课程大纲

多代理系统简介

  • 多代理系统 (MAS) 概述
  • MAS 在实际领域的应用
  • 与单药系统的比较

多代理系统的架构

  • 集中式架构与分散式架构
  • MAS 的混合和分层方法
  • 用于 MAS 开发的工具和框架(例如 JADE、SPADE)

代理 Communication 和协调

  • Communication 协定和语言(例如 FIPA ACL)
  • 协调技术:规划、协商和同步
  • MAS 中的紧急行为和自组织

博弈论与决策

  • MAS 博弈论基础知识
  • 合作策略与竞争策略
  • 解决代理之间的冲突

在多智慧体系统中学习

  • MAS 中的强化学习
  • 协作和对抗性学习动态
  • 座席之间的学习和知识共用

挑战和高级主题

  • Scala大型 MAS 环境中的性能和性能
  • 代理通信中的信任和安全性
  • MAS 开发的伦理考虑和影响

动手实践 Activities

  • 实现用于资源分配的基本 MAS
  • 在动态环境中类比座席的通信和协调
  • 使用 JADE 等框架部署 MAS

总结和后续步骤

要求

  • 对人工智慧概念有扎实的理解
  • 精通 Python 个程式设计
  • 熟悉博弈论和分散式系统(推荐)

观众

  • AI 研究人员
  • AI 工程师
 14 小时

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