什么是智能體(編輯修改稿)
2025-09-01 02:22 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 、圖象處理、人工生命、遺傳編碼和機器學習等方面獲得了廣泛的運用。流程圖：1 強化學習在實際應用中的困難？強化學習吸引人的特點之一在于其形式化的基礎。如果某個條件（比如無限次的嘗試和一個馬爾可夫環(huán)境）滿足，智能體將收斂到一個最佳的動作選擇策略。不幸的是，這些條件在復雜的環(huán)境中幾乎無法滿足，強化學習有下面幾個困難：（1） 不能處理隨時間變化的目標，學習到的動作策略是針對一個固定目標集的；（2） 如果目標改變，就不得不重新學習一切（3） 對實際應用來說，狀態(tài)空間太大，以至于學習要花很多的時間才能變得有效（4） 只有當接收到一個獎勵的時候，智能體才能夠開始學習導致那個獎勵的動作序列，而且結(jié)果是花費大量的時間去學習很長的動作序列（5） 對于錯誤的感知或隱藏的狀態(tài)，在任何時間智能體都難于知道它處在什么情形下（6） 很難把初始知識融入到學習中（7） 當并行采用多個動作的時候，智能體不能夠再學習1 學習與進化之間的關(guān)系（1） 進化與學習是生物適應的兩種形式（2） 在空間和時間上不同。進化是“一個選擇性繁殖與替代的過程”，它依賴于分布式個體群的存在；學習是“一組發(fā)生在個體生命期內(nèi)的修正”。（3） 進化是“一種能抓住相對較慢的可能包括幾個生物代的環(huán)境變化的適應形式”；學習“使得個體去適應在同一代層上不可預測的環(huán)境變化”（4） 相互影響1 模擬機器人開發(fā)中會遇到的問題，為什么要使用模擬機器人？模擬機器人開發(fā)會遇到的問題：（1） 傳感器：物理傳感器不能從背景中分離對象，它們不是在穩(wěn)定的坐標系統(tǒng)中起作用，而且不能提供關(guān)于目標絕對位置的信息。（2） 模擬通常不考慮真實智能體在其環(huán)境中交互的所有物理規(guī)則，質(zhì)量、摩擦、慣性等（3） 物理傳感器把不確定的值與命令傳遞給可能有不確定效果的執(zhí)行器，而在模擬中通常使用格子環(huán)境以及返回正確信息的傳感器。（4） 電流與機械方面的差異，在機器人上位置不同可能有不同的性能使用模擬機器人的原因：學習常常要求用偶爾產(chǎn)出不可接受的結(jié)果的行為來實驗。在真實的物理系統(tǒng)中出錯成本可能非常昂貴甚至是危險的。1 自組織的特征（1） 信息共享系統(tǒng)中每一個單元都掌握全套的“游戲規(guī)則”和行為準則，這一部分信息相當于生物DNA中的遺傳信息，為所有的細胞所共享； （2
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