【分布式人工智能及其在机器人系统中的应用】.pdf

浙江大学硕士学位论文摘要本文分为两个部分:第一部分研究分布式人工智能理论,着重探讨分布式人工智能研究的基本问题和关键技术,并开发了一个实时分布式人工智能环境,为多智能体系统提供通讯、数据共享和协调机制.第二部分研究基于多智能体的自主式机器人的体系结构。考虑到机器人内部智能体之间相互依赖与协作的关系及共享信息的要求,本文在第一部分工作的基础上提出了分布式黑板系统、以协调智能体的工作流程并为其提供共享数据区。

浙江大学硕士学位论文目录第一章概述 1分布式人工智能简介,1ALV发展概况,第二章分布式人工智能原理 2分布式人工智能系统的特征,2分布式人工智能研究的基本问题 2分布式人工智能的关键技术 2自适应 2矛盾处理与冲突消解 2分布式人工智能的研究与应用第三章基于多智能体的实时分布式人工智能环境 3异种机的联网 3实时分布式人工智能的软件环境 3通讯机制 3数据共享3多智能体系协调第四章机器人的多智能体系结构 4机器人的多智能体组成 34 4.

浙江大学硕士学位论文第一章概述 1分布式人工智能简介在AI发展的历史上,分布与并行一直是重要的主题。远及五十年代早期AI的开始,直至MarvinMinsky将大脑看作一个由协作的结点(agent)组成的社会以及Michae1A.Arbib将大脑的信息处理过程认为是一组并发的模式,构成A1基础的并发进程概念一直为许多人所公认并得以发展.五十年代AI研究有两个主要方法,即神经元网络模型和采用表处理的启发式搜索。神经元模型方法曾获得一些理论成果,但由于缺乏足够有效的编程思想与学习方法,再加上理论上难以求解,尤其是实现困难,使得有关神经元网络模型的工作很难。