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智能體演算法

發布時間: 2022-06-24 08:08:42

① 最常見的人工智慧演算法都有哪些

神經網路演算法、蟻群演算法、混合蛙跳演算法、蜂群演算法。

② 多智能體博弈如何體現在演算法中

多智能體博弈體現在演算法中:
1.蟻群優化演算法(AntColonyOptimization,ACO)
ACO演算法思想來源於螞蟻尋食中的通信機制,螞蟻在尋找食物過程中通過分泌信息素,通過信息素的濃度來選取最佳路徑。
對於ACO演算法的改進有Max-MinAntSystem(MMAS)和AntColonySystem(ACS)演算法,MMAS演算法的主要特徵是在每一次迭代結束後,僅最優螞蟻對其所經過的最優路徑進行信息素
更新,其他螞蟻不參與更新,ACS加入偽隨機比例規則和離線信息素更新規則,並且只對全局最優路徑的信息素進行更新。
2.粒子群演算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)為代表。
PSO演算法是科學家們在觀察鳥群覓食時利用計算機模擬鳥群的聚集行為總結出一種群智能演算法,可以在全局隨機搜索,演算法運行前會在自身建立的搜尋空間中設置一群隨機的粒子,粒子通過迭代的
過程不斷地更新自己的速度、位置逐漸朝著最優位置逼近,最終會找到最優解。

③ 人工智慧 基於知識的智能體

先引用一段資料

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第一類包括符號處理的方法。它們基於Newell和Simon的物理符號系統的假說。盡管不是所有人都贊同這一假說,但幾乎大多數被稱為「經典的人工智慧」(即哲學家JohnHaugeland所謂的「出色的老式人工智慧」或GOFAI)均在其指導之下。這類方法中,突出的方法是將邏輯操作應用於說明性知識庫。最早由JohnMcCarthy的「採納意見者」備忘錄提出[McCarthy1958],這種風格的人工智慧運用說明語句來表達問題域的「知識」,這些語句基於或實質上等同於一階邏輯中的語句。採用邏輯推理可推導這種知識的結果。這種方法有許多變形,包括那些強調對邏輯語言中定義域的形式公理化的角色的變形。當遇到「真正的問題」,這一方法需要掌握問題域的足夠知識,通常就稱作基於知識的方法。許多系統的構建都運用了這些方法,在本書後面將會提到一些。

在大多數符號處理方法中,對需求行為的分析和為完成這一行為所做的機器合成要經過幾個階段。最高階段是知識階段,機器所需知識在這里說明。接下來是符號階段,知識在這里以符號組織表示(例如列表可用列表處理語言LISP來描述),同時在這里說明這些組織的操作。接著,在更低級的階段里實施符號處理。多數符號處理採用自上而下的設計方法,從知識階段向下到符號和實施階段

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題目的意思就是叫你根據以知識為基礎的原則解題

比如,程序由無限多個判斷組成,這些判斷的條件就是所謂的知識。像是刺激響應一樣。比如,玩家一方派兵到了AI方的城下,這是一種情況,你應該為你的AI寫下該怎麼做的腳本。懂了嗎?

舉個例子

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以圖中的網格為例,兩個機器人,分別命名為「black」和「white」。它們可以向其所在的行或列中的相鄰一格交替地移動(比如說,white先移動),而且輪到其中一個時,它必須移動。假設white的目標是與black在同一格,而black的目標是避免發生這種情況。white就可建立一棵搜索樹,在交替的級別上,black可能的行動也被考慮進去。我上傳的圖中畫出了這棵搜索樹的一部分。

為了選取最佳的起始動作,white需要分析這棵樹來決定可能的結果——即:考慮black會阻止white實現此目標。在這種沖突的情況下,一個agent可能發現一步移動,使得無論對方如何移動,它都可達到目標。不過更常見的情況是,由於計算和時間的限制,無論哪方都不能找到一個動作以保證取得成功。本書將提供有限范圍搜索方法,可用於在這種情況下找到合理的移動方式。在任何情況下,在決定了第一步之後,執行移動,考慮另一方的可能移動,然後在感知/計劃/動作方式中重復計劃過程。

這個網格例子是雙agent、信息完全,零和(zero-sum)博奕的一個實例。此處所討論的是,兩個agent(稱為博弈者)輪流移動,直到其中任何一方獲勝(另一方因此失敗),或雙方和局。

每個博弈者完全熟悉環境及自己和對方可能的移動方式和影響(盡管每個博弈者都不知道另一方在任何情況下究竟會怎樣移動)。研究這種博弈可使我們深入了解當有多個agent時,計劃過程可能出現的更多的普遍問題—即使在這些agent的目標並不互相沖突時。

可以看出,有許多常見的博弈,包括國際象棋、西洋跳棋(dranght)和圍棋,都屬於這種類型。而且它們的程序已經編寫得相當好——有的甚至可以達到參賽的水平。但此處,以並不十分有趣的井字博弈(Tic-Tac-Toe)為例,因為它簡單,有利於分析搜索技巧。有些博弈(例如

西洋雙陸棋,Backgammon)由於包含了概率因素而導致難以對它們進行分析。對許多博弈,特別像國際象棋這一類,通常都用圖標來描述自己的狀態空間,我們用8×8數組來記錄黑白機器人在8×8網格中的不同位置;用運算元表示博弈的移動,運算元把一種狀態描述轉換為另一種描述,由一個開始節點和每個博弈者的運算元隱式定義博弈圖,照前面章節的

方法建立搜索樹,但在選擇第一步時要使用一些不同方法。

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加不加分我到不奢求,但我希望以後多交流,我也喜歡人工智慧

④ 什麼是智能體

智能體是人工智慧領域中一個很重要的概念。任何獨立的能夠思想並可以同環境交互的實體都可以抽象為智能體。

Agent是一個英文單詞,agent指能自主活動的軟體或者硬體實體。在人工智慧領域,中國科學界把其譯為中文「智能體」。曾被譯為「代理」、「代理者」、「智能主體」等,中國科學界已經趨向於把之翻譯為:智能體,艾真體(蔡自興2002年提出)。

概念的提出
IT界的智能體概念則是由麻省理工學院的著名計算機學家和人工智慧學科創始人之一的Minsky提出來的,他在「Society of Mind」一書中將社會與社會行為概念引入計算系統。

傳統的計算系統是封閉的,要滿足一致性的要求,然而社會機制是開放的,不能滿足一致性條件,這 種機制下的部分個體在矛盾的情況下,需要通過某種協商機制達成一個可接受的解。Minsky將計算社會中的這種個體稱為智能體。這些個體的有機組合則 構成計算社會——多智能體系統。

Simon的有限性理論是多智能體系統形成的另一個重要的理論基礎,Simon認為一個大 的結構把許多個體組織起來可以彌補個體工作能力的有限;每個個體負責一項專門的任務可以彌補個體學習新任務的能力的有限;社會機構間有組織的信息流動可以彌補個體知識的有限;精確的社會機構和明確的個體任務可以彌補個體處理信息和應用信息的能力的有限。

智能體定義
智能體是指駐留在某一環境下,能持續自主地發揮作用,具備駐留性、反應性、社會性、主動性等特徵的計算實體。

其實,智能體有很多種定義:

智能體在某種程度上屬於人工智慧研究范疇,因此要想給智能體下一個確切的定義就如同給人工智慧下一個確切的定義一樣困難。在分布式人工智慧和分布式計算領域爭論了很多年,也沒有一個統一的認識。

研究人員從不同的角度給出了智能體的定義,常見的主要有以下幾種:

1) FIPA(FoundationforIntelligent Physical 智能體),一個致力於智能體技術標准化的組織給智能體下的定義是:「智能體是駐留於環境中的實體,它可以解釋從環境中獲得的反映環境中所發生事件的數據,並執行對環境產生影響的行動。」 在這個定義中,智能體被看作是一種在環境中「生存」的實體,它既可以是硬體(如機器人),也可以是軟體。

2) 著名智能體理論研究學者Wooldridge博士等在討論智能體時,則提出「弱定義」和「強定義」二種定義方法:弱定義智能體是指具有自主 性、社會性、反應性和能動性等基本特性的智能體;強定義智能體是指不僅具有弱定義中的基本特性,而且具有移動性、通信能力、理性或其它特性的智能體;

3) Franklin和Graesser則把智能體描述為「智能體是一個處於環境之中並且作為這個環境一部分的系統,它隨時可以感測環境並且執行相應的動作,同時逐漸建立自己的活動規劃以應付未來可能感測到的環境變化」;

4) 著名人工智慧學者、美國斯坦福大學的Hayes-Roth認為「智能智能體能夠持續執行三項功能:感知環境中的動態條件;執行動作影響環境條件;進行推理以解釋感知信息、求解問題、產生推斷和決定動作」;

5) 智能體研究的先行者之一,美國的Macs則認為「自治或自主智能體是指那些宿主於復雜動態環境中,自治地感知環境信息,自主採取行動,並實現一系列預先設定的目標或任務的計算系統」。

⑤ 智能體是什麼

智能體是業界首次針對政企智能升級提出的系統化參考架構,2020年9月被提出。智能體以雲為基礎,以AI為核心,構建一個開放、立體感知、全域協同、精確判斷和持續進化的智能系統。
智能體是華為對新基建戰略的理解與踐行,也是新型智慧城市的頂層設計與建設藍圖。它的提出,旨在幫助各行各業重構體驗、優化流程、使能創新,打造面向未來5到10年的核心競爭力,為城市治理、企業生產、居民生活帶來全場景智慧體驗。
與傳統架構相比,智能體最大的特徵,是雲網邊端協同。相比傳統架構,它更強調大腦與五官、手腳的協同,讓數據與AI能夠像血液一樣循環流動起來。
目前,智能體已經在600多個項目落地和探索,廣泛應用於政府與公共事業、交通、工業、能源、金融、醫療、科研等行業,同時華為已攜手深圳、成都、福州、南昌、長春等城市宣布共建城市智能體,為城市的全場景智慧化發展提供全新參考。

⑥ 智能體的技術架構是什麼

智能體包括四層架構——智能交互、智能聯接、智能中樞和智慧應用。
「智能交互」核心技術是邊雲協同操作系統IEF,可內置於華為各合作夥伴的設備中,讓這些設備成為華為雲的智能邊緣,從而實現智能按需部署。
「智能聯接」就是智能體的「軀干」,它通過5G、F5G、Wi-Fi6等物理聯接提供泛在千兆、確定性體驗和超自動化的網路,實現無縫覆蓋,萬物互聯,以及雲網協同、應用協同、數據協同和組織協同。
「智能中樞」相當於是智能體的「大腦和決策系統」,它基於雲基礎設施,賦能應用、使能數據、普惠AI,更好地支撐全場景智慧應用。
「智慧應用」則是智能體的價值呈現,華為通過與客戶、夥伴協同創新,加速ICT技術與行業知識的深度融合,重構體驗、優化流程、使能創新。

⑦ 多智能體競爭演算法

模擬退火的解不再像局部搜索那樣最後的結果依賴初始點。它引入了一個接受概率p。如果新的點(設為pn)的目標函數f(pn)更好,則p=1,表示選取新點。

帝國競爭操作體現了帝國之間的信息交互,然而,帝國競爭在每一次迭代中只是將最弱的殖民地歸於最強的帝國,該過程對每個帝國的勢力大小影響很小,需要多次迭代才能體現出來,帝國之間缺乏更有效的信息交互,即群體多樣性的體現並不明顯。

存在的問題:

群智能優化演算法的「開采」和「勘探」能力是互相制約的,「開采」能力較強時,群體的多樣性會受影響,而「勘探」能力較強則演算法的全局收斂速度會變慢。原始的ICA演算法還不能很好地平衡這兩點,其局部搜索能力較強,收斂速度快,因此優化高維多模問題時,容易陷入局部最優。

帝國合並以及帝國覆滅使ICA的帝國個數不斷減少,導致群體多樣性降低,演算法的全局「勘探」能力受影響,易出現「早熟」現象。

⑧ 什麼是智能體怎麼實現智能體

華為雲宣布推出「EI智能體」,應用於解決各個行業問題的細分場景,面向各行業的智能解決方案,幫助企業提升生產效率,讓行業變得更加智能。

⑨ 多智能體系統的一致性控制和跟蹤控制有什麼區別

多智能體系統協調控制在工程、生物和社會等領域有著廣泛的應用背景,是當前系統控制界的一個熱點研究方向.本文研究了線性和一類典型非線性多智能體系統的一致性控制問題,主要成果包括以下幾個方面:
(1)針對節點為一般連續時間線性系統的多智能體系統,提出了一個僅依賴於智能體間相對輸出的觀測器類型的一致性協議.證明了多智能體系統的動態一致性問題可以等價地轉化為一組維數和單個智能體相等的矩陣的穩定性問題,並給出了一致性的最終狀態表達式.首次提出了一致性區域的概念.通過例子指出一致性區域可用於表徵一致性協議對於通信拓撲結構變化的魯棒性.證明了存在協議具有無窮大一致性區域,當且僅當每個智能體是可鎮定和可檢測的.基於一致性區域概念,分別給出了智能體為臨界穩定、臨界不穩定和給定收斂速度情況下一致性協議的多步設計演算法.這些設計演算法具有很好的解耦特性,此特性對於多智能體網路規模較大時尤為重要.上述一致性演算法可用於解決簡單航天器編隊控制問題.
(2)針對節點為離散時間線性系統的多智能體系統,提出了基於相對測量輸出的觀測器類型的動態一致性協議.將離散多智能體系統的動態一致性問題等價地化為一組維數和單個智能體相等的矩陣的Schur穩定性問題.提出並分析了離散一致性區域的概念.證明了存在一致性協議具有S1={z:|z|<1}或Sδ={z:|z|≤δ)(0<δ<1)類型的有界一致性區域,當且僅當每個智能體是可鎮定和可檢測的.基於離散一致性區域概念,給出了智能體為臨界穩定和臨界不穩定情況下一致性協議的的多步設計演算法.討論了一致性演算法在分布式編隊控制中的應用.
(3)考慮了受到外部擾動的多智能體系統的H2和H∞一致性控制問題.證明了多智能體系統的H2和H∞一致性問題分別可以等價地化為一組維數和單個智能體相等的系統的H2和H∞控制問題.提出了H2和H∞一致性區域的概念,這些概念可以用於刻畫智能體網路一致性對於外部干擾的抑制能力.給出了存在協議具有無窮大H2和H∞一致性區域的充要條件.基於H2和H∞一致性區域概念,給出了H2和H∞一致性協議的多步設計方法.得到了多智能體系統一致性的H2和H∞性能極限.進一步地討論了leader-follower通信拓撲情況.
(4)研究了由一類典型的非線性系統-Lur'e系統組成的多智能體系統的全局一致性控制問題.

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