9、多智能体系统中的集体意图与集体承诺

多智能体系统中的集体意图与集体承诺

1. 集体意图相关研究

在多智能体系统的研究中,集体意图是一个核心概念。不同学者对集体意图有着不同的研究视角和定义。
- Rao等人的研究 :Rao等人(1992)着重考虑了执行社会计划的社会智能体的本体论和语义学相关问题。他们对联合意图的定义比我们的更弱,仅为单层定义,即“每个人都有个体意图,并且对此有共同信念”。这种定义并不排除强制和竞争的情况。
- Haddadi的研究 :Haddadi(1995)给出了一种内部或规定性的方法,类似于Wooldridge和Jennings(1999)对合作问题解决阶段的描述,但基于Rao和Georgeff(1991)的分支时间语义,而非Levesque等人(1990)的线性时间语义。她引入了成对智能体之间的预承诺和承诺的概念,并对其性质进行了广泛而有根据的讨论,包括通信等重要方面。然而,与我们的方法不同,她没有超越成对承诺的层面,也没有明确说明这些承诺对更大团队集体行为的贡献。
- Singh的研究 :Singh(1990)对群体意图提出了早期的另一种解释。他批评了最初用于模拟人类话语的两种关于群体意图的理论提案,即Grosz和Sidner(1990)的“共享计划”方法和Levesque等人(1990)的“共同行动”研究。他认为这两种理论不适合模拟分布式人工智能中更普遍的合作类型。在这两种理论中,共同信念是群体意图的一个组成部分,但创建共同信念在通信方面成本高昂,并且在通信媒介不可靠时是不可能的。此外,Levesque等人(1990)将关于放弃意图的通信义务作为群体意图概念的一部分,而这只是在某些情况下

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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