分布式人工智能內(nèi)容1概述2分布式問題求解3主體4主體理論5主體結(jié)構(gòu)6主體通信7主體的協(xié)調(diào)與協(xié)作8多主體環(huán)境MAGE2026/1/232

1概述分布式人工智能主要研究在邏輯上或物理上分散的智能系統(tǒng)如何并行的、相互協(xié)作地實(shí)現(xiàn)問題求解。兩種解決問題的方法：自頂向下：分布式問題求解自底向上：基于主體的方法2026/1/233

分布式人工智能系統(tǒng)的特色系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)、知識,以及控制不但在邏輯上,而且在物理上是分布的,既沒有全局控制,也沒有全局的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。各個(gè)求解機(jī)構(gòu)由計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)互連,在問題求解過程中,通信代價(jià)要比求解問題的代價(jià)低得多。系統(tǒng)中諸機(jī)構(gòu)能夠相互協(xié)作,來求解單個(gè)機(jī)構(gòu)難以解決,甚至不能解決的任務(wù)。2026/1/234

分布式人工智能系統(tǒng)的主要優(yōu)點(diǎn)提高問題求解能力。提高問題求解效率。擴(kuò)大應(yīng)用范圍。降低軟件的復(fù)雜性。2026/1/235

分布式人工智能分布式人工智能的研究可以追溯到70年代末期。早期分布式人工智能的研究主要是分布式問題求解，其目標(biāo)是要?jiǎng)?chuàng)建大粒度的協(xié)作群體，它們之間共同工作以對某一問題進(jìn)行求解。2026/1/236

合同網(wǎng)

1980年Davis和Smith提出了合同網(wǎng)(CNET)CNET使用投標(biāo)---合同方式實(shí)現(xiàn)任務(wù)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上的分配。合同網(wǎng)系統(tǒng)的重要貢獻(xiàn)在于提出了通過相互選擇和達(dá)成協(xié)議的協(xié)商過程實(shí)現(xiàn)分布式任務(wù)分配和控制的思想。2026/1/237

分布式車輛監(jiān)控測試系統(tǒng)DVMT1980年麻薩諸塞大學(xué)的Lesser,Corkill和Durfee等人主持研制DVMT該系統(tǒng)對市區(qū)內(nèi)行駛的車輛軌跡進(jìn)行監(jiān)控,并以此環(huán)境為基礎(chǔ),對分布式問題求解系統(tǒng)中許多技術(shù)問題進(jìn)行研究。DVMT是以分布式傳感網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)解釋為背景，對復(fù)雜的黑板問題求解系統(tǒng)之間的相互作用進(jìn)行了研究，提供了抽象和模型化分布式系統(tǒng)行為的方法。2026/1/238

ACTOR模型1983年Hewitt和他的同事們研制了基于ACTOR模型的并發(fā)程序設(shè)計(jì)系統(tǒng)。ACTOR模型提供了分布式系統(tǒng)中并行計(jì)算理論和一組專家或ACTOR獲得智能行為的能力。在1991年Hewitt提出開放信息系統(tǒng)語義,指出競爭、承諾、協(xié)作、協(xié)商等性質(zhì)應(yīng)作為分布式人工智能的科學(xué)基礎(chǔ)，試圖為分布式人工智能的理論研究提供新的基礎(chǔ)。2026/1/239

MACE系統(tǒng)2026/1/2310

分布式運(yùn)輸調(diào)度系統(tǒng)DTDS-I1989年清華大學(xué)石純一等主持研制了分布式運(yùn)輸調(diào)度系統(tǒng)DTDS-I(石純一1989)。該系統(tǒng)以運(yùn)輸調(diào)度為背景，提出了分布式問題求解系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，對問題分解、任務(wù)分布算法和基于元級通信的協(xié)作機(jī)制等方面進(jìn)行了探討。2026/1/2311

分布式知識處理系統(tǒng)DKPS1990中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所史忠植等研究了分布式知識處理系統(tǒng)DKPS。該系統(tǒng)采用邏輯------對象知識模型，研究了知識共享和協(xié)作求解等問題。2026/1/2312

多主體系統(tǒng)

90年代，多主體系統(tǒng)Multiagentsystems)的研究成為分布式人工智能研究的熱點(diǎn)。多主體系統(tǒng)主要研究自主的智能主體之間智能行為的協(xié)調(diào)，為了一個(gè)共同的全局目標(biāo)，也可能是關(guān)于各自的不同目標(biāo)，共享有關(guān)問題和求解方法的知識，協(xié)作進(jìn)行問題求解。基于智能主體的概念，人們提出了一種新的人工智能定義：“人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它的目標(biāo)是構(gòu)造能表現(xiàn)出一定智能行為的主體”。所以，智能主體的研究應(yīng)該是人工智能的核心問題。斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的Hayes-Roth在IJCAI'95的特邀報(bào)告中談到：“智能的計(jì)算機(jī)主體既是人工智能最初的目標(biāo)，也是人工智能最終的目標(biāo)?！?026/1/2313

多主體系統(tǒng)關(guān)于主體的研究不僅受到了人工智能研究人員的關(guān)注，也吸引了數(shù)據(jù)通信、人機(jī)界面設(shè)計(jì)、機(jī)器人、并行工程等各領(lǐng)域的研究人員的興趣。有人認(rèn)為：“基于主體的計(jì)算（Agent-BasedComputing，簡稱ABC）將成為軟件開發(fā)的下一個(gè)重要的突破?！?026/1/2314

分布式問題求解特點(diǎn)：數(shù)據(jù)、知識、控制均分布在系統(tǒng)的各節(jié)點(diǎn)上，既無全局控制，也無全局?jǐn)?shù)據(jù)和知識存儲(chǔ)。2026/1/2315

分布式問題求解兩種協(xié)作方式：任務(wù)分擔(dān)結(jié)果共享2026/1/2316

任務(wù)分擔(dān)

Smith和Davis提出了任務(wù)分擔(dān)方式。在任務(wù)分擔(dān)系統(tǒng)中,結(jié)點(diǎn)之間通過分擔(dān)執(zhí)行整個(gè)任務(wù)的子任務(wù)而相互協(xié)作,系統(tǒng)中的控制以目標(biāo)為指導(dǎo),各結(jié)點(diǎn)的處理目標(biāo)是為了求解整個(gè)任務(wù)的一部分。

任務(wù)分擔(dān)的問題求解方式適合于求解具有層次結(jié)構(gòu)的任務(wù),如工廠聯(lián)合體生產(chǎn)規(guī)劃、數(shù)字邏輯電路設(shè)計(jì)、醫(yī)療診斷。2026/1/2317

結(jié)果共享

Lesser和Corkill提出了結(jié)果共享方式。在結(jié)果共享方式的系統(tǒng)中,各結(jié)點(diǎn)通過共享部分結(jié)果相互協(xié)作,系統(tǒng)中的控制以數(shù)據(jù)為指導(dǎo),各結(jié)點(diǎn)在任何時(shí)刻進(jìn)行的求解取決于當(dāng)時(shí)它本身擁有或從其它結(jié)點(diǎn)收到的數(shù)據(jù)和知識。結(jié)果共享的求解方式適合于求解與任務(wù)有關(guān)的各子任務(wù)的結(jié)果相互影響,并且部分結(jié)果需要綜合才能得出問題解的領(lǐng)域。如分布式運(yùn)輸調(diào)度系統(tǒng)、分布式車輛監(jiān)控實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)DVMT

2026/1/2318

分布式問題求解系統(tǒng)分類根據(jù)組織結(jié)構(gòu)，分布式問題求解系統(tǒng)可以分為三類：層次結(jié)構(gòu)類平行結(jié)構(gòu)類混合結(jié)構(gòu)類2026/1/2319

分布式問題求解過程分布式問題求解過程可以分為四步：任務(wù)分解任務(wù)分配子問題求解結(jié)果綜合2026/1/2320

任務(wù)分解

合同網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)層次控制自然分解,固定分配部分全局規(guī)劃2026/1/2321

分布式問題求解系統(tǒng)中協(xié)作的分類按節(jié)點(diǎn)間協(xié)作量的多少，協(xié)作分為三類：全協(xié)作系統(tǒng)無協(xié)作系統(tǒng)半?yún)f(xié)作系統(tǒng)常用的通信方式有：共享全局存儲(chǔ)器信息傳遞黑板模型2026/1/2322

主體多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體協(xié)調(diào)其智能行為，即知識、目標(biāo)、意圖及規(guī)劃等，實(shí)現(xiàn)問題求解。可以看作是一種由底向上設(shè)計(jì)的系統(tǒng)。2026/1/2323

主體的思想智能主體的幾個(gè)典型的實(shí)例：Microsoft的Office助手計(jì)算機(jī)病毒（破壞主體）計(jì)算機(jī)游戲或模擬中的智能角色貿(mào)易和談判主體（如Ebay的拍賣主體）網(wǎng)絡(luò)蜘蛛WebSpider（搜索引擎中的數(shù)據(jù)搜集和索引主體，如Google）

2026/1/2324

主體程序設(shè)計(jì)面向過程的方法面向?qū)嶓w的方法面向?qū)ο蟮姆椒嫦蛑黧w的方法軟件開發(fā)方法的進(jìn)化2026/1/2325

主體的定義在計(jì)算機(jī)和人工智能領(lǐng)域中，主體可以看作是一個(gè)實(shí)體，它通過傳感器感知環(huán)境，通過效應(yīng)器作用于環(huán)境。2026/1/2326

主體的特性主體弱概念：自治性交互性協(xié)作性可通信性長壽性2026/1/2327

主體的特性主體強(qiáng)概念：知識、信念、意圖、承諾等心智狀態(tài)其它屬性：移動(dòng)性推理能力規(guī)劃能力學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力誠實(shí)、善意、理性2026/1/2328

主體理論智能主體的理論模型研究主要從邏輯、行為、心理、社會(huì)等角度出發(fā)，對智能主體的本質(zhì)進(jìn)行描述，為智能主體系統(tǒng)創(chuàng)建奠定基礎(chǔ)。2026/1/2329

理性主體（BDI主體）Belief——信念，主體對環(huán)境的基本看法。Desire——愿望，主體想要實(shí)現(xiàn)的狀態(tài)，即目標(biāo)。Intention——意圖，目標(biāo)的子集。2026/1/2330

BDI主體模型BDI主體模型可以通過下列要素描述：一組關(guān)于世界的信念；主體當(dāng)前打算達(dá)到的一組目標(biāo)；一個(gè)規(guī)劃庫，描述怎樣達(dá)到目標(biāo)和怎樣改變信念；一個(gè)意圖結(jié)構(gòu)，描述主體當(dāng)前怎樣達(dá)到它的目標(biāo)和改變信念。2026/1/2331

BDI解釋器BDI-Interpreterinitialize-state();do options:=option-generator(event-queue,B,G,I); selected-options:=deliberate(options,B,G,I); update-intentions(selected-options,I); execute(I); get-new-external-events(); drop-successful-attitudes(B,G,I); drop-impossible-attitudes(B,G,I);untilquit2026/1/2332

動(dòng)作理論情景演算是描述動(dòng)作的主要的形式框架。在情景演算中引入了狀態(tài)和動(dòng)作的概念，并利用兩條邏輯公理來描述動(dòng)作與狀態(tài)的關(guān)系。一條公理描述一個(gè)動(dòng)作在滿足什么條件的狀態(tài)之下可能發(fā)生，另外一條描述在一個(gè)狀態(tài)之下某個(gè)動(dòng)作發(fā)生以后當(dāng)前狀態(tài)如何改變。2026/1/2333

規(guī)劃庫的形式化表示環(huán)境狀態(tài)：State={P1,P2,…Pn}目標(biāo)：Goal=<State,weightiness>動(dòng)作模板：Act_template=<name,roles,preconditions,effects,resources>主體能力：

Ability=<Act_template,role,cost>2026/1/2334

主體結(jié)構(gòu)主體結(jié)構(gòu)需要解決的問題包括：主體由那些模塊組成，模塊之間如何交互信息，主體感知到的信息如何影響它的行為和內(nèi)部狀態(tài)，如何將這些模塊用軟件或硬件的方式組合起來形成一個(gè)有機(jī)的整體。2026/1/2335

主體基本結(jié)構(gòu)環(huán)境主體感知作用黑箱軟件主體2026/1/2336

智能主體的工作過程環(huán)境交互信息融合信息處理作用交互感知作用2026/1/2337

主體骨架程序functionSkeleton-Agent(percept)returnactionstatic:memory/*主體的世界記憶*/memory←Update-Memory(memory,percept)action←Choose-Best-Action(memory)memory←Update-Memory(memory,action)returnaction2026/1/2338

主體的分類根據(jù)人類思維的層次模型，可以將主體分成四類：反應(yīng)主體形象思維主體抽象思維主體復(fù)合式主體形象思維主體和抽象思維主體也可以合稱為認(rèn)知主體2026/1/2339

反應(yīng)主體環(huán)境當(dāng)前世界傳感器動(dòng)作效應(yīng)器條件-動(dòng)作規(guī)則主體2026/1/2340

反應(yīng)主體程序functionReactive-Agent(percept)returnsactionstatic:rules,/*一組條件-動(dòng)作規(guī)則*/state←Interpret-Input(percept)rule←Rule-Match(state,rules)action←Rule-Action[rule]returnaction2026/1/2341

認(rèn)知主體環(huán)境信息融合傳感器動(dòng)作效應(yīng)器主體規(guī)劃知識庫目標(biāo)內(nèi)部狀態(tài)2026/1/2342

認(rèn)知主體程序functionCognitive-Agent(percept)returnsaction static:environment,/*描述當(dāng)前世界環(huán)境*/

kb,/*知識庫*/environment←Update-World-Model(environment,percept)state←Update-Mental-State(environment,state)action←Decision-Making(state,kb)environment←Update-World-Model(environment,action)returnaction2026/1/2343

BDI結(jié)構(gòu)知識信念規(guī)劃意圖目標(biāo)愿望2026/1/2344

復(fù)合式主體決策生成規(guī)劃反射建模通信感知行動(dòng)其他智能主體智能主體外部世界預(yù)測協(xié)作與協(xié)商動(dòng)作請求或應(yīng)答信息一般情況緊急情況和簡單情況2026/1/2345

規(guī)劃模塊世界的模型（包括其他主體的模型）經(jīng)驗(yàn)庫目標(biāo)集合局部規(guī)劃器決策生成重新規(guī)劃規(guī)劃規(guī)劃目標(biāo)2026/1/2346

建模模塊世界的模型（包括其他主體的模型）模型庫模型生成和維護(hù)預(yù)測規(guī)劃決策生成感知通信建模2026/1/2347

通信模塊詞法庫語法庫詞義庫物理通信語言生成語言理解通信2026/1/2348

主體通信策略對話消息黑板協(xié)議通信協(xié)作協(xié)議2026/1/2349

主體通信中的主要問題語義：全部有關(guān)的主體必須知道通信語言的語義，消息的語義內(nèi)容知識是分布式問題求解的核心部分。言語行為：通信語言也是一種動(dòng)作，說話是為了使世界的狀態(tài)發(fā)生改變。交互協(xié)議：主體之間消息交換的典型模式通信語言：傳遞消息的標(biāo)準(zhǔn)語法。FoundationforIntelligentPhysicalAgents2026/1/2350

主體間的消息傳遞消息發(fā)送/傳輸服務(wù)器轉(zhuǎn)換到傳輸格式從傳輸格式轉(zhuǎn)換消息M言語行為意圖I目標(biāo)GAgenti消息MAgenti2026/1/2351

本體論本體論是概念化的明確的表示和描述。對某一領(lǐng)域中的概念有共同理解，可以提高交流和協(xié)作的效率，從而提高了軟件的重用性。2026/1/2352

言語行為有關(guān)言語行為理論的研究主要集中在如何劃分不同類型的言語行為。在主體通信語言的研究中，言語行為理論主要用來考慮主體之間可以交互的信息類型。2026/1/2353

通信語言KQML：由美國ARPA的知識共享計(jì)劃中提出，規(guī)定了消息格式和消息傳送系統(tǒng)，為多主體系統(tǒng)通信和協(xié)商提供了一種通用框架。ACL：由FIPA制定的一種規(guī)范。與KQML非常相似2026/1/2354

KQML一個(gè)例子：(ask-all :sender A :receiver B :in-reply-to ido :reply-with idl :language Prolog :ontology foo :content “bar(X,Y)”)2026/1/2355

FIPAACL(inform :senderagent1 :receiverhpl-auction-server :content (price(bidgood02)150) :in-reply-toround-4 :reply-withbid04 :languages1 :ontologyhpl-auction)消息結(jié)構(gòu)開始通信動(dòng)作類型消息參數(shù)消息內(nèi)容表達(dá)式參數(shù)表達(dá)式2026/1/2356

FIPA通信動(dòng)作庫AcceptProposal 接受提議Agree 同意Cancel 取消CallforProposal 要求提議Confirm 確認(rèn)Disconfirm 確認(rèn)為否定Failure 失敗Inform 通知InformIf 通知是否InformRef 通知有關(guān)對象NotUnderstood 不理解2026/1/2357

Propagate 傳播Propose 提議Proxy 代理QueryIf 詢問是否QueryRef 詢問有關(guān)對象Refuse 拒絕（請求）RejectProposal 拒絕提議Request 請求RequestWhen 請求某個(gè)條件下執(zhí)行RequestWhenever 請求一旦某個(gè)條件成立就執(zhí)行Subscribe 預(yù)定詳細(xì)說明：FIPA通信動(dòng)作庫2026/1/2358

XML—eXtensibleMarkupLanguage

可擴(kuò)展標(biāo)記語言

XML是用于標(biāo)記電子文件使其具有結(jié)構(gòu)性的標(biāo)記語言。XML文件本身只是將文件資料結(jié)構(gòu)化。

例如：下面的ACL消息

(inform :senderjklabrou :receivergrosof :content(CPUlibretto50pentium) :ontologylaptop :languagekif)2026/1/2359

轉(zhuǎn)換為XML格式后如下：<?xmlversion="pre-1.0"?><!DOCTYPEfipa_aclSYSTEM"fipa_acl.dtd"><message> <messagetype> inform </messagetype> <messageparameter> <senderlink="?jklabrou"> jklabrou </sender> </messageparameter> <messageparameter> <receiverlink=""> grosof </receiver> </messageparameter>2026/1/2360

<messageparameter> <ontologylink="?jklabrou/ontology/laptop.html"> laptop </ontology> </messageparameter> <messageparameter> <content> (CPUlibretto50pentium) </content> </messageparameter> <messageparameter> <languagelink=""> kif </language> </messageparameter></message>2026/1/2361

主體的協(xié)調(diào)與協(xié)作協(xié)調(diào)(coordination)與協(xié)作(cooperation)是多主體研究的核心問題之一。協(xié)調(diào)是指一組智能主體完成一些集體活動(dòng)時(shí)相互作用的性質(zhì)。協(xié)作是非對抗的主體之間保持行為協(xié)調(diào)的一個(gè)特例。2026/1/2362

協(xié)調(diào)多主體系統(tǒng)中的協(xié)調(diào)是指多個(gè)主體為了以一致、和諧的方式工作而進(jìn)行交互的過程。進(jìn)行協(xié)調(diào)是希望避免主體之間的死鎖或活鎖。死鎖指多個(gè)主體無法進(jìn)行各自的下一步動(dòng)作；活鎖指多個(gè)主體不斷工作卻無任何進(jìn)展。2026/1/2363

協(xié)作目前針對主體協(xié)作的研究大體上可分為兩類：將其它領(lǐng)域研究多實(shí)體行為的方法和技術(shù)用于主體協(xié)作的研究。如對策論和力學(xué)研究。從主體的目標(biāo)、意圖、規(guī)劃等心智態(tài)度出發(fā)來研究多主體間的協(xié)作。2026/1/2364

協(xié)作規(guī)劃協(xié)作的動(dòng)機(jī)：某個(gè)主體相信通過協(xié)作能帶來好處（如提高效率，完成以往單獨(dú)無法完成的任務(wù)）多個(gè)主體在交流的過程中，發(fā)現(xiàn)它們能夠通過協(xié)作來實(shí)現(xiàn)更大的目標(biāo)。2026/1/2365

協(xié)作過程產(chǎn)生需求、確定目標(biāo)協(xié)作規(guī)劃、求解協(xié)作結(jié)構(gòu)尋求協(xié)作伙伴選擇協(xié)作方案實(shí)現(xiàn)目標(biāo)評估結(jié)果2026/1/2366

協(xié)作模式從社會(huì)心理學(xué)的角度看，多主體之間的協(xié)作情形大致可分為：

·協(xié)作型：同時(shí)將自己的利益放在第二位。

·自私型：同時(shí)將協(xié)作放在第二位。

·完全自私型：不考慮任何協(xié)作。

·完全協(xié)作型：不考慮自身利益。

·協(xié)作與自私相混合型。2026/1/2367

協(xié)作策略·計(jì)算生態(tài)學(xué)

·對策論

·規(guī)劃2026/1/2368

計(jì)算生態(tài)學(xué)80年代末，在計(jì)算機(jī)中出現(xiàn)了一個(gè)嶄新的學(xué)科---計(jì)算生態(tài)學(xué)(theecologofcomputation)。計(jì)算生態(tài)學(xué)是研究關(guān)于開放系統(tǒng)中訣定計(jì)算結(jié)點(diǎn)的行為與資源使用的交互過程的學(xué)科。它摒棄了封閉、靜止地處理問題的傳統(tǒng)算法，將世界看作是開放的、進(jìn)化的、并發(fā)的,通過多種協(xié)作處理問題的＂生態(tài)系統(tǒng)＂(ecosystem)加以研究。它的進(jìn)展與開放信息系統(tǒng)的研究息息相關(guān)。2026/1/2369

計(jì)算生態(tài)學(xué)

計(jì)算生態(tài)學(xué)將計(jì)算系統(tǒng)看作是一個(gè)生態(tài)系統(tǒng)，它引進(jìn)了許多生物的機(jī)制，如變異(mutation)即物種的變化。這些變化導(dǎo)致生命基因的改變，從而形成物種的多樣性，增強(qiáng)了適應(yīng)環(huán)境的能力。這類變異策略成為人工智能系統(tǒng)提高其自身能力的一種方法。Lenat與Brown成功地將變異機(jī)制引入他們的AM與Eurisko系統(tǒng)中,通過小型Lisp程序的語法變異發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)概念。他們認(rèn)為未來成功的系統(tǒng)應(yīng)該是一系列進(jìn)化的、自組織的符號知識結(jié)構(gòu)的``社會(huì)"系統(tǒng)。2026/1/2370

生物生態(tài)模型這是最著名的生態(tài)系統(tǒng)，具有典型的進(jìn)化特征和層次性。這種特性反映在“食物鏈”中。對于復(fù)雜的生物生態(tài)系統(tǒng)而言，各物種組成了緊密相連的網(wǎng)絡(luò)－---食物網(wǎng)。這個(gè)系統(tǒng)的主要角色是捕食者與被食者。生命依賴于生命，共同進(jìn)化，由小的生態(tài)環(huán)境組成大的生態(tài)系統(tǒng)。2026/1/2371

物種進(jìn)化模型物種進(jìn)化的“復(fù)制者”是基因。從門德爾的植物遺傳研究到現(xiàn)代遺傳學(xué)的成果，都說明了在物種進(jìn)化過程中，基因的組合與變異起著關(guān)鍵作用。在一個(gè)物種的某一群體中基因的集合稱為基因池。生物組織是基因的載體。如果環(huán)境變化，選擇的機(jī)制就會(huì)改變。這種變化必然引起基因池的變化。特定種群的基因變化稱為基因流。一個(gè)物種總是不斷地經(jīng)歷隔絕、基因流動(dòng)、變化的循環(huán)。開始時(shí)，一組地理上隔絕的群體自己孤立地發(fā)展，基因在內(nèi)部快速地流動(dòng)。隨著開放，通過交流和競爭，優(yōu)勝劣汰。2026/1/2372

經(jīng)濟(jì)模型經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)在某種意義上類似于生物生態(tài)系統(tǒng)。在商品市場和理想市場中，進(jìn)化決定于經(jīng)濟(jì)實(shí)體的決策。選擇機(jī)制是市場獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制。進(jìn)化是快速的，企業(yè)與消費(fèi)者之間、企業(yè)之間主要是一種互相依賴的合作關(guān)系。決策者為了追求長遠(yuǎn)利益，可以采取各種有效的方法，甚至可以暫時(shí)做賠本買賣。2026/1/2373

協(xié)商模型Zlotkin的面向領(lǐng)域的協(xié)商理論Zlotkin的協(xié)商理論假設(shè)：各主體追求本身效用最大。知識完備。無歷史信息。目標(biāo)集固定。協(xié)商在兩主體之間同時(shí)進(jìn)行。主體操作集相同。世界僅當(dāng)主體操作之后發(fā)生變化。2026/1/2374

面向領(lǐng)域的協(xié)商理論在協(xié)商過程中，若存在一個(gè)雙方滿意的分配，可以得到一個(gè)聯(lián)合規(guī)劃,使協(xié)商終止的條件是：(1)達(dá)成協(xié)議：如果Utility(P(i,t))Utility(P(i,t-1)),這一協(xié)商過程將在有限步內(nèi)結(jié)束。(2)沖突：如果Utility(P(i,t))=Utility(P(i,t-1)),則無法達(dá)成協(xié)議。2026/1/2375

最佳平衡傳統(tǒng)的協(xié)商是基于Nash平衡的,它的缺點(diǎn)是Nash平衡產(chǎn)生多個(gè)平衡點(diǎn),對結(jié)果約束較少。Kraus使用Rubinstein的“最佳”平衡(PerfectEquilibrium,簡稱P.E.)理論,建立了一種基于P.E.的協(xié)商方法,需要在協(xié)商的任一階段都產(chǎn)生平衡,即在協(xié)商的任一階段,假設(shè)

主體

A使用P.E.策略,則

主體

B除了自己的

P.E.,策略外沒有更好的策略可遵循。故若有唯一的

P.E.,