仅在逻辑上是分离的，而且通常在地理位置上也是分布的。

在这一领域，研究者们探索了如何有效地指导问题解决、产生合作以及形成有效的组织结构。本文将深入探讨这些理论问题，并介绍其在实际应用中的意义。

2. 控制对象以有效指导问题解决

2.1 控制机制的重要性

为了使分布式人工智能系统能够有效地解决问题，必须有一套控制机制来指导各个代理的行为。这些控制机制不仅要考虑单个代理的任务分配，还需要确保它们之间的协调一致，以实现全局目标。

2.2 控制机制的设计原则

控制机制的设计原则包括以下几点：

• 任务分解 ：将复杂问题分解为多个子问题，以便不同代理可以独立处理。
• 任务分配 ：根据代理的能力和资源，合理分配子任务。
• 任务优先级 ：设定任务的优先级，确保关键任务得到及时处理。
• 反馈机制 ：建立反馈机制，使代理能够根据任务进展调整策略。