【摘 要】
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在复杂工业过程的控制中,研究如何通过较多的小型系统之间的相互协调、相互合作,来解决大规模的复杂问题是非常必要的.多智能体系统方法集分布式控制、人工智能、软件工程和
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在复杂工业过程的控制中,研究如何通过较多的小型系统之间的相互协调、相互合作,来解决大规模的复杂问题是非常必要的.多智能体系统方法集分布式控制、人工智能、软件工程和决策论于一体,具有巨大的发展潜力,势必将成为解决现实世界中大量实际问题的重要思路.目前对多智能体系统的研究主要是针对静态环境下进行的,对智能体本身知识的描述、智能体行为、推理决策及智能体间的协作和控制等所建立的形式化符号体系基本上是基于静态环境的,因此难以描述复杂的动态工业过程.特别是在复杂的工业过程中,存在着大量的不确定性信息,难以用简单的模型进行描述.并且多智能体系统中智能体行为的不确定性问题的研究较少.针对以上一些不足,该文从智能体模型,多智能体系统结构、智能体学习方法、以及智能体之间的协作方法等角度研究了多智能体系统的协作协调问题.
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