課程簡介

多代理系統簡介

  • 多代理系統 (MAS) 概述
  • MAS 在實際領域的應用
  • 與單藥系統的比較

多代理系統的架構

  • 集中式架構與分散式架構
  • MAS 的混合和分層方法
  • 用於 MAS 開發的工具和框架(例如 JADE、SPADE)

代理 Communication 和協調

  • Communication 協定和語言(例如 FIPA ACL)
  • 協調技術:規劃、協商和同步
  • MAS 中的緊急行為和自組織

博弈論與決策

  • MAS 博弈論基礎知識
  • 合作策略與競爭策略
  • 解決代理之間的衝突

在多智慧體系統中學習

  • MAS 中的強化學習
  • 協作和對抗性學習動態
  • 座席之間的學習和知識共用

挑戰和高級主題

  • Scala大型 MAS 環境中的性能和性能
  • 代理通信中的信任和安全性
  • MAS 開發的倫理考慮和影響

動手實踐 Activities

  • 實現用於資源分配的基本 MAS
  • 在動態環境中類比座席的通信和協調
  • 使用 JADE 等框架部署 MAS

總結和後續步驟

最低要求

  • 對人工智慧概念有紮實的理解
  • 精通 Python 個程式設計
  • 熟悉博弈論和分散式系統(推薦)

觀眾

  • AI 研究人員
  • AI 工程師
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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