开放的分布式人工智能中搜索方法研究

分布式搜索是分布式人工智能DAI研究的主要问题之一。已有分布式搜索研究多局限于封闭环境，而开放DAI系统需要适合动态环境的分布式搜索方法。本项研究建立了分布搜索模型，对开放的DAI系统进行描述，提出基于目标与/或树的分布搜索算法，可对开放DAI系统动态求解过程进行控制。撰写了三篇学术论文，研究成果达国内领先水平。综合已有的协作方法，提出的分布搜索算法较现有方法具有更大的灵活性，可对求解代价与质量进行均衡，适应于动态多Agent系统。单Agent实时搜索算法可以较好地求解实时动态问题。多Agent搜索模型为动态求解组织和Agnet团体级协作提供框架，扩展了协作的层次，可以实现开放系统中的动态适应组织。