分布式人工智能系统具有如下特点:
1.分布性
整个系统的信息,包括数据、知识和控制等,无论在逻辑上或者物理上都是分布的,不存在全局控制和全局数据存储。系统中各路径和节点能够并行地求解问题,从而提高子系统的求解效率。
2.连接性
在问题求解过程中,各个子系统和求解机构通过计算机网络相互连接,降低了求解问题的通信代价和求解代价。
3.协作性
各子系统协调工作,能够求解单个机构难以解决或者无法解决的困难问题。例如,多领域专家系统可以协作求解单领域或者单个专家系统无法解决的问题,提高求解能力,扩大应用领域。
4.开放性
通过网络互连和系统的分布,便于扩充系统规模,使系统具有比单个系统广大得多的开放性和灵活性。
5.容错性
系统具有较多的冗余处理节点、通信路径和知识,能够使系统在出现故障时,仅仅降低响应速度或求解精度,以保持系统正常工作,提高工作可靠性。
6.独立性系
系统求解任务归约为几个相对独立的子任务,从而降低了各个处理节点和子系统问题求解的复杂性,也降低了软件设计开发的复杂性。
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