2、多智能体环境中的团队协作

多智能体环境中的团队协作

1. 自主智能体

自主智能体是一个计算机系统,处于特定环境中,能够为实现设计目标而进行灵活的自主行动。多智能体系统(MASs)是由一组松散耦合的自主智能体相互协作以解决特定问题的计算系统。由于问题往往超出单个智能体的能力,智能体需要相互通信、合作、协调和协商。

多智能体系统的环境通常是动态且不可预测的。早期多智能体系统设计侧重于软件智能体协作团队,如今,计算智能体与人类携手合作的团队需求日益增长,例如由机器人、软件智能体和人类组成的救援团队。

2. 多智能体环境:跨学科的巅峰

多智能体系统的核心在于多样性,它能突破上一代基于知识工程的复杂(分布式)智能系统的限制,灵活性对于在动态和不可预测环境中实现目标导向行为至关重要。

多智能体系统与其他学科有着重要联系:
- 哲学 :信念和意图哲学催生了BDI理性智能体模型;语言哲学中的言语行为理论为智能体通信语言赋予语义;论证理论用于设计更丰富的智能体交互协议。
- 社会科学 :组织设计和政治理论在多智能体系统的设计和评估中变得重要;社会学、法律和心理学理论与规范、群体行为、信任和说服等问题相关;市场营销理论与智能体的偏好引出问题有关。

3. 为何需要智能体团队

合作至关重要,许多日常任务单个智能体无法完成,多个智能体合作则能更高效地完成。智能体团队是致力于追求特定持久目标的社会群体。

团队协作具有以下基本特征:
- 共同努力实现共同目标;
- 持续监控团队整体进展;
- 必要时相互帮

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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