人工智能大数据_分布式人工智能进展
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人工智能
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蜘椰 对于上述的
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高美莲 ,
一引言 随着并行计算机的开发成功 人们对于 ,
、
系统还可根据尺度 ,
计算机网络技术的成熟 ,
,
根据协同程度
,
结构和辐合程度 。
坐标系中找到一个对应的位置
中的并发性与分布性越来越感兴趣 的产生对于 ,
因而导致
— 肠妇耗叹州划科月拚欲如北可材找丫议样”讨灿』特,、抓 一几,,、份、,
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和
进行划分 ,
。
控制的动态性
可在三维
了分布式人工智能
。
的研究始于七十 ,
三
、
中主要研究的问题 与传统的关系 ,
年代末
,
经过十几年的研究 。
现已取得很大进展 ,
并已开发
出一些实用的系统
的应用领域很广泛对于那些知识 ,
作为 系 。
的一个子领域它和传统 的研究要用到传统 、
有着紧密的联 ,
或活动本质上是分布的都可以用
方法来解决
。
一方面
,
的成果诸如已经成
当前 通讯 、
,
的研究主要集中在结点 、
间的交互与 。
熟的各种知识表示方法 ,
推理机制
另一方面 ,
,
由于
本
一致性与协调建立模型三个基本间题 ,
而对于任务
身的特点研究者们利用其它学科如协同学社会学的方 法对
描述和分解以及结点间差异的研究很少 朗
当然知识库
中涉及的
的基本问题进行更深人的研究
,
这些
存取与
结合等等 ,
。
本文力图对当前
成果不仅对 导作用 人 、
而且对于 ,
的其它领域的研究都会起指
基本问题的研究作一下综述希望对于有志于从事
。
另外
结构可用于许多传统 、
的应用如机器的研究对于这些
,
研究的人有一定帮助
。
自动定理证明自然语言理解等等 。
,
二
、
系统的分类 ,
应用问题的解决也是十分有益的它要求系统 。
系统不同于传统的分布式处理系统
的系统结构 的研究可分为两个子领域和多 系统以及平行结构的 区别在于构成系统的 ,
即分布式问题求解
中各个结点之间的信息交互必须具有智能特征 的智能程度可以对 ,
根据 。
,
系统
。
又可分为层次结构的 ,
系统就如下尺度进行度量
系统
的这两种结构的主要 。
问题分解的程度结点的等级经验知识
分布的程度
不同对于层次结构的 ,
系统 ,
的
具有功能异构的特点
能够独立解决某些子问题 ,
实现分布控制的方法及程度 通讯过程 根据尺度 。
而平行结构的
系统的
具有功能同构的特点其求 。
解问题的能力是足以解决整个问题 ,
和
系统可以分成以下几种类型
系统是研究如何在一组自治的智能行为即协调它们的知识 , 、、
间协调它们的 ,
目标技能和规划从而完成
问题协作求解
。
全局一致性问题 在当一个问题被分解为较低级的子问题时越多其问题求解越简单只需 最简单的智能操作 ,, ,,
系统中
,
由于知识的来源不同 。 ,
,
求解策略各异
,
子问题数量
各个结点的求解结果有可能不一致 是十分重要的 。
因此全局一致性问题
系统中上每个结点执行系统可称为并行系统
这类
以 ,
。
控制的分布 控制机制不可避免地影响全局一致性 ,
反之
,
把问题只是分解成若干子任务由结点去完 。
在分布式系统
成这种系统可称为分布式专家系统 对于
系统
,
根据经验知识的完整性以及不同结点
尸帐‘
上经验知识的分布情况可分为两大类 和分布式求解系统 。
分布式知识库系统 的知识库比较完 。
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了
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整
,
知识类型变化大 ,
,
可用来解决各种目标的问题 ,
而
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则相反求解目标单一而且知识完整性不如
。
盯
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