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多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）是由多个互相协作或竞争的自治智能体组成的系统，旨在通过集体行为解决复杂问题。在MAS中，每个智能体都具有一定程度的自主性，并能够感知环境、作出决策，并与其他智能体交互。
基本概念：
- 智能体（Agents）： 在MAS中，智能体是能够感知环境并根据其感知作出反应的实体。每个智能体都具有一组可执行的动作和一些目标或任务，它们需要通过执行动作来实现这些目标。
- 自治性（Autonomy）： 智能体具有一定程度的自治性，意味着它们能够在没有外部干预的情况下作出决策。
- 局部视角（Local Views）： 通常情况下，每个智能体只能获得有关其局部环境的信息，而不是整个系统的全局视图。
特点与应用：
- 协作与竞争： 多智能体系统中的智能体可以协作或竞争，通过集体行为解决问题。
- 鲁棒性与可拓展性： 相比于单一机器人或载具，多智能体系统具有较高的鲁棒性和可拓展性，对复杂环境具有较高抗干扰能力。
实际应用：
多智能体系统已经在多个领域得到广泛应用，包括但不限于智能电网、智慧交通、自动驾驶、军事集群系统等。例如，多无人机与多机器人构成的多智能体系统在多目标跟踪与监控、协同编队、智能网联车队等实际应用中扮演着重要角色。
学习资料推荐：
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如果你目前研究方向是深度学习，建议你可以从以下几个方面入手学习多智能体系统：
- 《多智能体系统导论》 - 了解多智能体系统的基本概念和原理。
- 《分布式系统》 - 结合你已经学习的分布式系统知识，探讨多智能体系统中的分布式计算和通信。
- 《深度学习与多智能体系统》 - 探索深度学习在多智能体系统中的应用和相关研究。
- 学术论文和实际案例分析 - 阅读相关领域的学术论文和实际案例，深入了解多智能体系统的最新研究和应用动态。
希望这些信息对你了解多智能体系统并在你的研究方向中应用有帮助。如果有进一步的问题或需要更详细的信息，请随时提出
