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    2012-12-23 10:31:56
    Agent理论模型及开发方法研究.pdf
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  • 多AGENT系统引论

    2010-04-04 20:42:04
    多AGENT系统引论,电子工业出版社,Agent技术理论基础
  • 人工智能基础理论的书中都会提到智能Agent的概念,本文简单介绍一些与智能Agent相关的基本内容

    Agent是可以感知环境并在环境中行动的事物,它通过传感器感知环境并对所处环境产生影响。

    感知表示任何给定时刻Agent的感知输入,感知序列表示该Agent所收到的所有输入数据的完整历史。
    一般地,Agent在任何给定时刻的行动选择依赖于到那个时刻为止该Agent的整个感知序列,而不是那些它感知不到的东西。

    Agent函数指定了Agent响应任何感知序列所采取的行动,它将任意给定感知序列映射为行动。

    人造Agent的Agent函数通过Agent程序实现。

    Agent函数是抽象的数学表述;而Agent程序则是具体的实现,它运行在一些物理系统的内部。

    理性Agent是能把事情做对的Agent。对理性的判断基于以下四方面:

    • 定义成功标准的性能度量。
    • Agent对环境的先验知识。
    • Agent可以完成的行动。
    • Agent截止到此时的感知序列。

    性能度量评价Agent在环境中的行为表现。给定Agent的感知序列,理性Agent行动值追求性能度量的预期值最大化。

    理性Agent不仅应该收集信息,还要从它所感知的信息中尽可能多地学习
    所有的Agent都可以通过学习来改进它们的性能。

    如果Agent依赖于设计人员的先验知识而不是它自身感知的知识,则Agent是缺乏自主性的。

    全知Agent明确地知道它的行动产生的实际结果并做出相应的动作,这在现实生活中是不可能存在的。

    任务环境的规范包括性能度量、外部环境、执行器和传感器。
    设计Agent时,第一步总要把任务空间定义的尽可能完全。
    任务环境从不同的维度看有很多变化,它们可能是完全或部分可观察的,单人Agent或多Agent的,确定性的或随机的,片段式的或延续式的,静态的或动态的,离散的或连续的,已知的或未知的。

    A g e n t = 体 系 结 构 + 程 序 Agent=体系结构+程序 Agent=+

    四种基本的Agent程序是:

    • 简单反射Agent直接对感知信息做出反应。
    • 基于模型的反射Agent保持内部状态,追踪记录记录当前感知信息中反映不出来的世界各方面。
    • 基于目标的反射Agent的行动是为了达到目标。
    • 基于效用的Agent试图最大化它期望的性能。

    这些Agent都应该被转换为学习Agent,以提高性能以便更好地行动。

    基于知识的Agent不依靠反射机制而是对知识的内部表示进行操作的推理,它的核心部件是其知识库(KB)。知识库是一个语句集合,这些语句使用知识表达语言表达,表示了对世界的某些断言。当某些语句是直接给定的而不是推导得到的时候,我们称其为公理

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  • Agent

    2019-03-04 21:22:46
    原 智能Agent笔记 2015年08月16日 20:31:49 LXYTSOS 阅读数:3140更 <div class="tags-box space"> ...

    智能Agent笔记

    Agent通过传感器感知环境并通过执行器对所处环境产生影响。

    Agent的感知序列是该Agent所收到的所有输入数据的完整历史。一般地,Agent在任何给定时刻的行动选择依赖于到那个时刻为止该Agent的整个感知序列,而不是那些它感知不到的东西。从数学角度看,我们可以说Agent函数描述了Agent的行为,它将任意给定感知序列映射为行动。

    理性Agent是做事正确的Agent。考虑Agent行动的后果。当把Agent置于一个环节中后,它针对收到的感知信息生成一个行动序列。这个行动序列导致环境经历一系列的状态变化。如果该系列正是渴望的,那么这个Agent性能良好。这里的渴望,通过性能度量表述,它对环境状态的任何给定序列进行评估。

    理性:
    任何指定的时刻,什么是理性的判断依赖于以下4个方面:
    1、定义成功标准的性能度量。
    2、Agent对环境的先验知识。
    3、Agent可以完成的行动。
    4、Agent截止到此时的感知序列。
    
     
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    从而得到理性Agent的定义:

    对每一个可能的感知序列,根据已知的感知序列提供的证据和Agent具有的先验知识,理性Agent应该选择能使其性能度量最大化的行动。

    需要小心区别理性和全知的概念。一个全知的Agent明确地知道它的行动产生的实际结果并且做出相应的动作;但全知者在现实中是不可能的。

    此定义不仅要求理性Agent收集信息,而且要求Agent从它所感知的信息中尽可能多的学习。Agent最初的设定可能反映的是环境的先验知识,但随着Agent经验的丰富这些知识会变改变或者增加。在一些极端的情况中环境完全被当成先验知识。在这样的情况下,Agent不再需要感知和学习;它只要正确地行动。当然这样的Agent是脆弱的。

    Agent依赖于设计人员的先验知识而不是它自身的感知信息,这种情况我们会说该Agent缺乏自主性。

    任务环境的性质

    完全可观察的与部分可观察的:如果Agent的传感器在每个时间点上都能获取环境的完整状态,那么我们就说任务环境是完全可观察的。如果传感器能够检测所有与行动决策相关的信息,那么该任务环境是有效完全可观察的;而相关的程度则取决于性能度量。

    确定的与随机的:如果环境的下一个状态完全取决于当前状态和Agent执行的动作,那么我们说该环境是确定的;否则,它是随机的。

    静态的与动态的:如果环境在Agent计算的时候会变化,那么我们称该Agent的环境是动态的;否则该环境则是静态的。

    AI的任务是设计Agent程序,它实现的是把感知信息映射到行动的Agent函数。假设该程序要在某个具备物理传感器和执行器的计算装置上运行——我们称为体系结构。
    Agent=体系结构+程序

    基于模型的反射Agent
    Agent应该根据感知历史维持内部状态,从而至少反映出当前状态看不到的信息。
    关于“世界如果运转”的知识——无论是用简单的布尔电路还是用完备的科学理论实现——都被称为世界模型。使用这种模型的Agent被称为基于模型的Agent。

    基于目标的Agent
    除了当前状态的描述,Agent还需要目标信息来描述想要达到的状况。搜索和规划是寻找达成Agent目标的行动序列的人工智能领域。

    反射Agent看到刹车灯时就刹车。而基于目标的Agent原则上会推理,,如果前面车辆的刹车灯亮起,则它要减速。

    基于效用的Agent
    在目标不适当的两类情况中,一个基于效用的Agent仍然可以做出理性决策。第一,当多个目标互相冲突时,只有其中一些目标可以达到时,效用函数可以在它们之间适当的折中。第二,当Agent有几个目标,但没有一个有把握达到时,效用函数可以根据目标的重要性对成功的似然率加权。

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  • 多Agent系统研究综述

    2011-03-10 09:07:32
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空空如也

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多agent理论