多智能体系统

课程编码：1802060811J2P3001H 英文名称：Multi-Agent Systems 课时：40 学分：2.00 课程属性：专业课 主讲教师：毛文吉等

本课程涵盖多智能体系统研究与应用的主要内容，包括分布式问题求解、智能体心智模型、规划推理与决策、多智能体博弈、多智能体学习、团队合作与多智能体协作、智能体认知与社会模拟、以及智能体体系结构等。通过本课程学习，希望学生了解分布式人工智能领域的主要研究进展，理解基于多智能体的研究风范，掌握面向多智能体系统的理论方法与关键技术，并探索多智能系统设计和实现的相关问题。

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第一章 概述 1.5学时 毛文吉
第1节 分布式人工智能的发展
第2节 多智能体系统主要进展
第二章 智能体及其心智模型 1.5学时 毛文吉
第1节 关于智能体的概念
第2节 信念-愿望-意图（BDI）模型
第3节 联合意图与共享规划
第三章 规划问题求解与智能决策 6学时 毛文吉
第1节 偏序规划（POP）方法
第2节 图规划（GraphPlan）方法
第3节 层次任务网络（HTN）规划方法
第4节 概率规划方法
第四章 团队合作与智能体通信 3学时 毛文吉
第1节 多智能体团队合作
第2节 团队合作的计算模型
第3节 言语行为理论及其语义
第4节 智能体通信语言
第五章 面向智能体的认知与社会模拟 3学时 毛文吉
第1节 面向智能体的认知与心理模拟
第2节 面向多智能体交互的社会模拟
第六章 多智能体博弈 6学时 张启超
第1节 博弈论与强化学习基础
第2节 博弈及均衡
第3节 逆向博弈与机制设计
第七章 多智能体学习 9学时 张启超
第1节 纳什均衡求解
第2节 多智能体强化学习
第3节 多智能体深度强化学习
第4节 几类典型应用
第八章 多智能体协作 6学时 毛文吉
第1节 合作分布式问题求解
第2节 任务共享与结果共享
第3节 部分-全局分布式规划
第4节 多智能体协商模型
第九章 智能体体系结构 3学时 毛文吉
第1节 反应式与混合式结构
第2节 认知/智能体结构SOAR
第3节 课程总结
第十章 课堂考试 1学时 毛文吉
第1节 考试

毛文吉，中科院自动化所研究员、博士生导师。2006年获美国南加州大学计算机博士学位，曾任德国人工智能研究中心科学家。主要从事人工智能理论方法与技术研究及其在复杂社会计算系统与网络大数据环境下的应用，参与多项国内外重大研究计划，主持多项国家自然科学基金、中科院及国家部委项目。撰写中英文学术专著两部，主编论著多部，发表重要期刊和会议论文150余篇。担任《ACM Computing Surveys》、《IEEE Intelligent Systems》等国际期刊编委，先后任ACM北京分会主席、中国人工智能学会理事、中国计算机学会大数据专家委委员、IEEE SMC学会Homeland Security专委会委员等职。获得CAA科技进步一等奖、吴文俊人工智能科技创新二等奖以及南加州大学杰出学术成就奖。张启超，中国科学院自动化研究所副研究员，硕士生导师。主要从事深度强化学习和智能驾驶方向研究，在IEEE汇刊等国际期刊会议上发表论文20余篇。主持和参与多项中国科学院先导专项、国家重点研发计划、国家自然科学基金重点和青年基金、北京市科技计划等项目。先后获得北京市优秀毕业生、中科院院长优秀奖、IEEE计算智能学会研究资助奖等奖项，并获RoboMaster AI挑战赛全球一等奖、国科大杯创新创业大赛新一代信息技术分项赛一等奖等。