《人工智能》教材第10章-分布式智能課件

新工科信息技術(shù)基礎(chǔ)系列規(guī)劃教材人工智能新工科信息技術(shù)基礎(chǔ)系列規(guī)劃教材人工智能第十章分布式智能10.1分布式人工智能10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)10.3分布式智能應(yīng)用習(xí)題新工科信息技術(shù)基礎(chǔ)系列規(guī)劃教材of312第十章分布式智能10.1分布式人工智能10.2分布式協(xié)10.1

分布式人工智能第十章分布式智能of313

分布式人工智能（DistributedArtificialIntelligence，DAI）將人工智能與分布式計算相結(jié)合，在通信、計算、控制的基礎(chǔ)上打造深度信息物理融合系統(tǒng)（CyberPhysicalSystem，CPS），并通過移動邊緣網(wǎng)絡(luò)、多智能體協(xié)同、群智感知策略等技術(shù)實現(xiàn)分布式感知、計算與決策，以應(yīng)對大型復(fù)雜系統(tǒng)的智能化體系構(gòu)建。10.1分布式人工智能第十章分布式智能of31310.1

分布式人工智能第十章分布式智能of3141．多智能體系統(tǒng)10.1分布式人工智能第十章分布式智能of3141．多智10.1

分布式人工智能第十章分布式智能of315多智能體系統(tǒng)（Multi-AgentSystem，MAS）是多個智能體（Agent）組成的集合。1．多智能體系統(tǒng)10.1分布式人工智能第十章分布式智能of315多智能體10.1

分布式人工智能第十章分布式智能of316案例1：滴滴打車1．多智能體系統(tǒng)10.1分布式人工智能第十章分布式智能of316案例1：10.1

分布式人工智能第十章分布式智能of317案例2：RoboCup1．多智能體系統(tǒng)10.1分布式人工智能第十章分布式智能of317案例2：10.1分布式人工智能第十章分布式智能of318案例3：分揀機器人1．多智能體系統(tǒng)10.1分布式人工智能第十章分布式智能of318案例3：10.1分布式人工智能第十章分布式智能of319邊緣計算的特點：1）連接性 2）數(shù)據(jù)入口 3）約束性4）分布性 5）融合性2．邊緣計算邊緣計算體系架構(gòu)10.1分布式人工智能第十章分布式智能of319邊緣計算10.1分布式人工智能第十章分布式智能of3110根據(jù)邊緣計算節(jié)點的典型應(yīng)用場景，可將邊緣計算架構(gòu)定義為：2．邊緣計算1實時計算系統(tǒng)2輕量計算系統(tǒng)3智能網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)4智能分布式系統(tǒng)10.1分布式人工智能第十章分布式智能of3110根據(jù)邊10.1分布式人工智能第十章分布式智能邊緣計算與云計算協(xié)同2．邊緣計算協(xié)同領(lǐng)域邊緣計算云計算網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)聚合數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)多智能體業(yè)務(wù)編排應(yīng)用特定應(yīng)用生命周期管理智能分布式推理集中式訓(xùn)練邊緣計算可以分成三個階段：互聯(lián)、智能、自治。10.1分布式人工智能第十章分布式智能邊緣計算與云計算協(xié)10.1分布式人工智能第十章分布式智能2．邊緣計算設(shè)備域：邊緣計算在這一層，可以對感知的信息直接進行計算處理。網(wǎng)絡(luò)域：通過部署計算能力，實現(xiàn)各網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的自動轉(zhuǎn)換，對數(shù)據(jù)格式進行標準化處理。數(shù)據(jù)域：邊緣計算，使得數(shù)據(jù)管理更智能、存儲方式更靈活。應(yīng)用域：邊緣計算提供屬地化的業(yè)務(wù)邏輯和應(yīng)用智能。邊緣計算聯(lián)盟（ECC）針對邊緣計算，定義了四個領(lǐng)域：10.1分布式人工智能第十章分布式智能2．邊緣計算設(shè)備域10.1分布式人工智能第十章分布式智能3．群智感知10.1分布式人工智能第十章分布式智能3．群智感知第十章分布式智能10.1分布式人工智能10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)10.3分布式智能應(yīng)用習(xí)題新工科信息技術(shù)基礎(chǔ)系列規(guī)劃教材of3114第十章分布式智能10.1分布式人工智能10.2分布式協(xié)10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能1．符號推理體系

以Bratman等提出的BDI（BriefDesireIntention）理論作為基礎(chǔ)，通過建立比較完整的符號系統(tǒng)并基于經(jīng)典人工智能的符號處理，來進行知識推理以使智能體具有自主思考、決策以及與其他智能體和環(huán)境進行協(xié)調(diào)行動的能力。這種體系主要包括三種代表性的理論：1）聯(lián)合意圖理論。2）共享計劃理論。3）計劃的隊行為。10.2分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能1．符號推理體10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能1．符號推理體系1）聯(lián)合意圖理論

基本思想是：多個智能體在完成共同的任務(wù)時會形成一個共同的承諾，并堅守承諾，直到成功完成共同任務(wù)，除非出現(xiàn)下列任何一種情況：①智能體發(fā)現(xiàn)共同任務(wù)已經(jīng)完成。②智能體發(fā)現(xiàn)共同任務(wù)不可能完成。③智能體發(fā)現(xiàn)沒有必要執(zhí)行該共同任務(wù)。面向任務(wù)的聯(lián)合意圖關(guān)鍵流程10.2分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能1．符號推理體10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能1．符號推理體系2）共享計劃理論

該理論由Grosz等提出，其基本思想是：參與聯(lián)合行動的各個智能體先達成一個包括具體行動步驟和各方面細節(jié)的共享計劃，并且相信所有智能體都打算參與聯(lián)合行動并接受共享計劃；數(shù)個智能體組建形成子團體，不同的子團體或單獨或組合地完成共享計劃的每一個具體步驟；子團體之外的其他智能體都相信子團體能夠完成相應(yīng)的具體步驟，并形成相應(yīng)的共享計劃。于是，通過共享計劃的協(xié)調(diào)，各個智能體就能合作完成共同的任務(wù)。10.2分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能1．符號推理體10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能1．符號推理體系3）計劃的隊行為

計劃由設(shè)計者事先確定，而不是由MAS動態(tài)產(chǎn)生，各個智能體在行動之前就被賦予有關(guān)完整計劃的詳細信息?；诜栂到y(tǒng)的分布式體系結(jié)構(gòu)與協(xié)調(diào)機制存在的主要問題是：①符號主義要求對環(huán)境有比較完整和復(fù)雜的模型，而如何使智能體自身模型的計算和推理與環(huán)境保持同步就是一個棘手的問題；②復(fù)雜模型計算和推理使智能體對環(huán)境的適應(yīng)能力變差，并且難以滿足模型與領(lǐng)域無關(guān)性的要求；③對于大型復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)而言，符號模型建立過程的繁瑣和效率低下等問題表現(xiàn)的尤為嚴重。10.2分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能1．符號推理體10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能2．行為主義體系

基于行為主義的MAS以Brooks的基于行為的系統(tǒng)分析與設(shè)計方法為基礎(chǔ)，其系統(tǒng)設(shè)計有三個基本原則：1）最小性：系統(tǒng)應(yīng)盡量簡單以便與環(huán)境進行快速交互；2）無狀態(tài)性：系統(tǒng)本身沒有關(guān)于外部環(huán)境的狀態(tài)模型，其行為是基于“感知-行為”的模式進行的；3）魯棒性：系統(tǒng)能夠有效地處理而不是去除實際環(huán)境中的不確定性。10.2分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能2．行為主義體10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能3．協(xié)作進化體系

自然界中的各個物種共同生存于同一個生態(tài)系統(tǒng)中，每個物種在其中都有自己的生存環(huán)境。由于資源有限，各個物種必須通過競爭和合作才能獲得自己生存所需的資源。競爭和合作又促使物種不斷進化和改變，并影響彼此的進化過程，這樣的過程就稱為協(xié)進化。協(xié)進化概念是基于物種間兩種最基本的交互方式而得到的，即合作與競爭。因此，在這個意義上，協(xié)進化可以分為：

1）合作型協(xié)進化（CooperativeCoevolution)。

2）競爭型協(xié)進化（CompetitiveCoevolution）。10.2分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能3．協(xié)作進化體10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能3．協(xié)作進化體系基于協(xié)進化機制的多傳感器管理體系10.2分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能3．協(xié)作進化體10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能4．平行智能體系平行學(xué)習(xí)智能體系架構(gòu)10.2分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能4．平行智能體第十章分布式智能10.1分布式人工智能10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)10.3分布式智能應(yīng)用習(xí)題新工科信息技術(shù)基礎(chǔ)系列規(guī)劃教材of3123第十章分布式智能10.1分布式人工智能10.2分布式協(xié)10.3

分布式智能應(yīng)用第十章分布式智能1．智慧交通智慧交通分布式應(yīng)用場景10.3分布式智能應(yīng)用第十章分布式智能1．智慧交通智慧交10.3

分布式智能應(yīng)用第十章分布式智能2．柔性制造柔性制造分布式智能體系10.3分布式智能應(yīng)用第十章分布式智能2．柔性制造柔性制10.3

分布式智能應(yīng)用第十章分布式智能3．工業(yè)區(qū)塊鏈工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)能源區(qū)塊鏈架構(gòu)10.3分布式智能應(yīng)用第十章分布式智能3．工業(yè)區(qū)塊鏈工業(yè)10.3

分布式智能應(yīng)用第十章分布式智能4．戰(zhàn)術(shù)物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)術(shù)物聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)10.3分布式智能應(yīng)用第十章分布式智能4．戰(zhàn)術(shù)物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)術(shù)第十章分布式智能10.1分布式人工智能10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)10.3分布式智能應(yīng)用習(xí)題新工科信息技術(shù)基礎(chǔ)系列規(guī)劃教材of3128第十章分布式智能10.1分布式人工智能10.2分布式協(xié)習(xí)題：1．通過查閱相關(guān)文獻，思考分布式人工智能的重要性及應(yīng)用價值。2．分布式人工智能主要涉及哪些關(guān)鍵技術(shù)？3．簡述多智能體系統(tǒng)（MAS）的定義。4．通過一個應(yīng)用案例，詳細闡述多智能體系統(tǒng)的工作原理及架構(gòu)。5．簡述邊緣計算的主要特點，并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)分析移動邊緣網(wǎng)絡(luò)的主要架構(gòu)和實際應(yīng)用案例。6．結(jié)合分布式協(xié)同體系架構(gòu)的四種主要類型，選其中一種進行分析，并根據(jù)經(jīng)典文獻闡述主要思想和算法。7．通過查閱相關(guān)文獻，闡述平行智能駕駛在智能交通中的應(yīng)用原理和方法。8．通過查閱相關(guān)文獻，闡述柔性制造在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用原理和方法。習(xí)題：1．通過查閱相關(guān)文獻，思考分布式人工智能的重要性及應(yīng)用感謝聆聽感謝聆聽新工科信息技術(shù)基礎(chǔ)系列規(guī)劃教材人工智能新工科信息技術(shù)基礎(chǔ)系列規(guī)劃教材人工智能第十章分布式智能10.1分布式人工智能10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)10.3分布式智能應(yīng)用習(xí)題新工科信息技術(shù)基礎(chǔ)系列規(guī)劃教材of3132第十章分布式智能10.1分布式人工智能10.2分布式協(xié)10.1

分布式人工智能第十章分布式智能of3133

分布式人工智能（DistributedArtificialIntelligence，DAI）將人工智能與分布式計算相結(jié)合，在通信、計算、控制的基礎(chǔ)上打造深度信息物理融合系統(tǒng)（CyberPhysicalSystem，CPS），并通過移動邊緣網(wǎng)絡(luò)、多智能體協(xié)同、群智感知策略等技術(shù)實現(xiàn)分布式感知、計算與決策，以應(yīng)對大型復(fù)雜系統(tǒng)的智能化體系構(gòu)建。10.1分布式人工智能第十章分布式智能of31310.1

分布式人工智能第十章分布式智能of31341．多智能體系統(tǒng)10.1分布式人工智能第十章分布式智能of3141．多智10.1

分布式人工智能第十章分布式智能of3135多智能體系統(tǒng)（Multi-AgentSystem，MAS）是多個智能體（Agent）組成的集合。1．多智能體系統(tǒng)10.1分布式人工智能第十章分布式智能of315多智能體10.1

分布式人工智能第十章分布式智能of3136案例1：滴滴打車1．多智能體系統(tǒng)10.1分布式人工智能第十章分布式智能of316案例1：10.1

分布式人工智能第十章分布式智能of3137案例2：RoboCup1．多智能體系統(tǒng)10.1分布式人工智能第十章分布式智能of317案例2：10.1分布式人工智能第十章分布式智能of3138案例3：分揀機器人1．多智能體系統(tǒng)10.1分布式人工智能第十章分布式智能of318案例3：10.1分布式人工智能第十章分布式智能of3139邊緣計算的特點：1）連接性 2）數(shù)據(jù)入口 3）約束性4）分布性 5）融合性2．邊緣計算邊緣計算體系架構(gòu)10.1分布式人工智能第十章分布式智能of319邊緣計算10.1分布式人工智能第十章分布式智能of3140根據(jù)邊緣計算節(jié)點的典型應(yīng)用場景，可將邊緣計算架構(gòu)定義為：2．邊緣計算1實時計算系統(tǒng)2輕量計算系統(tǒng)3智能網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)4智能分布式系統(tǒng)10.1分布式人工智能第十章分布式智能of3110根據(jù)邊10.1分布式人工智能第十章分布式智能邊緣計算與云計算協(xié)同2．邊緣計算協(xié)同領(lǐng)域邊緣計算云計算網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)聚合數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)多智能體業(yè)務(wù)編排應(yīng)用特定應(yīng)用生命周期管理智能分布式推理集中式訓(xùn)練邊緣計算可以分成三個階段：互聯(lián)、智能、自治。10.1分布式人工智能第十章分布式智能邊緣計算與云計算協(xié)10.1分布式人工智能第十章分布式智能2．邊緣計算設(shè)備域：邊緣計算在這一層，可以對感知的信息直接進行計算處理。網(wǎng)絡(luò)域：通過部署計算能力，實現(xiàn)各網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的自動轉(zhuǎn)換，對數(shù)據(jù)格式進行標準化處理。數(shù)據(jù)域：邊緣計算，使得數(shù)據(jù)管理更智能、存儲方式更靈活。應(yīng)用域：邊緣計算提供屬地化的業(yè)務(wù)邏輯和應(yīng)用智能。邊緣計算聯(lián)盟（ECC）針對邊緣計算，定義了四個領(lǐng)域：10.1分布式人工智能第十章分布式智能2．邊緣計算設(shè)備域10.1分布式人工智能第十章分布式智能3．群智感知10.1分布式人工智能第十章分布式智能3．群智感知第十章分布式智能10.1分布式人工智能10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)10.3分布式智能應(yīng)用習(xí)題新工科信息技術(shù)基礎(chǔ)系列規(guī)劃教材of3144第十章分布式智能10.1分布式人工智能10.2分布式協(xié)10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能1．符號推理體系

以Bratman等提出的BDI（BriefDesireIntention）理論作為基礎(chǔ)，通過建立比較完整的符號系統(tǒng)并基于經(jīng)典人工智能的符號處理，來進行知識推理以使智能體具有自主思考、決策以及與其他智能體和環(huán)境進行協(xié)調(diào)行動的能力。這種體系主要包括三種代表性的理論：1）聯(lián)合意圖理論。2）共享計劃理論。3）計劃的隊行為。10.2分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能1．符號推理體10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能1．符號推理體系1）聯(lián)合意圖理論

基本思想是：多個智能體在完成共同的任務(wù)時會形成一個共同的承諾，并堅守承諾，直到成功完成共同任務(wù)，除非出現(xiàn)下列任何一種情況：①智能體發(fā)現(xiàn)共同任務(wù)已經(jīng)完成。②智能體發(fā)現(xiàn)共同任務(wù)不可能完成。③智能體發(fā)現(xiàn)沒有必要執(zhí)行該共同任務(wù)。面向任務(wù)的聯(lián)合意圖關(guān)鍵流程10.2分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能1．符號推理體10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能1．符號推理體系2）共享計劃理論

該理論由Grosz等提出，其基本思想是：參與聯(lián)合行動的各個智能體先達成一個包括具體行動步驟和各方面細節(jié)的共享計劃，并且相信所有智能體都打算參與聯(lián)合行動并接受共享計劃；數(shù)個智能體組建形成子團體，不同的子團體或單獨或組合地完成共享計劃的每一個具體步驟；子團體之外的其他智能體都相信子團體能夠完成相應(yīng)的具體步驟，并形成相應(yīng)的共享計劃。于是，通過共享計劃的協(xié)調(diào)，各個智能體就能合作完成共同的任務(wù)。10.2分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能1．符號推理體10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能1．符號推理體系3）計劃的隊行為

計劃由設(shè)計者事先確定，而不是由MAS動態(tài)產(chǎn)生，各個智能體在行動之前就被賦予有關(guān)完整計劃的詳細信息?；诜栂到y(tǒng)的分布式體系結(jié)構(gòu)與協(xié)調(diào)機制存在的主要問題是：①符號主義要求對環(huán)境有比較完整和復(fù)雜的模型，而如何使智能體自身模型的計算和推理與環(huán)境保持同步就是一個棘手的問題；②復(fù)雜模型計算和推理使智能體對環(huán)境的適應(yīng)能力變差，并且難以滿足模型與領(lǐng)域無關(guān)性的要求；③對于大型復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)而言，符號模型建立過程的繁瑣和效率低下等問題表現(xiàn)的尤為嚴重。10.2分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能1．符號推理體10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能2．行為主義體系

基于行為主義的MAS以Brooks的基于行為的系統(tǒng)分析與設(shè)計方法為基礎(chǔ)，其系統(tǒng)設(shè)計有三個基本原則：1）最小性：系統(tǒng)應(yīng)盡量簡單以便與環(huán)境進行快速交互；2）無狀態(tài)性：系統(tǒng)本身沒有關(guān)于外部環(huán)境的狀態(tài)模型，其行為是基于“感知-行為”的模式進行的；3）魯棒性：系統(tǒng)能夠有效地處理而不是去除實際環(huán)境中的不確定性。10.2分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能2．行為主義體10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能3．協(xié)作進化體系

自然界中的各個物種共同生存于同一個生態(tài)系統(tǒng)中，每個物種在其中都有自己的生存環(huán)境。由于資源有限，各個物種必須通過競爭和合作才能獲得自己生存所需的資源。競爭和合作又促使物種不斷進化和改變，并影響彼此的進化過程，這樣的過程就稱為協(xié)進化。協(xié)進化概念是基于物種間兩種最基本的交互方式而得到的，即合作與競爭。因此，在這個意義上，協(xié)進化可以分為：

1）合作型協(xié)進化（CooperativeCoevolution)。

2）競爭型協(xié)進化（CompetitiveCoevolution）。10.2分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能3．協(xié)作進化體10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能3．協(xié)作進化體系基于協(xié)進化機制的多傳感器管理體系10.2分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能3．協(xié)作進化體10.2

分布式協(xié)同體系架構(gòu)第十章分布式智能4．平行智能體系