智能体算法

① 最常见的人工智能算法都有哪些

神经网络算法、蚁群算法、混合蛙跳算法、蜂群算法。

② 多智能体博弈如何体现在算法中

多智能体博弈体现在算法中：
1.蚁群优化算法（AntColonyOptimization,ACO）
ACO算法思想来源于蚂蚁寻食中的通信机制，蚂蚁在寻找食物过程中通过分泌信息素，通过信息素的浓度来选取最佳路径。
对于ACO算法的改进有Max-MinAntSystem（MMAS）和AntColonySystem（ACS）算法，MMAS算法的主要特征是在每一次迭代结束后，仅最优蚂蚁对其所经过的最优路径进行信息素
更新，其他蚂蚁不参与更新，ACS加入伪随机比例规则和离线信息素更新规则，并且只对全局最优路径的信息素进行更新。
2.粒子群算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）为代表。
PSO算法是科学家们在观察鸟群觅食时利用计算机模拟鸟群的聚集行为总结出一种群智能算法，可以在全局随机搜索,算法运行前会在自身建立的搜寻空间中设置一群随机的粒子，粒子通过迭代的
过程不断地更新自己的速度、位置逐渐朝着最优位置逼近，最终会找到最优解。

③ 人工智能 基于知识的智能体

先引用一段资料

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第一类包括符号处理的方法。它们基于Newell和Simon的物理符号系统的假说。尽管不是所有人都赞同这一假说，但几乎大多数被称为“经典的人工智能”（即哲学家JohnHaugeland所谓的“出色的老式人工智能”或GOFAI）均在其指导之下。这类方法中，突出的方法是将逻辑操作应用于说明性知识库。最早由JohnMcCarthy的“采纳意见者”备忘录提出[McCarthy1958]，这种风格的人工智能运用说明语句来表达问题域的“知识”，这些语句基于或实质上等同于一阶逻辑中的语句。采用逻辑推理可推导这种知识的结果。这种方法有许多变形，包括那些强调对逻辑语言中定义域的形式公理化的角色的变形。当遇到“真正的问题”，这一方法需要掌握问题域的足够知识，通常就称作基于知识的方法。许多系统的构建都运用了这些方法，在本书后面将会提到一些。

在大多数符号处理方法中，对需求行为的分析和为完成这一行为所做的机器合成要经过几个阶段。最高阶段是知识阶段，机器所需知识在这里说明。接下来是符号阶段，知识在这里以符号组织表示（例如列表可用列表处理语言LISP来描述），同时在这里说明这些组织的操作。接着，在更低级的阶段里实施符号处理。多数符号处理采用自上而下的设计方法，从知识阶段向下到符号和实施阶段

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题目的意思就是叫你根据以知识为基础的原则解题

比如，程序由无限多个判断组成，这些判断的条件就是所谓的知识。像是刺激响应一样。比如，玩家一方派兵到了AI方的城下，这是一种情况，你应该为你的AI写下该怎么做的脚本。懂了吗？

举个例子

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以图中的网格为例，两个机器人，分别命名为“black”和“white”。它们可以向其所在的行或列中的相邻一格交替地移动（比如说，white先移动），而且轮到其中一个时，它必须移动。假设white的目标是与black在同一格，而black的目标是避免发生这种情况。white就可建立一棵搜索树，在交替的级别上，black可能的行动也被考虑进去。我上传的图中画出了这棵搜索树的一部分。

为了选取最佳的起始动作，white需要分析这棵树来决定可能的结果——即：考虑black会阻止white实现此目标。在这种冲突的情况下，一个agent可能发现一步移动，使得无论对方如何移动，它都可达到目标。不过更常见的情况是，由于计算和时间的限制，无论哪方都不能找到一个动作以保证取得成功。本书将提供有限范围搜索方法，可用于在这种情况下找到合理的移动方式。在任何情况下，在决定了第一步之后，执行移动，考虑另一方的可能移动，然后在感知/计划/动作方式中重复计划过程。

这个网格例子是双agent、信息完全，零和（zero-sum）博奕的一个实例。此处所讨论的是，两个agent（称为博弈者）轮流移动，直到其中任何一方获胜（另一方因此失败），或双方和局。

每个博弈者完全熟悉环境及自己和对方可能的移动方式和影响（尽管每个博弈者都不知道另一方在任何情况下究竟会怎样移动）。研究这种博弈可使我们深入了解当有多个agent时，计划过程可能出现的更多的普遍问题—即使在这些agent的目标并不互相冲突时。

可以看出，有许多常见的博弈，包括国际象棋、西洋跳棋(dranght)和围棋，都属于这种类型。而且它们的程序已经编写得相当好——有的甚至可以达到参赛的水平。但此处，以并不十分有趣的井字博弈（Tic-Tac-Toe）为例，因为它简单，有利于分析搜索技巧。有些博弈（例如

西洋双陆棋，Backgammon）由于包含了概率因素而导致难以对它们进行分析。对许多博弈，特别像国际象棋这一类，通常都用图标来描述自己的状态空间，我们用8×8数组来记录黑白机器人在8×8网格中的不同位置；用算子表示博弈的移动，算子把一种状态描述转换为另一种描述，由一个开始节点和每个博弈者的算子隐式定义博弈图，照前面章节的

方法建立搜索树，但在选择第一步时要使用一些不同方法。

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加不加分我到不奢求，但我希望以后多交流，我也喜欢人工智能

④ 什么是智能体

智能体是人工智能领域中一个很重要的概念。任何独立的能够思想并可以同环境交互的实体都可以抽象为智能体。

Agent是一个英文单词，agent指能自主活动的软件或者硬件实体。在人工智能领域，中国科学界把其译为中文“智能体”。曾被译为“代理”、“代理者”、“智能主体”等，中国科学界已经趋向于把之翻译为：智能体，艾真体（蔡自兴2002年提出）。

概念的提出
IT界的智能体概念则是由麻省理工学院的着名计算机学家和人工智能学科创始人之一的Minsky提出来的，他在“Society of Mind”一书中将社会与社会行为概念引入计算系统。

传统的计算系统是封闭的，要满足一致性的要求，然而社会机制是开放的，不能满足一致性条件，这 种机制下的部分个体在矛盾的情况下，需要通过某种协商机制达成一个可接受的解。Minsky将计算社会中的这种个体称为智能体。这些个体的有机组合则 构成计算社会——多智能体系统。

Simon的有限性理论是多智能体系统形成的另一个重要的理论基础，Simon认为一个大 的结构把许多个体组织起来可以弥补个体工作能力的有限；每个个体负责一项专门的任务可以弥补个体学习新任务的能力的有限；社会机构间有组织的信息流动可以弥补个体知识的有限；精确的社会机构和明确的个体任务可以弥补个体处理信息和应用信息的能力的有限。

智能体定义
智能体是指驻留在某一环境下，能持续自主地发挥作用，具备驻留性、反应性、社会性、主动性等特征的计算实体。

其实，智能体有很多种定义：

智能体在某种程度上属于人工智能研究范畴，因此要想给智能体下一个确切的定义就如同给人工智能下一个确切的定义一样困难。在分布式人工智能和分布式计算领域争论了很多年，也没有一个统一的认识。

研究人员从不同的角度给出了智能体的定义，常见的主要有以下几种：

1) FIPA（FoundationforIntelligent Physical 智能体），一个致力于智能体技术标准化的组织给智能体下的定义是：“智能体是驻留于环境中的实体，它可以解释从环境中获得的反映环境中所发生事件的数据，并执行对环境产生影响的行动。” 在这个定义中，智能体被看作是一种在环境中“生存”的实体，它既可以是硬件（如机器人），也可以是软件。

2) 着名智能体理论研究学者Wooldridge博士等在讨论智能体时，则提出“弱定义”和“强定义”二种定义方法：弱定义智能体是指具有自主 性、社会性、反应性和能动性等基本特性的智能体；强定义智能体是指不仅具有弱定义中的基本特性，而且具有移动性、通信能力、理性或其它特性的智能体；

3) Franklin和Graesser则把智能体描述为“智能体是一个处于环境之中并且作为这个环境一部分的系统，它随时可以感测环境并且执行相应的动作，同时逐渐建立自己的活动规划以应付未来可能感测到的环境变化”；

4) 着名人工智能学者、美国斯坦福大学的Hayes-Roth认为“智能智能体能够持续执行三项功能：感知环境中的动态条件；执行动作影响环境条件；进行推理以解释感知信息、求解问题、产生推断和决定动作”；

5) 智能体研究的先行者之一，美国的Macs则认为“自治或自主智能体是指那些宿主于复杂动态环境中，自治地感知环境信息，自主采取行动，并实现一系列预先设定的目标或任务的计算系统”。

⑤ 智能体是什么

智能体是业界首次针对政企智能升级提出的系统化参考架构，2020年9月被提出。智能体以云为基础，以AI为核心，构建一个开放、立体感知、全域协同、精确判断和持续进化的智能系统。
智能体是华为对新基建战略的理解与践行，也是新型智慧城市的顶层设计与建设蓝图。它的提出，旨在帮助各行各业重构体验、优化流程、使能创新，打造面向未来5到10年的核心竞争力，为城市治理、企业生产、居民生活带来全场景智慧体验。
与传统架构相比，智能体最大的特征，是云网边端协同。相比传统架构，它更强调大脑与五官、手脚的协同，让数据与AI能够像血液一样循环流动起来。
目前，智能体已经在600多个项目落地和探索，广泛应用于政府与公共事业、交通、工业、能源、金融、医疗、科研等行业，同时华为已携手深圳、成都、福州、南昌、长春等城市宣布共建城市智能体，为城市的全场景智慧化发展提供全新参考。

⑥ 智能体的技术架构是什么

智能体包括四层架构——智能交互、智能联接、智能中枢和智慧应用。
“智能交互”核心技术是边云协同操作系统IEF，可内置于华为各合作伙伴的设备中，让这些设备成为华为云的智能边缘，从而实现智能按需部署。
“智能联接”就是智能体的“躯干”，它通过5G、F5G、Wi-Fi6等物理联接提供泛在千兆、确定性体验和超自动化的网络，实现无缝覆盖，万物互联，以及云网协同、应用协同、数据协同和组织协同。
“智能中枢”相当于是智能体的“大脑和决策系统”，它基于云基础设施，赋能应用、使能数据、普惠AI，更好地支撑全场景智慧应用。
“智慧应用”则是智能体的价值呈现，华为通过与客户、伙伴协同创新，加速ICT技术与行业知识的深度融合，重构体验、优化流程、使能创新。

⑦ 多智能体竞争算法

模拟退火的解不再像局部搜索那样最后的结果依赖初始点。它引入了一个接受概率p。如果新的点（设为pn）的目标函数f（pn）更好，则p=1，表示选取新点。

帝国竞争操作体现了帝国之间的信息交互，然而，帝国竞争在每一次迭代中只是将最弱的殖民地归于最强的帝国，该过程对每个帝国的势力大小影响很小，需要多次迭代才能体现出来，帝国之间缺乏更有效的信息交互，即群体多样性的体现并不明显。

存在的问题：

群智能优化算法的“开采”和“勘探”能力是互相制约的，“开采”能力较强时，群体的多样性会受影响，而“勘探”能力较强则算法的全局收敛速度会变慢。原始的ICA算法还不能很好地平衡这两点，其局部搜索能力较强，收敛速度快，因此优化高维多模问题时，容易陷入局部最优。

帝国合并以及帝国覆灭使ICA的帝国个数不断减少，导致群体多样性降低，算法的全局“勘探”能力受影响，易出现“早熟”现象。

⑧ 什么是智能体怎么实现智能体

华为云宣布推出“EI智能体”，应用于解决各个行业问题的细分场景，面向各行业的智能解决方案，帮助企业提升生产效率，让行业变得更加智能。

⑨ 多智能体系统的一致性控制和跟踪控制有什么区别

多智能体系统协调控制在工程、生物和社会等领域有着广泛的应用背景，是当前系统控制界的一个热点研究方向.本文研究了线性和一类典型非线性多智能体系统的一致性控制问题，主要成果包括以下几个方面：
(1)针对节点为一般连续时间线性系统的多智能体系统，提出了一个仅依赖于智能体间相对输出的观测器类型的一致性协议.证明了多智能体系统的动态一致性问题可以等价地转化为一组维数和单个智能体相等的矩阵的稳定性问题，并给出了一致性的最终状态表达式.首次提出了一致性区域的概念.通过例子指出一致性区域可用于表征一致性协议对于通信拓扑结构变化的鲁棒性.证明了存在协议具有无穷大一致性区域，当且仅当每个智能体是可镇定和可检测的.基于一致性区域概念，分别给出了智能体为临界稳定、临界不稳定和给定收敛速度情况下一致性协议的多步设计算法.这些设计算法具有很好的解耦特性，此特性对于多智能体网络规模较大时尤为重要.上述一致性算法可用于解决简单航天器编队控制问题.
(2)针对节点为离散时间线性系统的多智能体系统，提出了基于相对测量输出的观测器类型的动态一致性协议.将离散多智能体系统的动态一致性问题等价地化为一组维数和单个智能体相等的矩阵的Schur稳定性问题.提出并分析了离散一致性区域的概念.证明了存在一致性协议具有S1={z：｜z｜<1}或Sδ={z：｜z｜≤δ)(0<δ<1)类型的有界一致性区域，当且仅当每个智能体是可镇定和可检测的.基于离散一致性区域概念，给出了智能体为临界稳定和临界不稳定情况下一致性协议的的多步设计算法.讨论了一致性算法在分布式编队控制中的应用.
(3)考虑了受到外部扰动的多智能体系统的H2和H∞一致性控制问题.证明了多智能体系统的H2和H∞一致性问题分别可以等价地化为一组维数和单个智能体相等的系统的H2和H∞控制问题.提出了H2和H∞一致性区域的概念，这些概念可以用于刻画智能体网络一致性对于外部干扰的抑制能力.给出了存在协议具有无穷大H2和H∞一致性区域的充要条件.基于H2和H∞一致性区域概念，给出了H2和H∞一致性协议的多步设计方法.得到了多智能体系统一致性的H2和H∞性能极限.进一步地讨论了leader-follower通信拓扑情况.
(4)研究了由一类典型的非线性系统-Lur'e系统组成的多智能体系统的全局一致性控制问题.