分布式人工智能开发研究

分布式人工智能开发研究

张顺四

广州趣丸网络科技有限公司  510627

摘要：分布式人工智能是近年来我国兴起的一种机构，此类智能机构可以达成协调组织的作用，也是人工智能和知识工程中技能使用的一种，可以结合目标规划联合使用联布式计算方式对可能出现的问题进行处理。后续结合计算机网络对各类通讯问题进行解决，因此分布式人工智能在开发过程中还需包括下述两类内容：人工智能、分布式技术。分布式人工智能也可以简称为DAI，DAI的提出解决了复杂智能系统和计算机之间协同工作的需求，研究此类智能系统时需要在逻辑和物理的角度对具有分散性的智能群体进行研究，并且在研究过程中还需结合行为和方法确定协调和操作技能的规划，最终完成各个系统之间的要求，让其更为准确的对问题进行处理。

关键词：分布式人工智能开发；智能体；系统

引言：人工智能可以缩写成为AI，主要应用在模拟、延伸、扩展等相关工作中，此时可以结合实际需要设定方法和理论内容让应用系统更为科学。人工智能现已成为计算机科学中的一个重要分支，此时研究工作需要了解智能的实质，并且还需针对人类智能的实际需要，设定出智能设备，此类领域主要包括机器人、语言识别、图像识别等多方面内容。我国传统的计算系统处于封闭的状态下，因此在应用过程中需要满足一定要求，同时由于某些特殊原因，条件不能达成一致性需求，因此在此类机制背景下，更容易出现个体矛盾问题，此时则需选择一种协调机制对上述问题进行解决。此时设定出了AGENT系统，此系统由多个有机组合构成。在此类系统中使用了有限性理论，针对结构中多个组织性能弥补个体的不足之处，从而推进我国人工智能技术的发展。

一、分布式人工智能特点

（一）分布性和连接性

    系统信息需要包括数据、知识、控制等多个类别内容，站在逻辑的角度将其设定成为分布式状态，其中不存在全局控制和全局数据存储功能。系统中路径和节点中出现的问题还可得到有效解决，此时问题在解决时子系统和计算机网络都可达成连接，此过程也降低解决问题的难度。

（二）协作性和开放性

    子系统在协调工作过程中，需要依靠单个机构对可能形成的问题进行解决，比如说专家系统在协作过程中需要针对各个领域分析出专家系统不能解决的问题，以此优化求解能力，从而扩大多个领域。后续在多个网络之间进行连接，还可扩充系统的规模，并且还可以保证系统具备开放性和灵活性[1]。

（三）容错性和独立性

    对于处理节点和通信路径、知识方面，需要在系统出现故障后，不断降低影响速度和精度问题，最终保证系统可以正常运行，也可以提高系统的可靠性。系统在解决任务问题时，可以独立解决子任务，并且还可以降低各个处理节点的复杂性，因此在软件复杂性方面也可以起到弱化的状态。

二、分布式人工智能的分类

分布式人工智能主要分为两个类别：问题求解、多agent系统。问题求解系需要结合合作和共享知识需求，设定模块、节点、子系统之间的任务划分，最终解决问题。而对于agent系统而言，则需通过MAS自动进行智能协调操作，以此保证协调性需求[2]。agent系统结构如图1所示。

图1agent系统结构

三、分布式人工智能开发策略

（一）DAI系统框架结构

系统概念模型一共包括六个部分：结构、知识组织、协调一致的合作、通讯、系统可靠性、结果形成。机构概念模型主要包括四个组成部分：结构、知识组织、动作、环境感知[3]。

其中结构主要指的是结构之间需要达成依赖关系的状态，并且在机构群体方面还需结合目标进行工作。在概念模型被设定后，内部结构还需结合自身实际需要进行修改，其中主要研究实例化，实例化需要满足动态性需求，不能呈现静态状态。此时系统内部知识组织则主要代表知识表示和分布提取的需求。知识需要按照不同的领域进行划分，针对组织和知识源物理方面的划分进行分析，还可将其设定成为多个机构进行使用。协调一致主要目的是为了帮助重要事项进行分解，或者达成协调策略分析，以此对各类工作进行控制，保证相关工作的同步性。对于通讯方面主要包括三个方面：消息粒度、通讯协议、通讯形式，在上述三个方面融合后才可达成资源共享的需求。而结果形式主要指的是针对机构具体情况，对所产生的部分结果进行整体系统性的结果分析。

在模型中设定的结构主要指的是机构的结构，其中包括组成部分和目标设定，并且在应用过程中还需明确各个组成部分的关系。在结构动态运行时，需要针对结合实际需要设定不同的机构。知识组织则需结合知识表示和相应的关系、知识静态和动态获取能力进行明确。动作中的机构主要选择行动内容中的各类类型进行划分。环境感知则主要表述机构怎样感知和模拟相关机构和外部环境问题。

（二）DAI系统分析

在标准框架背景下，典型的DAI系统需要包括下述几个部分：合同网、MACE、DVMT、ACC，在上述组成部分支持下分布式智能化系统则可进行其他工作，上述结构并不适用所有系统需求，需要结合实际需要进行调整。

1. 合同网

主要定义的是以谈判为基础进行合作或者执行的任务，以此让其形成机构的集合。此时机构和结点需要结合不同需求对其进行设定，在合同网协议设定过程中，还需通过管理工作对其进行支持。对于机构而言，在使用过程中应该针对部分机构任务情况，对可能感兴趣的任务进行资格设定，以此分析出重视机构。

合同网中系统结构主要是组织机构的集合，结构地位要保证执行中所扮演的角色符合各方面需求，此时机构角色不能进行设定，因此还需采取动态扮演的方式进行执行，此时关系形成了递归的状态。对于知识组织而言，知识需要与领域相关知识匹配，并且知识需要按照两种方式进行分布，一个是静态方式，一个是动态分布方式。对于动态分布方式而言，在运行过程中可能会受到三种方式的影响：首先是在机构直接传输信息后所需要的知识可能需要执行转化，同时机构还需保证知识转移；其次机构在标注用途后，需要结合具体知识内容执行相应的工作。而动态分布主要指的是资源的使用问题，资源使用应该在机构获取到相关子程序数据后执行工作，在进入整体系统后才可完整系统运行。

协调一致的合作主要指的是在谈判过程中可以达成合作需要，在达成合作后子问题会形成动态分解状态。此时在机制方面还需寻找可以执行子任务的连接，从而对合作进行有效管理，并且保证相互作用，针对一个问题进行解决，以此控制通讯进程。

在通讯方面，尽可能以主要通过消息进行传递，此时每条信息需要包括信息的类目，还需将重要信息进行发布，直至任务完成为止。在消息方面还需利用其他方式进行交换，此时方式应该保证多样化特点，并且还需寻找出于机构相关的部分让其形成直接的通讯方式。其中公共结点语言现已成为机构通讯的一种工具，因此在消息栏目中需要得到有效规定。

对于系统可靠性方面，应该通过控制和数据分布的形态对其整体性进行提高，如果在信息传输过程中出现了问题，则可将各类问题转移到其他机构对其进行解决。但是如果通讯协议出现了问题，机构则需结合知识源导致其他机构不得进入，因此模型在使用过程中需要针对各个资源进行同步设置。

对于结构形成方面，每个机构都需明确子任务内容，尽可能从单个问题延伸至多个问题以此对其进行解决。但合同网并不能显示定义机构模型。

2. MACE

MACE是国外大学研制的一种测试系统，此类系统在应用过程中可以对各类力度进行分析，以此让其形成DAI系统。此大学在研究过程中使用了十六个结点，并且还应用了大存储器，结合LISP共同实现MACE。MACE也是一个机构的集合体，对于机构而言在系统中设定需要获取知识内容，此时机构才可达成互相通讯的需求，让机构在子部分和联合体状态下都可进行处理。此时DAI框架中的机构需要在某些方面可以执行与MACE之间的关系。

首先在系统模型方面，结构主要为完成任务提供支持，此项工作需要组织活动，在组织中也需改变自身结构让其转变角色可以与其他机构发生关系。在同一个组织中，如果出现了两个机构，则需明确不同的关系，保证一个机构中或者两个机构中包括组织成员[4]。

术语组织是抽象体，在机构中只可以执行一个活动内容，才可达成集体组织的行为。对于组织方面仅仅只是依靠成员的实际需要，很难达到需求。在相关模型中，每个组织成员都可代表一个条目，此时抽象组织需要在一段时间内才可集合成标准的内容。对于知识组织方面，系统知识需要存放在机构中，系统知识需要发挥出知识之间的相互作用，并且还需将其固定在具有相同属性的结构中，但是此类模型并未考虑时间知识的继承问题。在协调合作方面机构需要在组织集体活动方面对能力和通讯方面进行协调处理，保证合作战略可以对模型中的力度进行体现。通讯方面需要保证机构在发送信息后，可以将信息送至各个机构，并且让其形成完整性，确保每个机构都可在一个地址中出现。对于结构方面，需要结合抽象组织的结果，让活动集合方面还需针对各个角色设定任务执行，后续任务执行结果可以汇总成报告。

在机构概念模型中，结构是实体，结构在定义方面需要明确属性问题，并且在属性方面还需结合状态属性进行分析，从而反映出机构在运行过程中的情况。在属性方面，属性需要结合自身模型和机构模型判断属性，机构在执行问题方面应该具体情况具体分析，此时机构在运行过程中均需采取相应的行动。、

知识存在属性中，属性不能与其他机构相违背，同时内容方面需要让消息可以划分至各个机构中，并且属性还需为局部知识提供规范化的内容，以联想式的方式为信息传输提供引导。在动作方面，机构需要以三种行动方式进行工作：首先需要先对内部属性进行处理，主要分析出内部状态；其次在信息传递方面需要选择单个机构向多个机构进行传输；最后在系统核心方面也需作出监视。

3. DVMT

分布式传感器网络信号分布式问题一直是DAI中较为严重的一个问题，国外在研究此系统时在内部设定了机构之间的联系，并且还可以直接分析出空间上的传感器阵列传输信号，并且在每个机构相互合作时，还可将其与黑半结构系统相结合，此系统也可以被称之为话音识别系统。此时DVMT网络与系统总框架概念有相对应的内容，并且在结点概念方面和框架中机构概念相对应，因此可以将每一个结点都连接到区域传感器中。

在模型方面需要针对每个机构提出不同的系统问题求解方式，站在高层次的角度，可以分析出信息存放机构模型领域，并且在机构方面也需设定责任和相互作用模型，保证每个机构都可达成局部控制，以此对后续活动进行开发。在知识组织方面，需要明确存放机构中的多个知识源，机构需要在特定的领域安排专家内容。在协调一致方面需要保证系统中各类与合作相关内容都可形成数据结构，并且还需针对不同领域化分不同的权限，从而设定活动决策和组织决策截面。在对数据结构进行修改时，还可以建立机构组织的责任。

此时在DVMT中，需要使用语言进行机构建通讯结构的描述，并且还需站在问题的角度对后续工作进行规划。

结论：综上所述，分布式人工智能具有一定优势与传统人工智能之间存在一定差异性，分布式人工智能可以用来解决较为复杂的内容，还可保证协调配合多个领域之间的工作。此时如果处于多智能体系中，分布式人工智能也是其中一种分类，此时需要对多智能体系进行研究，主要研究智能体系怎样才可被应用在多智能体系系统中，并且保证协调处理问题的能力。在开发多智能体系可以具备较为灵活性的特点，此时更能引导人类向智能化社会发展，让大环境更加适应开放性需求，并且保证整体工作形成动态处理的目标。我国分布式网络技术得到了快速发展，也被广泛应用在工业和商业领域之中，此时分布式人工智能技术需要不断优化自身技术，才可保证解决各个行业领域出现的问题。

参考文献：

[1]李刚,孙耀文,于德新,付海,赵邵蕾.基于Agent人工智能技术的分布式入侵检测系统设计[J].计算机测量与控制,2020,28(07):29-33+38.

[2]赵馨,赵甜,邱平文,周一平,韦安垒.区块链应用于人工智能的前景探析[J].网络空间安全,2020,11(11):84-90.

[3]符养斌,刘雄伟.人工智能技术在高速公路分布式能源系统中的应用[J].山西交通科技,2021,(05):8-10.

[4]霍龙,张誉宝,陈欣.人工智能在分布式储能技术中的应用[J].发电技术,2022,43(05):707-717.