多智能体系统研究的历史、现状及挑战
多智能体系统控制与优化技术研究
多智能体系统控制与优化技术研究摘要：多智能体系统控制与优化技术是近年来智能化和自动化领域的研究热点之一。
随着智能化技术的不断发展和应用，多智能体系统的研究和应用已经成为各个领域的关注焦点。
本文将深入探讨多智能体系统控制与优化技术的研究现状、挑战和未来发展方向。
1. 引言多智能体系统是由多个智能体组成的系统，其目标是通过协作，实现对一个复杂问题的解决。
这些智能体可以是机器人、无人机、传感器等，具有自主能力和相互通信能力。
多智能体系统的控制和优化技术是实现这种协作的关键。
2. 多智能体系统控制技术多智能体系统控制技术旨在实现对多个智能体的协调和合作。
在多智能体系统中，每个智能体通过感知和决策，根据自身的知识和经验，与其他智能体进行交互和协作。
常用的多智能体系统控制技术包括分布式控制、集中式控制、博弈论等。
分布式控制是指每个智能体根据自身的感知信息和局部控制策略进行决策，实现对整个系统的控制。
这种控制方式具有分散性和自主性，能够灵活应对系统内部或外部的变化。
集中式控制是指通过一个中央控制器对多个智能体进行集中管理和控制。
中央控制器负责收集和整合各个智能体的信息，并根据全局优化目标制定控制策略。
这种控制方式适用于系统规模较小且关联性较大的情况。
博弈论是一种数学工具，用于研究多个决策者之间的策略选择和行为模式。
在多智能体系统中，博弈论可以用于分析智能体之间的竞争和合作关系，并为系统设计提供参考。
3. 多智能体系统优化技术多智能体系统优化技术旨在实现对系统整体的优化和性能提升。
在多智能体系统中，每个智能体的决策和行动都会对整个系统的性能产生影响，因此需要考虑全局优化问题。
一种常用的多智能体系统优化技术是基于遗传算法的优化方法。
遗传算法模拟自然界中的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，搜索全局最优解。
在多智能体系统中，通过适当的目标函数和适应度函数，可以将问题转化为多目标优化问题，为系统决策提供参考。
另一种常用的多智能体系统优化技术是基于协同过滤的优化方法。
多智能体系统研究的历史、现状及挑战
for Autonomous Agents and Mul- chael Wellman) 教授，以表彰他 论要求的多项式运算时间及较高 tiagent Systems, IFAAMAS2) 将上 将经济学应用到多智能体系统研 近似度之外，算法设计者还需要
述三个会议合并为智能体及多智 究的开创性贡献。
发展，多智能体系统中往往会出
器是否具备人类智能的“图灵测
现一些“自私”的智能体（如电
试”。在此测试中，测试者通过
子商务市场的交易方），因此需 要引入博弈论来分析智能体的交 互策略，其研究内容包括电子商
图1 多智能体系统创始人维克 托·莱瑟
监视设备向被测试的实体（也就 是我们现在所说的智能体）提 问。根据图灵的观点，如果测试
网络研讨会，这是最早的此类会 有接口和消息传递功能）为核心。 boCup 推出了一项新的活动——
议。1980 年，分布式人工智能领 很 快， 一 批 移 动 智 能 体 框 架 以 RoboCup 营救。这项活动以 1995
域的首次研讨会在麻省理工学院 Java 包的形式开发和发布，2000 年发生的日本神户大地震为背景， 举办。在会议上，研究人员讨论 年国内开展网构软件的研究 [7]， 目标是建立一支能够通过相互协
systems) 由分布式人工智能演变 Conference on Artificial Intelli- 自 1995 年 以 来，IJCAI 计 算 机
而来，其研究目的是解决大规模、 gence) 和国际人工智能联合会议 与思维奖 (IJCAI Computers and
复杂、实时和有不确定信息的现 (International Joint Conference On Thought Award) 的获奖者有一半
多智能体控制系统研究现状与发展趋势分析
多智能体控制系统研究现状与发展趋势分析在当今社会，人工智能技术不断地得到发展和应用，多智能体控制系统作为人工智能技术的一部分，也日益受到关注。
本文将针对多智能体控制系统的研究现状以及未来发展趋势进行分析。
一、多智能体控制系统的定义和应用多智能体控制系统是指由多个智能体组成的系统，通过相互协调和合作完成特定任务。
多智能体控制系统可以被广泛应用于诸如智能交通、机器人协作、电力系统、医疗保健等领域。
例如，在智能交通领域，多智能体控制系统可以用于交通信号灯的控制，智能交通流量调控以及交通设施的智能化。
二、多智能体控制系统的现状1.技术框架目前，多智能体控制系统的技术框架大致可以分为集中式和分布式两种。
集中式多智能体控制系统在传输数据时，需要将数据传输到集中的管理节点，这种系统的架构较为简单，但是由于数据流量过大，需要更高的硬件配置。
分布式多智能体控制系统，采用多个节点进行分布式计算，并且在任务执行时能够自动监测和协调，因此这种系统更加灵活和鲁棒。
2.算法优化多智能体控制系统中的算法优化是一个非常重要的问题。
基于多智能体控制系统的性能评价和优化问题，现有研究主要关注以下问题:1）多智能体间的协作与通信：如何保证智能体之间的协作，以及如何保证通信的安全和稳定。
2）多智能体的动态控制：如何提出一种能够响应环境变化和任务变化的控制方法。
3）多智能体的自组织和集体行为：如何实现一个可以自主学习和适应环境的系统。
三、多智能体控制系统的未来发展趋势1.机器学习与多智能体控制系统机器学习作为一种非常有前途的技术，可以与多智能体控制系统相结合。
这种结合可以使得多智能体控制系统能够更好地完成任务，并且可以适应其所面对的各种环境。
例如，在智能交通领域，机器学习可以用来预测路况、优化路线，从而提高智能交通系统的效率。
2.智能化与人工智能多智能体控制系统的发展趋势还包括智能化和人工智能。
智能化和人工智能可以提高多智能体控制系统的智能化水平，使得在不断变化的环境中能够做出适应性的决策。
多智能体系统中的几个问题
鲁棒性问题的来源
多智能体系统中的鲁棒性问题主要源于环境的不确 定性、通信的不确定性和智能体的行为不确定性。
解决鲁棒性问题的策略
解决多智能体系统中鲁棒性问题的策略包括 基于控制理论的方法、基于鲁棒博弈论的方 法、基于学习的方法等。
01
通过设计合理的共享协议和机制，确保信息的安全、准确和及
时共享。
发展高效的知识推理方法
02
研究和发展新的知识推理方法，以便更有效地处理多智能体系
统中的信息和知识。
考虑隐私和安全问题
03
在信息共享和知识推理过程中，需要考虑隐私和安全问题，如
数据加密、访问控制等。
CHAPTER 05
多智能体系统中的环境感知与适应
公平性问题的来源
多智能体系统中的公平性问题主要源于系统中资源、信息和权力的不均衡分布，以及智能体之间在能力、地位和目标 上的差异。
解决公平性问题的策略
解决多智能体系统中公平性问题的策略包括基于公平博弈论的方法、基于资源公平分配的算法、基于能 力公平分担任务的策略等。
多智能体系统中的鲁棒性问题
鲁棒性问题的定义
CHAPTER 02
分布式问题求解
分布式问题求解框架
基于元胞自动机的框架
元胞自动机是一种离散模型，每个元 胞都遵循相同的规则进行状态更新， 通过模拟元胞自动机，可以构建一个 分布式问题求解框架。
基于多智能体的框架
多智能体系统是由多个智能体组成的 系统，每个智能体都能够进行局部决 策，通过多个智能体的协作，可以构 建一个分布式问题求解框架。
分布式问题求解算法
基于元胞自动机的算法
多智能体系统研究
多智能体系统研究1. 引言多智能体系统(Multi-Agent System, MAS)是计算机科学领域的一个研究分支，它研究的是由多个智能体构成的系统。
每个智能体都是一个具有自主性和目标导向的计算机程序，具备感知、推理、学习和交互等能力。
MAS应用广泛，如社交网络、智能交通、智能家居等领域。
本文将从多智能体系统的特点、研究内容、应用实例和发展趋势等方面进行探讨。
2. 多智能体系统的特点多智能体系统的主要特点有以下几点：2.1 复杂性由于多个智能体之间的互动和相互影响，系统的行为具有复杂性和不确定性，难以精确地建模和预测。
2.2 自主性每个智能体都是具有自主性的独立个体，可以根据自身的目标和环境驱动自己的行为，并与其他智能体进行交互。
2.3 分布式多个智能体分布在不同的物理位置，之间可以通过网络进行通信和协调。
因此，系统具有分布式的特点。
2.4 多样性每个智能体可以具有不同的能力、性格和行为方式，系统的整体行为是由多个不同的智能体的协同作用产生的。
3. 多智能体系统的研究内容多智能体系统的研究内容涵盖了智能体建模、协议设计、智能体协同行为、自组织、学习和适应性等方面。
其中，智能体建模是多智能体系统研究的基础，它涉及到如何将智能体的认知、决策和交互等方面进行建模，以便进行后续的研究分析。
协议设计是指制定合适的规则和算法，以实现智能体之间的协调和合作。
智能体协同行为是研究多个智能体如何通过协同合作来实现共同的目标。
自组织是指多个智能体在没有中心化控制的情况下，通过简单的局部规则和交互形成全局有序的行为。
学习和适应性涉及到智能体如何通过学习和适应来提高自己的性能和适应环境的变化。
4. 多智能体系统的应用实例多智能体系统在各个领域均有广泛的应用，以下是几个典型的应用实例：4.1 社交网络社交网络是一个典型的多智能体系统应用领域。
在社交网络中，每个用户可以看作是一个智能体，在网络中进行信息的传输和交互。
由于社交网络中用户之间存在复杂的关系，因此多智能体系统可以用来分析和预测用户之间的交互行为、影响力等信息。
多智能体技术应用综述
多智能体技术解决方案
针对不同应用场景，多智能体技术有不同的解决方案。下面介绍几种常见的解 决方案及其优缺点。
1、基于规则的解决方案
基于规则的解决方案是一种通过制定规则来约束智能体的行为和决策的方法。 其优点在于可以明确定义智能体的行为和决策规则，易于理解和实现。但是， 规则制定需要耗费大量时间和精力，而且一旦规则确定，很难进行修改和扩展。
谢谢观看
多智能体技术应用综述
目录
01 多智能体技术概述
02
多智能体技术应用场 景
03
多智能体技术解决方 案
04
多智能体技术的前景 和挑战
05 结论
06 参考内容
随着技术的不断发展，多智能体技术已成为研究热点之一。多智能体技术是一 种基于多个智能体相互作用的理论和技术，广泛应用于、机器人、无人机等领 域。本次演示将对多智能体技术的应用进行综述，重点介绍其应用现状和前景。
2、机器人领域
在机器人领域，多智能体技术应用前景广阔。例如，在自主导航领域，多个机 器人可以通过多智能体技术实现协同导航，提高导航准确性和效率。在任务执 行领域，多机器人可以通过多智能体技术分工协作，加速任务完成速度。在救 援机器人领域，多智能体技术可以实现机器人之间的协作和配合，提高救援效 率。
同时，多智能体技术的发展也将带动相关产业的发展。例如，多智能体技术的 研发和应用将带动智能硬件、云计算、大数据等相关产业的发展，从而形成完 整的智能生态系统。这将进一步推动经济社会的发展和进步。
结论
多智能体技术作为领域的重要分支之一，已经在多个领域得到了广泛的应用。 未来，随着技术的不断创新和应用场景的不断拓展，多智能体技术将在更多领 域发挥重要作用，为社会的发展进步做出更大的贡献。让我们期待多智能体技 术在未来的表现和发展。
多智能体系统协同控制技术研究
多智能体系统协同控制技术研究随着科技的进步，人类发明了越来越多的机器和设备，在生产、交通、军事等领域中用途十分广泛。
在这些设备中，多智能体系统是目前应用最为广泛的一种系统。
它由许多个智能体组成，每个智能体都能够独立地完成一部分任务，同时还需要遵循一定的规则，以协同完成一些更大规模的任务。
在多智能体系统中，各个智能体之间的协同控制技术是至关重要的一环。
本文将从多方面来介绍多智能体系统协同控制技术的研究现状和未来发展方向。
一、多智能体系统的概念和特征多智能体系统是指由多个智能体相互作用形成的一个大系统，与传统的单机器人、单智能体系统相比，多智能体系统具有以下几个显著特征：1.分布式：多智能体系统中的各个智能体分布在不同的地方，并且可以在不同的时间点进行交互和协同。
2.自治性：多智能体系统的各个智能体可以自主地工作和决策，而不需要外界的干涉。
3.协同性：多智能体系统的各个智能体能够相互协同工作，达到更好的效果。
4.不确定性：多智能体系统中存在的不确定性较大，如各个智能体的初始状态和环境的变化等。
二、多智能体系统协同控制技术的现状和挑战在多智能体系统中，各个智能体需要以一定的方式进行协同工作，这就需要采用适当的协同控制技术。
目前，多智能体系统协同控制技术的研究已经相对成熟，主要包括了以下几个方面：1.分布式一致性控制：在多智能体系统中，各个智能体需要保持一致的状态，如位置、速度等。
分布式一致性控制技术可以在没有中心控制器的情况下，协助各个智能体达成一致。
2.分布式优化控制：在多智能体系统中，各个智能体需要协同完成一个优化目标，如最小化总能量消耗、最小化总运行时间等。
分布式优化控制技术可以在满足各个智能体的局部约束条件的情况下，达到全局最优。
3.分布式协同路径规划：在多智能体系统中，各个智能体需要协同完成一个共同的任务，如地面作业、搜救等。
分布式协同路径规划技术可以使各个智能体避免冲突、协调动作，从而达到任务的顺利完成。
基于人工智能算法的多智能体系统研究
基于人工智能算法的多智能体系统研究人工智能算法是当前科技界的热门研究方向，而多智能体系统则被广泛应用于许多领域，包括智能交通、智能制造和智能控制等。
基于人工智能算法的多智能体系统研究，便是将两者结合，借助人工智能算法实现多智能体系统的智能化。
一、多智能体系统的定义所谓多智能体系统，指的是由多个智能体组成的一个复杂系统。
其中，每个智能体都能够感知环境、进行决策和执行动作，同时与其他智能体相互作用，以实现整个系统的目标。
例如，在智能交通领域中，每个交通参与者都可以视为一个智能体，而整个系统则由多个智能体组成。
二、多智能体系统的挑战多智能体系统的设计和实现面临着许多挑战。
首先，不同智能体之间的相互作用非常复杂，需要充分考虑可能的行为和冲突，以及如何调整并协调不同智能体的行为。
其次，多智能体系统的目标常常是动态的和不确定的，需要不断地进行优化和调整，才能满足系统的要求。
最后，多智能体系统还需要具备稳定性和鲁棒性，以应对各种突发事件和异常情况。
三、基于人工智能算法的多智能体系统研究人工智能算法作为一种高效的智能化方法，已经在多智能体系统的研究中得到了广泛应用。
主要包括以下几个方面：1.协同强化学习协同强化学习是一种利用强化学习方法实现多智能体系统协同学习的方法。
通过多智能体之间的交互和协作，不同智能体可以共同完成任务并提高自己的表现。
例如，在智能控制系统中，多个运动控制器可以通过协同强化学习，实现对物体的控制，并提高整个系统的响应速度和精度。
2.基于演化算法的协作优化演化算法是一种优化算法，可以模拟生物进化过程，通过不断群体个体选择和交叉变异，优化整个系统的性能。
在多智能体系统中，演化算法可以用来实现智能体之间的协作优化，提高整个系统的效率和稳定性。
例如，在智能制造领域中，采用基于演化算法的协作优化方法，可以使不同的工作站之间更好地配合、协作，提高生产效率和品质。
3.基于机器学习的智能策略设计机器学习是一种人工智能算法，在多智能体系统中，可以用来实现智能策略的设计。
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第 10 卷 第 9 期 2014 年 9 月
用 博 弈 论 工 具 对 其 进 行 计 算 均 全领域资源分配的关键问题是设 的自适应智能体。强化学习 (re-
模型以及智能体规范逻辑框架等 的智能体通信语言一直没有被正 统在谈判和拍卖领域的发展提供
重要的多智能体系统研究问题。 式标准化，因此一些研究人员认 了巨大推动力。2000 年以后，以
自此，集成智能体构建和多智能 为智能体技术可能会因为国际标 促进和鼓励高质量的交易智能体
体系统研究的各个分支领域都有 准的缺乏而难以得到广泛认可。 研 究 为 目 的 的 交 易 智 能 体 竞 赛
发展，多智能体系统中往往会出
器是否具备人类智能的“图灵测
现一些“自私”的智能体（如电
试”。在此测试中，测试者通过
子商务市场的交易方），因此需 要引入博弈论来分析智能体的交 互策略，其研究内容包括电子商
图1 多智能体系统创始人维克 托·莱瑟
监视设备向被测试的实体（也就 是我们现在所说的智能体）提 问。根据图灵的观点，如果测试
实问题，而这类问题是单个智能 Artificial Intelligence, IJCAI) 上， 以上来自多智能体系统领域。
体所不能解决的。多智能体系统
通常具有自主性、分布性、协调 性等特征，并具有自组织能力、 学习能力和推理能力。对多智能
多智能体系统研究 的历史
体系统的研究既包括构建单个智
自 1956 年约翰·麦卡锡 (John
for Autonomous Agents and Mul- chael Wellman) 教授，以表彰他 论要求的多项式运算时间及较高 tiagent Systems, IFAAMAS2) 将上 将经济学应用到多智能体系统研 近似度之外，算法设计者还需要
述三个会议合并为智能体及多智 究的开创性贡献。
等研究领域已经跻身理论计算机
出 版 ， [4,5] 分 布 式 人 工 智 能 领 域
90 年 代 后 期， 研 究 人 员 开 科学的主要课题。这些突破性进
开始显著扩张，建立在博弈论和 始在不断拓宽的现实领域寻求多 展首先缘于易趣 (eBay) 等在线拍
经济学概念之上的自私智能体交 智能体系统的新发展。机器人世 卖行的巨大成功，但更普遍的是 互的研究也逐步兴盛起来 [6]。随 界杯 (RoboCup) 应运而生。举行 许多有趣的、重要的组合问题都
年代之前将多个智能体作为一个 字——多智能体系统。
足球队。其出发点是，从理论上
功能上的整体（即能够独立行动
90 年代初期，多智能体系统 说一支出色的球队需要一系列技
的自主集成系统）进行研究的做 研究快速发展，智能体的出现催 能，比如利用有限的带宽进行实
法却很少。一些研究着眼于构建 生了许多软件技术。面向智能体 时动态的协作，机器人球队如果
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专题
第 10 卷 第 9 期 2014 年 9 月
算机科学之间关联性的研究同样 Agents and Multi-Agent Systems, sertation Award) 旨在奖励全世界
高涨。2008 年，国际博弈论学会 AAMAS)。第 13 届 AAMAS 于 多智能体系统领域最优秀的博士
着协作型和自私型智能体研究的 RoboCup 比赛的目标是，在 50 可以表示为拍卖。对博弈论和计
1 FIPA(The Foundation for Intelligent Physical Agents)是一个由活跃在智能体领域的公司和学术机构组成的国际组 织，其目标是为异质的智能体和智能体系统之间的互操作而制订相关的软件标准。
了较大发展。
90 年代中期，工业界对智能体系 (Trading Agent Competition) 推出
20 世纪 80 年代后期，随着 统的关注集中在标准化这一焦点 并吸引了很多研究人员参与。
《分布式人工智能》(Distributed 上。FIPA1 在 1995 年开始多智能
自 2001 年 以 来， 多 智 能 体
Artificial Intelligence) 和《分布式 体方面的标准化工作，它的核心 系统的思想对主流计算机科学产
人工智能教程》(Readings in Dis- 目标是制定一套用于智能体协作 生了深远影响，拍卖和机制设计
tributed Artificial Intelligence) 的 的语言。
领域的前沿和研究热点。在近年 获得了 IJCAI 杰出研究奖 (IJCAI 将智能体描述为实现人类智能的
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第 10 卷 第 9 期 2014 年 9 月
基本模块。尽管智能体的概念很 交融，分布式人工智能逐渐演变 年内，产生出一支能够战胜具有
早就已经出现，但在 20 世纪 70 并最终有了一个包罗万象的新名 世界杯水准的人类球队的机器人
紧 接 着， 智 能 体 理 论、 架 构 和 最近兴起的面向可持续发展的多
语 言 国 际 研 讨 会 (International 智能体系统、人与智能体交互等 算法博弈论
Workshop on Agent Theories, Ar- 热点问。算法博弈论是博弈论和算法
chitectures, and Languages, ATAL)
专题
第 10 卷 第 9 期 2014 年 9 月
多智能体系统研究的历史、 现状及挑战
关键词 ：智能体 多智能体系统 人工智能
安 波1,2 史忠植2 1新加坡南洋理工大学 2中国科学院计算技术研究所
多智能体系统 (multi-agent 来的 AAAI 人工智能会议 (AAAI Award for Research Excellence)。
用场景正展现在我们面前。
来看，博弈论以及相关领域的研 和巴伊兰大学的克劳斯·萨里塔
究最受关注，紧随其后的是智能 (Sarit Kraus) 教授，以表彰他们
2014年AAMAS年会 体合作和智能体推理。
于 1998 年在《人工智能》上发
AAMAS 2014 共设 28 个专 表的关于组织形成 (coalition for-
特意为最佳博弈论与计算机科学 2014 年 5 月 5~9 日在法国巴黎举 论文。2013 年杰出博士论文奖得
交叉研究设立了一个新的奖项。 行，吸引了全世界 800 多名研究 主是美国南加州大学的曼尼什·简
在多智能体系统领域涌现并得到 人员参会。
(Manish Jain) 博士，表彰其在安
应用的思想还包括 ：社会科学领
Agents, AA) 也相继举办。2002 能体系统领域最重要的学术成就 同的个人偏好。智能体参与者可
年， 国 际 智 能 体 及 多 智 能 体 系 奖。本届会议的获奖者是美国密 能会因为个人利益而隐瞒真实的
统协会 (International Foundation 歇根大学的迈克尔·韦尔曼 (Mi- 输入信息。除了经典算法设计理
务、拍卖、机制设计、社会选择 录用的关于多智能体系统的文章 者无法区分被测试对象是计算机
理论等。
数量一直名列前两位。多智能体 还是人，那么被测试对象就是智
经过近 30 年的发展，多智 系 统 领 域 的 创 始 人 维 克 托· 莱 能的。人工智能泰斗马文·明斯
能体系统已经成为国际人工智能 瑟 (Victor Lesser) 教授于 2009 年 基在他的《心智社会》这本书中
考虑约束智能体的动机。显然，
能体系统国际会议 (International
IFAAMAS 维克托·莱瑟杰 算法博弈论的研究有两个关键。
Joint Conference on Autonomous 出博士论文奖 (Distinguished Dis-
1. 分析 ：参照现有算法，利
2 一个以提供统一的、高质量的，并广受国际关注的智能体和多智能体系统理论和实践研究论坛，以促进人工智 能、智能体与多智能体系统领域科技发展的非盈利机构。
1995 年， 第 一 届 国 际 多 智 题研讨会，既包括相对传统的多 mation) 的论文。
能体系统会议 (International Con- 智能体优化、增强学习、合作博
研究热点 ference on Multi-Agent Systems, 弈论、电子商务、多智能体模拟、
ICMAS) 在 美 国 旧 金 山 举 办 [9]。 序贯决策、自动协商等，也包括
了分布式问题求解、多智能体规 2002 年开展了构建智能体网格的 作完成搜救任务的机器人队伍。
划、 组 织 控 制、合 同 网、协 商、 工作 [8]。
在世纪之交，以智能体为媒
分布式传感器网络、功能精确的
由 于 90 年 代 初 期 开 发 的 介的电子商务成为智能体技术的
协作分布式系统、大规模行为者 KQML 和 KIF 这两种颇具影响力 最大单一应用场合，为智能体系
ACM/SIGART 智能体研究 设计的交叉领域。算法博弈论中
和国际自主智能体会议 (Interna- 奖 (ACM/SIGART Autonomous 算法的输入通常来自许多分布的
tional Conference on Autonomous Agents Research Award) 是多智 参与者，这些参与者对输出有不
AAMAS 2014 设置了一个主 全博弈论方向的研究及应用。
域复杂分布式系统建模的多智能 要议题——多智能体系统研究，
IFAAMAS 有影响力论文奖
体模拟技术、形式化描述分布式 4 个特别议题——创新应用、机 (Influential Paper Award) 于 2006
系统的 DEC-POMDP 以及个人协 器人、虚拟智能体和创新思维。 年创立，旨在奖励 10 年以前发
systems) 由分布式人工智能演变 Conference on Artificial Intelli- 自 1995 年 以 来，IJCAI 计 算 机