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方兴未艾的多智能体机器人技术

薛宏涛 沈林成 常文森 2001-3-2

机器人技术与应用

前言

目前的工业系统正向大型、复杂、动态和开放的方向转变，传统的工业系统和多机器人技术在许多关键问题上遇到了严重的挑战。分布式人工智能(DAI，Distributed Artificial Intelligence)与多智能体系统(MAS,Multi-Agent System)理论为解决这些挑战提供了一种最佳途径。将DAT、MAS充分应用于工业系统和多机器人系统的结果，便产生了一门新兴的机器人技术领域一多智能体机器人系统(MARS，Multi-Agent Robot System)，MARS技术正在蓬勃发展之中。

传统工业系统和多机器人技术遇到的挑战

为了在当今不断变化且难以预测的市场环境中有效地竞争，产品生产厂家必须能够迅速且廉价地设计、实现、改变生产结构和生产规模并维护制造工具。这就要求敏捷制造的能力，敏捷制造要求短的市场周期、高度部件化多样化的产品以及由人工完成任务的进一步自动化等。对于这些需求，工业机器人和制造设备的传统的、集中的、单一式控制结构因为它们固有的不灵活性而难以满足。

传统工业系统中广泛应用的计算机集成制造系统(CIMS)也不能满足敏捷制造的要求。传统的计算机集成制造系统(CIMS)往往是高度集中的，至少有一个中心数据库，它提供一张企业状态的一致的全局视图，既用于内部访问又作为与组织的其他部分的接口。典型地，还有一台中心计算机，它为下层的制造工具计算调度方案、在整个工厂内指派活动并进行监控与规划。这种方法有三个特性妨碍灵机应变：它是集中的；它依赖于全局计划；它优先执行规划与调度。�

机器人技术的发展使得机器人的应用领域和范围不断扩展，机器人面临着更复杂的作业，这些复杂的作业由单一机器人已难以完成，需要多个机器人协调与合作共同完成。另外，目前的由多台、几十台甚至上百台机器人组成的自动化生产线系统柔性较差，机器设备组织的改变既困难又昂贵，仅适于长周期、单一式产品的大批量生产，而难以适应小批量、多品种的生产，从而缺乏敏捷制造的能力，难以适应灵活多变的市场需求。因此，多机器人系统的组织与控制方法对系统性能的影响极大，如何组织由多个机器人构成的群体，以及在这样的群体中如何实现机器人的协调合作问题已成为当前的机器人研究领域的一个新课题，具有重要的理论和现实意义。传统的多机器人系统体系结构采用分层和集中的结构，采用从上到下的一个过程来进行规划和制定决策：一个全局任务路径规划器计算出基本的子目标、再由一个集中的全局路径规划器产生要执行的联合行动序列，最后由控制单元执行这些动作序列。这种集中式控制系统有许多致命的缺点限制了它们的应用：�

(1)全局路径规划很费时；

(2)系统被局限到一些数目固定的机器人中；

(3)系统的容错性只能限定在一些小范围的错误之中。

80年代末，受到分布式人工智能、多智能体系统研究的启发，一些学者针对集中式扩展的不足，提出了分散化和分布式的多机器人系统合作组织策略、方法和协调机制，这些研究正逐渐形成“协作机器人学报”(Cooperative Robotics)，其中基于多智能体概念研究多机器人系统的多智能体机器人系统正逐渐成为研究的热点和方向。

分布式人工智能和多智能体系统理论发展概述

DAI和MAS是近二十年来蓬勃兴起的崭新的计算机学科，尽管这个领域还相对年轻，但它有着强劲的发展势头，目前是计算机科学发展最快的领域之一。DAI和MAS研究参与由人和计算机组成的社会的智能体所必须的知识模型、通讯和推理技术，关注几个智能体交互作用共同求解一个公共问题。DAI和MASA代表了一种分析、设计和实现大型、复杂系统的方法途径，基于智能体的观点提供了一种强有力的工具、技术和途径来提高人们概念化和实现许多类型系统的能力，也提供了一种自然和艺术的方式来表述一系列多样化的问题，并且它提供了很崐好的机会来处理由于工业和商业正在向更加模块化、分布和开放系统的发展趋势而引起的一系列新类型应用。智能体技术和方法正在被应用于迅速增长的广阔领域，从很小的个人电子邮件过滤器到大型、复杂和严格系统如空中交通控制。�

目前，DAI和MAS的主要应用领域有：制造业、过程控制、远程通讯系统、控制交通控制、交通和运输管理、信息过滤和收集、电子商务、商业过程管理、娱乐业和医疗看护等。其中，在工业中的应用是被首先开发的，目前已经在很广泛的工业系统中获得应用并获得良好的经济和社会效益。�

DAI、MAS在传统工业系统和多机器人系统中的应和以及智能体机器人技术�

与传统的CIMS相比，DAI与MAS方法中，每个智能体接近与现实世界的接触点，所以系统的计算状态非常密切地跟踪了世界的状态，而不需要集中的数据库。整个系统的行为根据局部决策形成，所以对环境噪声或智能体的删除或增加，系统自主地重新调整自身。对每个智能体的软件要比集中方式方法所需的简短得多，容易书写、调试和维护。因为系统运行时调度它自身，所以没有分离的 *** 作调度阶段，故没有必要等待调度程序完成。

因此，DAI与MAS方法为解决传统工业中遇到的挑战提供了一种最佳途径，它是分散的而不是集中的，应急的而不是计划好的，并发的而不是顺序的。DAd与MAS方法用一个智能体网络代替一个集中的数据库和控制计算机。每个智能体具有其环境的一个局部视图并对其环境具有局部地作了反应的能力和权利。整个系统的性能不是全局计划好的，而是通过这些智能体的实时动态相互作用表现出来。因此，系统没有调度与执行的交替循环。相反，根据局部智能体的并发独立的决策调度得以体现。

与传统的采用多层和集中结构的多机器人体系结构相比，采用DAI和MAS的相关技术而建立的分布式式分散式控制结构的多智能体机器人系统有着明显的优点：

●模块化好

●分散的知识库

●容错性强和冗余度高

●集成能力强

●可扩展性强

因而，采用多智能体机器人系统的体系结构替代传统的集中式控制结构正在成为多机器人体系结构发展的一种必然趋势。

目前MARS正在蓬勃发展之中，在国际上代表性的研究工作有：

(1)Parunak在1987年提出应用合同网协议的制造系统；

(2)F Perriolat等在1996年将建立多智能体系统的软件平台ARCHON应用到过程控制系统中；

� (3)Liunberg和Lucas在1992年开发了一种复杂的多智能体实现的空中交通控制系统；

(4)B,Burmeister等于1997年开发了基于多智能体的交通和运输管理系统；

(5)R,Weihmayer等在1998年概括了远程通讯中多智能体技术的应用；

(6)德国Karlsruhe卡尔斯鲁厄大学IPR研究所开发了自主移动机器人(KAMRO)的多智能体机器人系统体系结构KAMARA；

(7)从1996年开始的机器人世界杯足球赛典型地应用了多智能体技术来构造多机器人系统。代表球队有：美国CMU大学的 CMUnited球队、德国汉堡大学队、及日本、韩国、荷兰等国的球队。

结束语

在多智能体机器人系统中，最集中和关键的问题表现在多智能体机器人系统的体系结构以及相应的协调合作机制上。我们应该根据国际上各国开发工业系统应用及多机器人系统的情况，提出我们的研究课题，针对多智能体机器人系统中的关键问题，主要针对多智能体机器人体系结构及与之相应的协调合作机制研究，还涉及多智能体学习、多智能体规划、多智能体协商等。遗憾的是，MARS在我国的研究十分有限，希望本文能对国内这方面的研究工作起到抛砖引玉的作用。

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论述信息的特征和人工智能的应用

1、人工智能概述

人类的三次工业革命，对社会的影响是巨大的，进入21世纪，科技信息对我们生活中越来越重要，计算机成为我们生活中必不可少的用品，工作、学习样样都离不开，它使我们的生活在信息世界，对信息的掌握更及时、便捷。

“智能化”是新世纪新技术、新产品、新产业的重要发展方向，只能控制、智能自动化将是我们的目标，所以，人工智能越来越广泛的被应用到我们的日常生活中。

人工智能（A Rtifcial Intelligence），英文缩写是AI。人工智能是一门综合了计算机、生理学、哲学的交叉性学科，是一门极富挑战性的学科。

人工智能研究的是使机器能够胜任一些需要人类只能才能完成的复杂工作，人工智能机器人的诞生是人工智能 *** 作的里程碑，是人类经过无数的实验而成功运用人工智能创造的结晶。

人工智能的研究是方方面面的，它不仅涉及计算机程序应用，还涉及到信息论、控制论、自动论、生物学、心理学、语言学、哲学、数学逻辑等多门科学知识。

早期的人工智能机器人是不成熟的，它的只能做一些很简单的事情，并没有达科学家要求的程度，所以如何构造一个系统，可以使机器人的编程程序完全模仿人脑的行为成为摆在专家们面前的最严峻的考验。

2、人工智能的应用

随着计算机、通信和并行程序设计技术的发展，对人工智能的研究已经发展成为智能体系统的研究。网络游戏中最常见的游戏是扑克牌，一般游戏时，我们的对手就是计算机本身，计算机拥有的这样一套程序就是人类向人工智能迈出的一大步。

几天的计算机程序已经达到可以下各种棋类游戏的锦标赛水平，但是，这其中仍然还是存在没有解决的问题。人类遇到困难的时候，总是会在不断的思考中找到解决问题的方法，从而轻易的解决问题。

到目前为止，人工智能程序已经知道如何考虑他们要解决的问题，也就是在搜索解答的广泛空间中，寻找比较好的答案。

智能体理论设计智能体是什么和如何使用数学形式化方法来表达和推理智能体的属性。只能体体系可以被认为是智能体的软件工程模型，智能体语言是智能体变成核试验的软件系统。

在我国，智能体技术多被应用到处理像Internet这样的具有异构、分布、动态、大规模及自主性的系统中，是人工智能技术在信息处理方面的一个崭新的应用。

在人工智能研究中逻辑推理是研究最持久地一个领域，在这个领域我们通常把注意力只集中在一个大型的数据库的事实上，对出现的新信息进行适时的修正。而在这个领域中，我们不仅需要具备根据假设进行演绎的能力，而且需要具备对信息检索和定理证明进行形式化的处理的能力。

人工智能（ArtificialIntelligence）,英文缩写为AI,是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。这其中共同的基本特点是让机器学会“思考”。为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（comprehension）等等？对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为,去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。他认为，如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，

那么它就应当被称作有智能。

人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，

人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发

展有目共睹。

人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。

ChatGPT 是一种人工智能技术，它并不会导致底层程序员失业。相反，它有助于提高工作效率，解放程序员的时间，使他们能够专注于更重要和更有技术含量的任务。例如，使用 ChatGPT 可以快速生成代码模板，帮助程序员解决日常的代码问题，从而提高工作效率。

此外，随着人工智能技术的发展，会有更多的工作机会出现，例如研究人工智能和机器学习的方法，开发更加先进的 AI 应用程序等。因此，ChatGPT 可以帮助程序员获得新的就业机会，而不是导致失业。

总的来说，人工智能是一个增长型行业，它为程序员提供了新的工作机会，而不是导致失业。

当然了，人工智能是一个快速发展的领域，未来将会有很多有趣的发展趋势。

1、深度学习：深度学习是一种预测模型，它在处理大量数据时表现出了很强的能力。在未来，深度学习将继续推动人工智能的发展，并在计算机视觉，语音识别等领域取得更多的成果。

2、通用人工智能：目前，人工智能技术主要针对特定领域，例如语音识别和计算机视觉。但未来，人工智能将发展成一种通用技术，可以解决多种不同的问题，例如自然语言处理，机器翻译等。

3、

人机协作：未来，人工智能将与人类协同工作，共同解决复杂问题。例如，人工智能可以协助医生诊断疾病，帮助研究人员解决科学问题等。

4、

区块链技术：区块链技术与人工智能有着千丝万缕的联系，未来将会有更多的人工智能应用程序基于区块链技术开发，以保证数据安全和隐私保护。

5、多智能体系统：未来，人工智能系统将不仅仅是单一的智能体，而是由多个智能体组成的复杂系统。这些智能体可以协同工作，共同完成复杂的任务。

6、边缘计算：随着物联网的发展，越来越多的设备将需要人工智能技术的支持。为了减少网络带宽的使用，未来人工智能将逐渐向边缘计算转移，即在设备本地运行人工智能算法。

7、可解释性：随着人工智能在商业和医疗领域的广泛应用，可解释性将成为一个重要的问题。未来，人工智能系统将需要更加透明，以便用户和决策者能够理解其决策的依据。

8、虚拟和混合现实：虚拟现实和混合现实技术将与人工智能紧密结合，以创建更加逼真的体验。例如，人工智能可以模拟真实世界中的物理环境，从而使虚拟环境更加逼真。

这些只是人工智能发展的一些趋势，未来可能还有其他很多有趣的发展。但还是回到你的问题，程序员也是需要自我学习迭代提升，那样才不会失业哦！

计算机网络由多个互连的结点组成,结点之间要不断地交换数据和控制信息,要做到有条不紊地交换数据,每个结点就必须遵守一整套合理而严谨的结构化管理体系计算机网络就是按照高度结构化设计方法采用功能分层原理来实现的,即计算机网络体系结构的内容

网络体系结构及协议的概念

网络体系和网络体系结构

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