时滞多智能体系统编队控制还可以考虑什么
研究了带多时变时滞的多智能体系统的一致性问题。通过引入坐标变换,将定常拓扑和切换拓扑下的系统分别化为各自的降阶系统。然后通过分析降阶系统的渐近稳定性,给出了一致性问题可解的拓扑条件和所允许时滞的上界。另外,还考虑了带多时变时滞的二阶系统的编队控制问题,得到确保智能体达到预期编队的拓扑条件。
MAS的多智能体
多智能体系统（MAS， Multi-Agent System）是多个智能体组成的集合，它的目标是将大而复杂的系统建设成小的、彼此互相通信和协调的，易于管理的系统。MAS是分布式人工智能（DAI，Distributed Artificial Intelligence）的一个重要分支，是20世纪末至21世纪初国际上人工智能的前沿学科。研究的目的在于解决大型、复杂的现实问题，而解决这类问题已超出了单个智能体的能力。
它的研究涉及智能体的知识、目标、技能、规划以及如何使智能体采取协调行动解决问题等。研究者主要研究智能体之间的交互通信、协调合作、冲突消解等方面，强调多个智能体之间的紧密群体合作，而非个体能力的自治和发挥，主要说明如何分析、设计和集成多个智能体构成相互协作的系统。 多智能体系统在表达实际系统时， 通过各智能体间的通讯、合作、互解、协调、调度、管理及控制来表达系统的结构、功能及行为特性。
多智能体系统具有自主性、分布性、协调性， 并具有自组织能力、学习能力和推理能力。采用多智能体系统解决实际应用问题， 具有很强的鲁棒性和可靠性， 并具有较高的问题求解效率。
多智能体系统是智能体技术应用及研究上的一个质的飞跃。通过不同行业的专家学者对之进行深入的研究，我们可知多智能体系统用于解决实际问题有很多的优势特点。其主要的优势特点如下：
（1） 在多智能体系统中，每个智能体具有独立性和自主性，能够解决给定的子问题，自主地推理和规划并选择适当的策略，并以特定的方式影响环境。
（2） 多智能体系统支持分布式应用，所以具有良好的模块性、易于扩展性和设计灵活简单，克服了建设一个庞大的系统所造成的管理和扩展的困难，能有效降低系统的总成本；
（3） 在多智能体系统的实现过程中，不追求单个庞大复杂的体系，而是按面向对象的方法构造多层次，多元化的智能体，其结果降低了系统的复杂性，也降低了各个智能体问题求解的复杂性；
（4） 多智能体系统是一个讲究协调的系统，各智能体通过互相协调去解决大规模的复杂问题；多智能体系统也是一个集成系统，它采用信息集成技术，将各子系统的信息集成在一起，完成复杂系统的集成；
（5） 在多智能体系统中，各智能体之间互相通信，彼此协调，并行地求解问题，因此能有效地提高问题求解的能力；
（6） 多智能体技术打破了人工智能领域仅仅使用一个专家系统的限制，在MAS环境中，各领域的不同专家可能协作求解某一个专家无法解决或无法很好解决的问题，提高了系统解决问题的能力；
（7） 智能体是异质的和分布的。它们可以是不同的个人或组织，采用不同的设计方法和计算机语言开发而成，因而可能是完全异质的和分布的。
（8） 处理是异步的。由于各智能体是自治的，每个智能体都有自己的进程，按照自己的运行方式异步地进行。 多智能体系统适合于复杂的、开放的分布式系统。它们通过智能体的合作来完成任务的求解，实现多智能体系统的关键是多个智能体之间的通信和协调。
最具影响力的通信语言是在ARPA主持下研究而成的ACL（智能体Communication Language）语言，它由KIF（Knowledge Interchange Format）和KQML（Knowledge Query and Manipulation Language）等组成。 （01）智能机器人
（02）交通控制
（03）柔性制造
（04）协调专家系统
（05）分布式预测、监控及诊断
（06）分布式智能决策
（07）软件开发
（08）虚拟现实
（09）操作系统
（10）网络自动化与智能化
（11）分式布计算
（12）产品设计
（13）商业管理
（14）网络化的办公自动化
（15）网络化计算机辅助教学及医疗
（16）控制
多智能体
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，所以没有分离的操作调度阶段，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。
人工智能在网络安全领域的应用有哪些？
近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术。一般来说，AI主要应用于网络安全入侵检测、恶意软件检测、态势分析等领域。
1、人工智能在网络安全领域的应用——在网络入侵检测中。
入侵检测技术利用各种手段收集、过滤、处理网络异常流量等数据，并为用户自动生成安全报告，如DDoS检测、僵尸网络检测等。目前，神经网络、分布式代理系统和专家系统都是重要的人工智能入侵检测技术。2016年4月，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)与人工智能初创企业PatternEx联合开发了基于人工智能的网络安全平台AI2。通过分析挖掘360亿条安全相关数据，AI2能够准确预测、检测和防范85%的网络攻击。其他专注于该领域的初创企业包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。
2、人工智能在网络安全领域的应用——预测恶意软件防御。
预测恶意软件防御使用机器学习和统计模型来发现恶意软件家族的特征，预测进化方向，并提前防御。目前，随着恶意病毒的增多和勒索软件的突然出现，企业对恶意软件的保护需求日益迫切，市场上出现了大量应用人工智能技术的产品和系统。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，这是一款由人工智能驱动的“Cognition”杀毒系统，可以准确地检测和删除恶意文件，保护网络免受未知的网络安全威胁。在2017年2月举行的RSA2017大会上，国内外专家就人工智能在下一代防病毒领域的应用进行了热烈讨论。预测恶意软件防御的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。
3、人工智能在网络安全领域的应用——在动态感知网络安全方面。
网络安全态势感知技术利用数据融合、数据挖掘、智能分析和可视化技术，直观地显示和预测网络安全态势，为网络安全预警和防护提供保障，在不断自我学习的过程中提高系统的防御水平。美国公司Invincea开发了基于人工智能的旗舰产品X，以检测未知的威胁，而英国公司Darktrace开发了一种企业安全免疫系统。国内伟达安防展示了自主研发的“智能动态防御”技术，以及“人工智能”与“动态防御”六大“魔法”系列产品的整合。其他参与此类研究的初创企业包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。
此外，人工智能应用场景被广泛应用于网络安全运行管理、网络系统安全风险自评估、物联网安全问题等方面。一些公司正在使用人工智能技术来应对物联网安全挑战，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。
以上就是《人工智能在网络安全领域的应用是什么?这个领域才是最关键的》，近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术，如果你想知道更多的人工智能安全的发展，可以点击本站其他文章进行学习。
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