第5章 多智能体仿真ppt课件
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多智能体资料
多智能体系统在无人 机中的应用案例
• 多智能体系统在无人机中的应用案例 • 无人机编队：多架无人机在表演、搜索等领域进行编队飞行 • 智能巡检：无人机在电力巡检、环境监测等领域进行协同作业 • 物流配送：无人机在快递、急救物资等领域进行协同配送
05
多智能体系统在其他领域的应用与展望
多智能体系统在智能家居领域 的应用
多智能体系统在未来发展趋势与展望
多智能体系统的未来发展趋势
• 跨领域融合：多智能体系统与其他领域进行融合，拓展应用范围 • 边缘计算：多智能体系统在边缘设备上进行计算和处理，提高实时性 • 数据安全：多智能体系统在数据传输和处理过程中保证数据安全
多智能体系统的未来展望
• 智能生活：多智能体系统为人们带来更加智能、便捷的生活体验 • 工业4.0：多智能体系统在工业领域推动工业革命，实现智能制造 • 科技创新：多智能体系统为科技创新提供新的思路和方法
多智能体系统的分类与特点
多智能体系统的分类
• 基于任务的分类：根据任务类型进行分类，如搜索、排序等 • 基于协同方式的分类：根据智能体间的协同方式进行分类，如集中式、分布式等 • 基于学习方法的分类：根据智能体采用的学习方法进行分类，如强化学习、深度 学习等
多智能体系统的特点
• 分布式处理：智能体分布在不同位置，共同完成任务 • 自适应能力：智能体能够根据环境和任务变化调整自身行为 • 可扩展性：多智能体系统可以通过增加智能体数量来提高系统性能
无人机技术的发展现状与趋势
无人机技术的发展现状
• 航拍摄影：无人机在摄影、电影制作等领域的广泛应用 • 物流配送：无人机在快递、急救物资等领域的配送服务 • 环境监测：无人机在环境监测、气象预报等领域的应用
多智能体模拟课件
THANKS
感谢观看
特点
多智能体模拟具有分布式、自组 织、自适应性等特点，能够模拟 系统中各个智能体之间的相互作 用和协同工作。
多智能体模拟的重要性
复杂系统模拟
多智能体模拟可以用于模拟复杂 系统，如社会系统、经济系统、
生态系统等，帮助人们更好地理 解和预测系统的行为。
决策支持
多智能体模拟可以为决策者提供基 于数据的模拟和分析，帮助决策者 制定更加科学、合理的决策。
案例五：群体行为多智能体模拟
总结词
群体行为多智能体模拟是一种基于多智能体系统的群 体行为仿真方法，用于研究群体行为的动态特性和群 体决策问题。
详细描述
该案例通过构建多个智能体来模拟群体中的个体成员， 如人群、鸟群、鱼群等。每个智能体都有自己的行为 规则和决策算法，通过相互交互和影响，模拟群体行 为的动态特性和群体决策的形成机制。该案例可以帮 助我们深入理解群体行为的复杂性和提出有效的群体 管理策略。
案例二：交通流多智能体模 拟
总结词
交通流多智能体模拟是一种基于多智能体系 统的交通仿真方法，用于研究交通流的动态 特性和交通拥堵问题。
详细描述
该案例通过构建多个智能体来模拟道路上的 车辆和行人，以及交通信号灯、道路标志等 交通设施。每个智能体都有自己的运动规则 和行为模式，通过相互交互和影响，模拟交 通流的动态特性和交通拥堵的形成机制。该 案例可以帮助我们深入理解交通拥堵问题的
计算机科学领域
总结词
多智能体模拟可以用于研究计算机系统 的性能和行为，优化计算机系统的设计 和应用。
VS
详细描述
多智能体模拟可以用来模拟计算机系统的 运行过程和性能表现，还可以用于研究人 工智能和机器学习等计算机科学的分支领 域。通过对计算机系统的模拟和分析，可 以更好地了解计算机系统的性能和行为， 为计算机系统的优化和应用提供科学依据 和支持。
教科版高中信息技术 数据与计算第五章第二节《探秘人工智能》 优质课说课课件
培养信息意识；通过探究思考培养计算思维；
增强求知探索意识、树立正确的科技发展观,
04
教学重点和难点
教学重点难点
教学重点
通过体验和思考了解人工智能部分应用的工作过程或原理，感受 人工智能的价值，激发对人工智能的学习兴趣、探索精神。
教学难点
人工智能应用的工作过程或原理。
05
教法与学法
教法与学法
教法
03
教学目标
教学目标
知识与技能
情感态度 与价值观
过程与方法
1
了解人工智能的相关概念与应用领域, 了解部分
应用的原理, 通过学习和探究认识人工智能的价
值和重要作用。
2
通过体验探究实践熟悉人工智能技术应用, 通过
探究简单的工作原理掌握一定的利用人工智能
技术处理问题方法。
3
通过体验探究激发学生对人工智能学科厚兴趣、
未来已来，走近未来
——探秘人工智能
01
教材分析
02
学情分析
03
教学目标
04
教学重点难点
05
教法与学法
06
教学过程
01
教材分析
01 教材分析
教材概况
教科版《数据与计算》第五章第二节《探秘人工智能》的内容。本节教材内容分为“认 识人工智能”和“探秘智能算法”两部分。主要学习人工智能基本概念、了解应用领域、 探究智能算法, 认识人工智能的价值。
学生已经具备一定的信息处理能力和研究能力，部分学生可能对人工智能应用已经有一定 的经验，例如在线翻译、语音识别、手写识别等，但大部分可能主要侧重于应用而缺少对 原理的思考，运用人工智能方法解决问题的意识、能力不够。基于此引导学生进行简要原 理的探究，从而提高运用人工智能科学技术解决问题的能力，培养自主探索能力。
(新教材)教科版高中信息技术必修一 52 探秘人工智能 课件(共24张PPT)+素材
路径规划也是启发式搜索 的一种典型应用，如卫星定位、 无人驾驶汽车等。
人工智能
人工智能：利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸 和扩展人的智能，感知环境，获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、 方法、技术及应用系统。
弱人工智能一般指实现特定功能的专用智能设备，不能真正实现推 理和解决问题。强人工智能是指真正能思考、有知觉、有自我意识的人 类级别的智能机器。
人工智能
自动驾驶、车牌识别及刷脸支付等，都是人工智能技术在生活中不 同的应用。
人工智能
很多人工智能技术己快速地介入我们的衣食住行，刷新我们的生 活，人工智能到底有哪些应用呢？同学交流，完成课本P129的表5.2.2
功能 儿童及病人陪伴 搬家公司重体力劳动
人工智能体现形式 健康伴侣机器人、聊天机器人、
第5单元 数据分析与人工智 能
5.2 探秘人工智能
学习目标
1.了解人工智能技术的相关概念与应用领域。 2.了解人工智能技术发展的新趋势。 3.认识了解人工智能在信息社会中的重要作用。
人工智能技术的相关概念与应用领域。（重点） 人工智能技术发展的新趋势（难点）
任务一 认识人工智能 活动一 探问最强大脑 请大家打开“围棋.exe”，小试身手吧，体 验人工智能技术在我们生活中的应用。
机器
对战实录
深蓝（Deep Blue）
战胜国际象棋世界冠军加里 • 卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）
沃森（IBM Waston）
在综艺节目《危险边缘》中战胜了最高奖金得主和连胜纪 录保持者
阿尔法围棋（AlphaGo）
战胜世界围棋冠军李世石
2017
准星数学高考机器人 （AI-MATHS）
2017 2018
人工智能课培训课件
没有绝对的学习方法。许多系统体现 出上述途径的组合。
机器学习 — 概述
机器学习进入新阶段的重要表现： （近十年）
机器学习已成为新的边缘科学并在 高校形成一门课程。它综合应用心理 学、生物学和神经生理学以及数学、 自动化和计算机科学形成机器学习理 论基础。
机器学习 — 概述
机器学习进入新阶段的重要表现： （近十年）
环境提供给学习环节的正例和反例是低水平的信息， 这是特殊情况下执行环节的行为。学习环节归纳出 的规则是高水平的信息，可以在一般情况下用这些 规则指导执行环节的工作。
实例学习
实例学习的两个空间模型
选择例子
例子 空间
规则 空间解释Leabharlann 子实例学习 － 两个空间模型
描述
例子空间的描述语言可以描述所有例子；规则空间的可以描 述所有规则。 例如：纸牌， 同花5张
机器学习 — 概述
机器学习进入新阶段的重要表现： （近十年）
各种学习方法的应用范围不断扩大，一部分 已形成商品。归纳学习的知识获取工具已在 诊断分类性专家系统中广泛应用。连接学习 在声图文识别中占优势。分析学习用于设计 综合性专家系统。遗传算法与强化学习在工 程控制中有较好的应用前景。与符号系统耦 合的神经网络连接学习将在企业的智能管理 与智能机器人运动规划中发挥作用。
机器学习 — 概述
为什么要研究机器学习？
………..
未来的计算机将有自动获取知识的能 力，它们直接由书本学习，通过与人 谈话学习，通过观察学习。它们通过 实践自我完善，克服人的存储少、效 率低、注意力分散、难以传送所获取 得知识等局限性。一台计算机获取的 知识很容易复制给任何其它机器。
机器学习 — 概述
4、All that you do, do with your might; things done by halves are never done right. ----R.H. Stoddard, American poet做一切事都应尽力而为，半途而废永远不行6.17.20216.17.202110:5110:5110:51:1910:51:19
机器学习 — 概述
机器学习进入新阶段的重要表现： （近十年）
机器学习已成为新的边缘科学并在 高校形成一门课程。它综合应用心理 学、生物学和神经生理学以及数学、 自动化和计算机科学形成机器学习理 论基础。
机器学习 — 概述
机器学习进入新阶段的重要表现： （近十年）
环境提供给学习环节的正例和反例是低水平的信息， 这是特殊情况下执行环节的行为。学习环节归纳出 的规则是高水平的信息，可以在一般情况下用这些 规则指导执行环节的工作。
实例学习
实例学习的两个空间模型
选择例子
例子 空间
规则 空间解释Leabharlann 子实例学习 － 两个空间模型
描述
例子空间的描述语言可以描述所有例子；规则空间的可以描 述所有规则。 例如：纸牌， 同花5张
机器学习 — 概述
机器学习进入新阶段的重要表现： （近十年）
各种学习方法的应用范围不断扩大，一部分 已形成商品。归纳学习的知识获取工具已在 诊断分类性专家系统中广泛应用。连接学习 在声图文识别中占优势。分析学习用于设计 综合性专家系统。遗传算法与强化学习在工 程控制中有较好的应用前景。与符号系统耦 合的神经网络连接学习将在企业的智能管理 与智能机器人运动规划中发挥作用。
机器学习 — 概述
为什么要研究机器学习？
………..
未来的计算机将有自动获取知识的能 力，它们直接由书本学习，通过与人 谈话学习，通过观察学习。它们通过 实践自我完善，克服人的存储少、效 率低、注意力分散、难以传送所获取 得知识等局限性。一台计算机获取的 知识很容易复制给任何其它机器。
机器学习 — 概述
4、All that you do, do with your might; things done by halves are never done right. ----R.H. Stoddard, American poet做一切事都应尽力而为，半途而废永远不行6.17.20216.17.202110:5110:5110:51:1910:51:19
第5讲-用AnyLogic进行多智能体仿真PPT课件
.
9
General properties of statechart entry point
Name – The name of the statechart entry point. The name is used to identify and access the entry point from code.
.
11
Transition
denotes a switch from one state to another. A transition indicates that if the specified trigger event occurs and the specified guard condition is true, the statechart switches from one state to another and performs the specified action. When this occurs, the transition is taken.
.
2
5.1 例子：熟读唐诗三百首，不会作诗也会呤
销售渠道的模拟：
背景：This is an Agent Based model of a sales process in a business where clients are to be reviewed by the company: e.g. this could be insurance, banking,leasing, etc.
The process has several stages that are modeled by different states in the statechart of a Customer object: initial contact, quote, credit review. The customer may leave on each stage, and the company, in turn, may reject the customer.
第5章 多智能体仿真ppt课件
5.2 多智能体建模
（三）病毒传播实例制作过程
1. 新建工程
在菜单中选择“File- New Project…”，选择工程存放的路径，建立一个
工程命名Virus Attack的工程文件，最后单击OK。
2. 设置智能体的大小
进入到Define Agent Size界面，单击下拉菜单，选择“Custome…”，然 后设定智能体的高和宽，最后单击OK。
2. 合作与协调
分解与派发任务的两种方式： （1）集中式分配
设立一个专门的智能体来充当“协调者”的角色，将任务分 解并根据各个智能体的能力将子任务分发。
（2）分布式分配
各个智能体根据它自己的任务要求，在无法独立完成时，请 求其它智能体提供服务，这种服务的请求不是强制性的。
5.1 多智能体模拟的基本概念
5.2 多智能体建模
（三）单个智能体的特征行为建模分析
智能体由事件感知器、外部效应执行器、方法集和内部状态集 等三个主要部分构成，环境指智能体本体以外的软件系统（主 要是其它智能体）和用户。
智能体的事件感知器时刻捕捉所关注的事件状态的出现，并根 据事件状态的类型启动相应事件处理分发器，进而执行有关事 件的处理。
中的任意位置，更适合群体决策的需智能体系统分析
面向智能体的系统分析，就是用智能体来抽象所研 究（或要开发）的系统并建立系统模型。
行为集 属性集
卖方智能体
行为集 属性集 买方 1 买方 3 买方 2 卖方 2
买方 4 买方 6 卖方 1
买方 7
买方 8
买方 5
第4讲 多智能体仿真
1000个家庭3个食品生产企业2个其它非耐用品企业2个汽车企业2个房地产企业2个银行其它类首先要对模型进行初始化如家庭的储蓄额银行的存贷款利率债券的价格等
第4章 多智能体仿真
4.1 4.2 4.3 4.5 Agent的定义与特点 Agent与面向对象 Agent建模基本原理 案例
4.1 Agent- what?
4.1.1 多Agent建模基本原理 1）多Agent建模原理 主要特征：Agent之间的简单规则，导致宏观 复杂的模式。 （1）涌现原理 （2）自组织原理
面向Agent的建模分析
面向Agent的建模层次 1）对系统进行Agent抽象与建模 2）面向个体Agent的抽象与建模
2）多Agent建模过程 （1）通过实际系统分析，建立多Agent模型 a. 确定Agent类型及数目 b. 分析Agent的行为 c. 分析Agent行为的原因 （2）运用计算机语言，建立多Agent模拟模型 a. 搭建一个平台 b. 确定Agent的空间特征 c. 实现所有Agent行动的并发过程 Agent建模与模拟软件：Swarm、Reparst、AnyLogic
2）模拟实验和结果分析 假设模型中的Agent包括：1000个家庭、3个食品生产企业、2个其 它非耐用品企业、2个汽车企业、2个房地产企业、2个银行、其它类 型的Agent各1个。 首先要对模型进行初始化，如家庭的储蓄额、银行的存贷款利率、 债券的价格等。 然后，在常规经济政策下将模型运行2000时间阶段，在接下来的 3000时间阶段里分别在扩张型经济政策和紧缩型经济政策下运行模型 10次。
可靠与健壮 计算效率 可维护与可重用
MAS：Multi-Agent System
也作：Multi-Agent Simulation 随着技术的发展，研究目标变得越来越庞大和复 杂，子系统时空上越来越分散，且具有可变交互 智能等特征，须用多个Agent表现。主要吸取了分 布式人工智能和人工生命理论，分而治之的方法。 最大的特点在于系统内部Agent间的动态交互性。
第4章 多智能体仿真
4.1 4.2 4.3 4.5 Agent的定义与特点 Agent与面向对象 Agent建模基本原理 案例
4.1 Agent- what?
4.1.1 多Agent建模基本原理 1）多Agent建模原理 主要特征：Agent之间的简单规则，导致宏观 复杂的模式。 （1）涌现原理 （2）自组织原理
面向Agent的建模分析
面向Agent的建模层次 1）对系统进行Agent抽象与建模 2）面向个体Agent的抽象与建模
2）多Agent建模过程 （1）通过实际系统分析，建立多Agent模型 a. 确定Agent类型及数目 b. 分析Agent的行为 c. 分析Agent行为的原因 （2）运用计算机语言，建立多Agent模拟模型 a. 搭建一个平台 b. 确定Agent的空间特征 c. 实现所有Agent行动的并发过程 Agent建模与模拟软件：Swarm、Reparst、AnyLogic
2）模拟实验和结果分析 假设模型中的Agent包括：1000个家庭、3个食品生产企业、2个其 它非耐用品企业、2个汽车企业、2个房地产企业、2个银行、其它类 型的Agent各1个。 首先要对模型进行初始化，如家庭的储蓄额、银行的存贷款利率、 债券的价格等。 然后，在常规经济政策下将模型运行2000时间阶段，在接下来的 3000时间阶段里分别在扩张型经济政策和紧缩型经济政策下运行模型 10次。
可靠与健壮 计算效率 可维护与可重用
MAS：Multi-Agent System
也作：Multi-Agent Simulation 随着技术的发展，研究目标变得越来越庞大和复 杂，子系统时空上越来越分散，且具有可变交互 智能等特征，须用多个Agent表现。主要吸取了分 布式人工智能和人工生命理论，分而治之的方法。 最大的特点在于系统内部Agent间的动态交互性。
人工智能与仿真模拟PPT课件
第四节 人工智能与仿真模拟
artificial intelligence and multimedia experiment simulation technology
结束
第19页/共20页
感谢您的观看！
2021/8/16
第20页/共20页
2021/8/16
第10页/共20页
人工智能化合物结构识别系统
模拟专家的思维，将经验抽象成一些规则或数学公式 Munk 红外光谱解释程序：
将基团分为25大类，159个分类，兼顾峰强和峰形 但无法将结构单元与光谱数据之间用数学关系精确描述 Sasaki 的Chemics-F程序：
将分子结构分成179个结构单元，互不重叠，任一分子结构都可以由这些基 本结构单元组合得到。
2021/8/16
第11页/共20页
识别系统流程
红 外
核磁
获得结构单元 分 子 式
可能结构组合
规 则
谱图核对 谱 图 库
结果
2021/8/16
第12页/共20页
3. 模式识别
模拟人对客观环境的认识。 事物的性质由其特征决定。性质相似的物体其特征相似。
提取特征
分类
羰基
炔类
羰基化合物与炔类化合物在1920，3300cm-1都有红外吸收峰。以两波长处的吸 光度为坐标（二维模式空间）作图，每个化合物对应一个点，两类物质形成两个有界 线的子集。由未知物的点所在子集，确定所属类，距离最近的点，结构最相似。扩展 到多维空间，判断结果的准确性提高。
若X=Y且Y=Z，则X=Z（→为逻辑关系“蕴含”） 大量的知识描述（事实或规则）即构成知识库
2021/8/16
第4页/共20页
推理方法
artificial intelligence and multimedia experiment simulation technology
结束
第19页/共20页
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人工智能化合物结构识别系统
模拟专家的思维，将经验抽象成一些规则或数学公式 Munk 红外光谱解释程序：
将基团分为25大类，159个分类，兼顾峰强和峰形 但无法将结构单元与光谱数据之间用数学关系精确描述 Sasaki 的Chemics-F程序：
将分子结构分成179个结构单元，互不重叠，任一分子结构都可以由这些基 本结构单元组合得到。
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识别系统流程
红 外
核磁
获得结构单元 分 子 式
可能结构组合
规 则
谱图核对 谱 图 库
结果
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3. 模式识别
模拟人对客观环境的认识。 事物的性质由其特征决定。性质相似的物体其特征相似。
提取特征
分类
羰基
炔类
羰基化合物与炔类化合物在1920，3300cm-1都有红外吸收峰。以两波长处的吸 光度为坐标（二维模式空间）作图，每个化合物对应一个点，两类物质形成两个有界 线的子集。由未知物的点所在子集，确定所属类，距离最近的点，结构最相似。扩展 到多维空间，判断结果的准确性提高。
若X=Y且Y=Z，则X=Z（→为逻辑关系“蕴含”） 大量的知识描述（事实或规则）即构成知识库
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推理方法
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2. 合作与协调
分解与派发任务的两种方式： （1）集中式分配
设立一个专门的智能体来充当“协调者”的角色，将任务分 解并根据各个智能体的能力将子任务分发。
（2）分布式分配
各个智能体根据它自己的任务要求，在无法独立完成时，请 求其它智能体提供服务，这种服务的请求不是强制性的。
5.1 多智能体模拟的基本概念
3. 通信
智能体间的交互、合作与协调都是通过通信来完成的。 信息的传递有同步与异步两种方式。
同步：当智能体发送消息后将会等待，知道接到答复为止。 异步：智能体发出消息后并不等待，继续它的活动，而不论 是否接到了答复。
5.1 多智能体模拟的基本概念
（四）多智能体系统的各领域应用
多智能体在各个领域中的应用包括：
系统具有如下的特性：
1.自主性
2.社会性 3.反应性 4.合作性
5.移动性
6.理性 7.诚实性 8.友好性
5.1 多智能体模拟的基本概念
二、智能体与对象
（1）对象的定义
对象是系统中用来描述客观事物的一个实体，它
是构成系统的一个基本单位。一个对象由一组属 性和对这组属性进行操作的一组服务（即方法） 组成。
多个智能体的行为使其协同工作。
5.1 多智能体模拟的基本概念
三、多智能体系统概述
多智能体系统是分布式人工智能研究的一个重要分支， 是人工智能的最新发展方向。
多智能体系Biblioteka 是由多个可计算的智能体组成的集合，
其中每个智能体是一个物理的或抽象的实体，能作用 于自身和环境，并与其它智能体通讯。
5.1 多智能体模拟的基本概念
1.智能机器人 2.交通控制 3.柔性制造 4.协调专家系统 5.分布式预测 6.监控及诊断 7.分布式智能决策 8.软件开发
5.1 多智能体模拟的基本概念
（四）多智能体系统的各领域应用
多智能体在各个领域中的应用包括：
9.虚拟实现 11.分布式计算 13.商业管理 15.网络化计算机辅助教学 10.网络自动化与智能化 12.产品设计 14.网络化的办公自动化 16.医疗
能力
满足 不满足 满足 不满足 满足 不满足 满足 不满足
可能的交互状态类型
独立完成，不需交互 简单合作（如采用通信方式） 阻塞（如遇到交通堵塞） 有协调的合作 各体竞争（如赛跑） 群体间的竞争（如团队竞争） 个体间对资源的冲突 群体间对资源的冲突
智能体的八类交互行为
5.1 多智能体模拟的基本概念
5.2 多智能体建模
（二）多智能体模拟系统的模拟思路
传统的模拟思路。
通过对系统整体结构与功能的分析，寻找其中规律，建立确定的 逻辑模型，并使模型沿着某一变量（如时间）进行逐步演算，得
到模拟结果，其本质是在计算机中还原实际系统。
多智能体模拟系统的模拟思路。
采用自下而上的研究方法，通过对系统个体特征和行为的研究，
5.1 多智能体模拟的基本概念
（2）智能体与对象的区别
①自治程度不同。
②自治行为的灵活性（自治性、反应性、社会性） 不同。
③ 智能体组成的系统，对每一个智能体来说，它都有自己独 立的控制线程；而在标准的对象模型中，整个系统才有一个
控制线程。
注意：尽管智能体与对象有着重大的区别，但这并不妨碍用 面向对象技术来实现智能体。
5.1 多智能体模拟的基本概念
三、多智能体系统概述
（1）多智能体系统的出现及发展
多智能体系统(Multi-Agent System，MAS)是分布式人 工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)研究的 一个前沿领域，MAS的研究重点在于如何协调系统中
建立个体特征和行为的模型，将个体映射为智能体，将个体特征
映射为智能体的属性，将个体行为映射为智能体的方法，利用智 能体间的自治、推理、通讯和协作机制，模拟个体间相互独立又 交互作用的现象，从而研究系统的整体结构和功能。
5.2 多智能体建模
（三）多智能体模拟的优势
1. 广泛适用性。
多智能体系统模拟技术是对传统的基于模块和面向对象的模拟技术
的继承与发展，使多智能体模拟系统具有广泛适用性。
2. 智能性和交互性。
单个智能体的智能是有限的，多智能体系统通过适当的体系结构把 智能体组织起来，从而弥补各个智能体的不足，使得整个系统的能 力超过任何单个智能体的能力。
3. 分布性和移动性。
基于分布式计算的智能体，具有分布性和移动性，可以运行在网络
第5章 多智能体仿真
第5章 多智能体模拟
5.1 多智能体模拟的基本概念 5.2 多智能体建模 5.3 多智能体模拟工具
5.4 多智能体模拟工具AnyLogic
5.1 多智能体模拟的基本概念
一、智能体的定义
智能体是一种处于一定环境下包装的计算机系统，为了实现设
计目的，它能在那种环境下灵活地、自主地活动。
6. 同一个多智能体系统中各个智能体可以异构。 7. 多智能体技术打破了当前知识工程领域中仅使用一 个专家系统的限制。
5.1 多智能体模拟的基本概念
（三）多智能体系统的求解机制
1. 交互作用
目标
兼容 兼容 兼容 兼容 不兼容 不兼容 不兼容 不兼容
资源
充足 充足 不充足 不充足 充足 充足 不充足 不充足
5.2 多智能体建模
一、多智能体建模概述
（一）基于智能体建模的思想
基于智能体建模思想的三大要素：智能体、智能和交互。 智能体是一个自治的计算实体，它可以通过感应器（物理的或 软件的）来感知环境，并通过效应器作用于环境。 智能是根据研究的需要和技术的可行性，使智能体具有合适的 智能特性（如理性、诚实性等）。 交互是指智能体可以被其他的为追求自己的子目标而执行相应 任务的智能体（或人）所影响。交互可以通过他们之间共享的 环境或共享的语言来实现。
中的任意位置，更适合群体决策的需要。
(2)多智能体系统的特点
1. 多智能体系统中，每个智能体具有独立性和自主性。 2. 多智能体系统支持分布式应用。 3. 按面向对象的方法构造多层次的、多元化的智能体。 4. 多智能体系统是一个协调式的系统。
5.1 多智能体模拟的基本概念
(2)多智能体系统的特点
5. 在多智能体系统中，智能体之间相互通讯，彼此协 调，并行地求解问题。