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Y.Xiang。

多分段贝叶斯网络中多智能体推理方法的比较。 （英语） Zbl 1069.68101号

国际J近似推理 33，第3期，235-254（2003）.
摘要：随着智能系统被应用于更大、更开放和更复杂的问题领域，许多应用程序被发现更适合由多智能体系统处理。多段贝叶斯网络为代理提供了一个框架，用于估计域的真实状态，以便代理可以相应地采取行动。现有的多分段贝叶斯网络多智能体推理方法都是基于连接森林的。这些方法是单代理贝叶斯网络中用于推理的连接树中消息传递的扩展。
在单代理贝叶斯网络中，除了连接树中的消息传递之外，还提出了许多其他推理方法。目前尚不清楚这些方法是否也可以扩展用于多智能体推理。本文首次对这一问题进行了调查。特别地，我们考虑将循环割集条件、前向采样和马尔可夫采样扩展到多智能体推理。在离线编译、通信过程中的代理间消息、一致的局部推理和保护代理隐私方面，将它们与链接连接森林方法进行了比较。结果揭示了在研究其他面向单智能体的推理方法时需要考虑的问题。该分析为实现多智能体概率推理系统的人员提供了关于替代方法优缺点的指南。

MSC公司：

68层35 人工智能语言和软件系统理论（基于知识的系统、专家系统等）

关键词：

多智能体不确定性推理；精确和近似推理；单代理贝叶斯网络；代理自治；代理证明
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\textit{Y.Xiang}，《国际近似推理》33，第3期，235-254（2003；Zbl 1069.68101）
全文： 内政部

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