多Agent协商研究 - 360文档中心

多agent系统的路径诱导算法的研究及在智能交通系统中的应用

２多ａｅｔｇｎ系统桉＿型
ａｅｔ具有智能的实体，可以单独ｇｎ是它解决问题。每个ａｅｔ表一种单目标的ｇｎ代路径诱导系统，只能解决单目标问题。它对于多目标优化的路径诱导系统，个单ａｅｔｇｎ显得能力较弱。因此，于多目标优对化的路径诱导系统由多ａｅｔ统来完成ｇｎ系任务势在必行。另外，由于采用基于ＢＩＤ模型ａｅｔ可以充分考虑出行者的心理特ｇｎ， ①国家自然科学基金项目，（ＮＯ．０２０４。１６６４）
科研报告
ＳｎａＴｈｏＩｖｏｅｄｌ■量ｉｃｃｎｅｏｙｎｔＨａ置曼菌圜ｉｅｄｃｌｏｒ蟊蹈圃阉ｅｎｇｎａｎＩ墨Ｉｉ ■
多ａｎｅｇｔ系统的路径诱导算法的研究及在智能交通系统中的应用①
征，因此采用基于ＢＩ多ａｅｔＤ的ｇｎ系统，能则ＡＳ就需要将ａｅｔ的信息返回到底层ｇｎｉ有效地解决上述两个问题。ａｅｔ建议其调整软约束，后转 ⑤ 。ｇｎ，然 ⑥ＡＳ在不满足ａｅｔ的信息传递给底ｇｎｉ３多ａｅｔｇｎ￣商的分布式柔性约束满足方法层，果ａｅｔ的约束无法修正，无可行］如ｇｎｉ则３．分布式柔性约束模型１解，如果可以修正，以再转向 ④ 。可为了能够表达出行者出行时考虑的各种因素，们借鉴分布式柔性约束模型，我将４多ａｅｔｇｎ路径诱导系统的算法人们考虑时间、距离、费用等条件分为若根据前面提到的多ａｅｔ统模型及ｇｎ系干个约束级别，个约束级别定义一个约分布式柔性约束协商的方法，出了一种每提束满足程度可接受的标准。其特点是：多ａｅｔ径诱导系统的算法。ｇｎ路（）束分为若干个级别，中不仅有１约其Ｓｅ１初始化所有ａｅｔｔｐｇｎ。每个ａｅｔｇｎ硬约束，有软约束。０为必须满足的约形成自己的信念库，且从ＡＮ也级并Ｓ中得到唯束。在路径诱导系统中，是路线的连通．就的ｌ所有底层ａｅｔｘ，都会存储Ｄ，ｇｎ的Ｄ其它约束级别越高，重要性越低．足了所在ＡＳ中。满有０约束的赋值，级都可以称作一个可行解。Ｓｅ２ＭＡ接收任务。根据多ａｅｔｔｐｇｎ系（）个软约束等级都可以定义一个约统中每个ａｅｔ２每ｇｎ的信念，断此任务是否可判束满足程度可接受的标准，１约束必以解决，果可以解决 ’ 将任务传送给如级如，则须有９％得到满足，束等级重要性越低，ＡＳ。０约满足程度的标准都得到满足，商可直接协Ｓｅ３ＡｔｐＳ根据任务一招募成员或解决停止。问题，果是解决问题，如则首先对任务分解，（）果找不到一个解，足所有等级然后结合底层ａｅｔ能力对任务进行分３如满ｇｎ的软约束的满足标准，从可行解中按照等配，就并且形成每个ａｅｇｎ的ＤＦＭ．般的，Ｃ一级约束满足的个数多少选择最后的解。ＭＡｓ任务分解都是直接按照任务分解，样这３２基于分布式柔性约束的多ａｅｔ商．ｇｎ协可能会造成任务分配不能和ａｅｇｎ的实际能为了求解分布式约束问题，ｋｏ在约力相结合，得任务分解次数增加。Ｙｏｏ使束满足问题的回退算法的基础上设计了异Ｓｅ４底层ａｅｔｔｐｇｎ根据所分配的任务步弱承诺算法，算法的特点是在求解过程确定自己的Ｈ和ｓ．该ｉｉ每个ａｅｔｇｎ根据Ｈ和ｓｉｉ中动态改变变量的优先级，而避免了当优确定行车路线。然后根据协商算法，出从求先级高的Ａｇｎ给定部分变量值后，ｅｔ优先级最佳路径，将解输出。并低的Ａｅｔ须进行本地完全搜素已取得解ｇｎ必Ｓｅ５如果总体目标完成以后，ｔｐ完善所可能引起的求解效率失效。通过多ａｅｔ每个ａｅｇｎｇｎ的信念库，着问题求解的次数随协商，合考虑出行者的出行需求，后给增加，ｇｎ的能力也会增加，体多ａｅｔ综最ａｅｔ整ｇｎ出满意的路线。多Ａｅｔ商算法：ｇｎ协系统也会随之增加。 ①根据经验初始化ＤＣＦＭ。主要是Ｘ，Ｄ，Ｓ的取值范围。Ｈ，５小结 ②在ＤＭ的值域范围内，出每个ＦＣ给智能交通系统中的路径诱导系统是一Ａｇｎｉ，中ＨｉＳｅｔ的其，ｉ∈Ｄ。ｉ个复杂的系统工程，文利用ａｅｔ本ｇｎ的心智 ③ 底层的每个Ａｇｎｉｅｔ根据自己的Ｈ和模型表达出出行者的心理特征的优点，ｉ并ｓ选择自己的路径并将传递给中间层的Ａ。结合分布式若性约束的方法， �

基于协商的多Agent供应链智能管理系统

ｆａｗｏｋｕｃｏａｇｎｓｃｌｐｒｉｉａｅｉ，ｓａｒｌａｅｔｅｓｓｍ．ＴｅｆｎｔｎｏｕｐｙＣａｎＭａａｅｎｎｅｌｒｍｅｒ，ｆｎｔｎｌｅｔａｌａｔｐｔｎｔｙｏｖｈｙｔｉａｃｅｅｈｕｃｏｆｐｌｈｉｎｇｍｅｔｔｌ — ｉＳＩｉ
ｐｅｅｔｔｅｆｍｅｒｎｅｃｉｅｏｆｎｇｔｔｎｐｒｒａｉｅ．ｗｈｃａｅｕｅｎｏｂｉｉｇｐｉｒｓｎｒｗｏｋａｄｄｓｒｓａｌｔｏｅｏｉｉｆｍｔｓｓｈａｂａｏｅｏｖｉｈｃｎｂｓｄｉｔｕｌｎａｒ—ｗｓｎｄｉｅａｄ
ｔｉｈｒｄ—ｐｒｅｏｉｔｎｐｏｏｏｆｒｆｎｔｎｌａｅｔ．Ｔｈｓａｔｌｓｒｖｄｓａｌｅａｌｆｃｅｔｇａｖｒｕｈｉｙａｔｎｇｔｉｒｔｃｌｏｕｃｉａｎｙａｏｏｇｓｉｒｉｅａｏｐｏｉｅｌｘｍｐｅｏｒａｉｉａｃａｎｂｃｌｎｔｌｓｌｉｇａｄｓｒｕｅｏｓｒｉｔａｉａｔｎｐｂｅｏｖｎｉｉｔｄｃｎｔｎｔｆｃｉｒｌｍ．ｔｂａｓｓｏｏ
Ｋｅｏｄｙｗｒｓ：ｎｇｔａｉｎ；ｍｕｔ — ａｅｔｓｓｅ；ｓｐｐｙｃｉａａｅｎｔｓｓｅｅｏｉｔｏｌｉｇｎｙｔｍｕｌｈａｎｍｎｇｍｅｙｔｍ
１引言
电脑软件和硬件开发引起了智能软件代理的出现。软件代理被认为是一个有目标的实体，能够在个环境中赋予专业知识与行动。多Ａｅｔ系统ｇｎ（ＳＭＡ）适合的领域涉及带有不同目标（能是冲可突）和专有信息的不同人或组织之间的互动。供应链是供应商，工厂，仓库，配送中心和零售商之间通过原料收购，转化，生产并交付给客户的网络。供应链智能管理系统（ＣＭＣ）管理着这些系统组ＳＩ件的合作。在计算世界中，在供应链的各个实体的角色作为不同的代理执行工作。相应地，供应链管理系统转变为一个多Ａｅｔ统，其中功能代理之ｇｎ系间相互合作，以实现系统的功能。在这方面以往的研究工作大多设置ＭＡ在一个封闭的环境中，也就Ｓ是说，该系统由固定数量的实体或组件构成，并且都有共同的目标。链组成部分的协调是一个分层调度问题。但是，这不能准确反映供应链的实际情况。第一，供应链中的每个企业都有自己的利益和目标，尽管企业之间可能也有意向互相交易。自身利益的存在使得企业之间很难去把代理塑造成为一个纯粹

Agent研究现状与发展趋势

Agent研究现状与发展趋势一、本文概述随着（）的飞速发展，作为其关键组成部分的Agent技术，正逐渐在多个领域展现出其强大的应用潜力。

Agent是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境并作出决策的实体，它具备自主性、交互性、反应性和主动性等核心特性。

本文旨在全面梳理Agent技术的研究现状，探讨其发展趋势，以期对Agent技术在未来的发展提供理论支持和实践指导。

在概述部分，我们将首先介绍Agent技术的概念、发展历程和分类，为后续深入研究奠定理论基础。

接着，我们将重点分析当前Agent 技术的研究热点，如多Agent系统、智能Agent、移动Agent等，并探讨这些技术在各个领域的应用情况。

我们还将关注Agent技术在发展过程中所面临的挑战与问题，如安全性、隐私保护、可解释性等，并尝试提出相应的解决方案。

在概述部分，我们将展望Agent技术的发展趋势，包括技术创新、应用领域拓展以及与其他技术的融合等。

通过深入分析Agent技术的研究现状与发展趋势，本文旨在为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考，推动Agent技术在未来取得更大的突破和进展。

二、Agent技术的研究现状随着信息技术的飞速发展和的深入应用，Agent技术作为实现智能化、自主化决策和执行的重要手段，已经引起了广泛的关注和研究。

目前，Agent技术的研究现状主要体现在以下几个方面。

多Agent系统（MAS）的研究与应用：多Agent系统是指由多个Agent组成的集合，这些Agent通过协作、竞争和协商等方式，共同完成复杂的任务。

目前，MAS在分布式系统、智能控制、机器人等领域有着广泛的应用，其研究重点在于Agent之间的通信、协作和冲突解决等方面。

智能Agent的研究与发展：智能Agent是指具备学习、推理、决策等智能行为的Agent。

近年来，随着深度学习和强化学习等技术的发展，智能Agent的研究取得了显著的进展。

智能Agent已经能够处理更加复杂和动态的任务，如自然语言处理、图像识别、自动驾驶等。

多Agent谈判中议题相关性及权重度量研究

教授
收稿日期：２１０—７０１２ — ４
Ｅｍａ：ｚａ＠ｍｉｈｓｅｕｎ・ｉｇｌｎａ．ｔｄ．ｌｕ．ｃ
１８６
计
算机
工
程
２１年９月２０１０日
当前的交易来判断用户的偏好，未能利用历史数据，而且买
合并用符号 “ ０”表示，其规则为：先求集合的并集，
Ｒｅｅｒｈ０ｓｕｅｌｔｖｔｎｅｇｔｅｓｒｍｅｔｓａｃｎＩｓｓＲｅａｉｉｙａｄＷｉｈａｕｅｎＭｉｕｔ－ｅｔＮｅｏｉｔｏｎＭｌｉＡｇｎｇｔａｉｎ
ＧＡＮｏｂｎＺＨＵｕ－ｉＸＩＺａ－ｉ，Ｃｈｎｘ，ＡＯｏｑａｇＧｕ－ｉｎ（ｃｏｌｆｏｕｅｃｎｅｎｅｈｏｏｙＨｕｚｏｇＵｎｖｒｉｆｃｅｃｎｅｈｏｏｙＷｕａ３０４ＣｉａＳｈｏｍｐｔＳｉｃｄｃｎｌｇ，ａｈｎｉｅｓｙｏｉｅａｄＴｃｎｌｇ，ｈ４０７，ｈｎ）ｏＣｒｅａＴｔＳｎｎ
和事例推理法使用户能更灵活地设定权重，根据单个议题权重初值的确定函数以及议题组的权重求解规则，给出分组变化时的权重动态变更算法。分析结果表明，该算法能解决多议题谈判中的议题相关性问题和议题权重的动态度量问题，使多议题谈判更加科学合理。
关奠词：多Ａｅｔｇｎ谈判；议题分组；动态组权重；事例推理；动平均法移
要性。
通过从历史数据中获取较多的个性化信息来实现；３关性（相）处理与权重度量是动态的，贯穿于整个谈判过程之中。基于此，本文对谈判中的多个议题间的相关性问题以及议题的权重度量做了研究。

多Agent协作模型_罗洋

2012年・3月・下期学术・理论现代现代企业教育 MODERN ENTERPRISE EDUCATION企业教育91有明确且切合实际的规定，旧的差旅费、会议费、招待费、通讯费等开支标准和管理办法滞后，已远不能符合现在的形势。

虽然国家新的差旅费、会议费管理办法已出台，但是我市尚未制定出符合自己实际情况的管理办法，形成制度上的“真空”。

长期以往导致消费性支出无度增长与单位持续发展的资金短缺的矛盾日益突出，制约了行政事业单位改革的深入推进。

部分单位为避免招待费在财务报表上的数字过于庞大，有意识的将招待费混入会议费、差旅费列支，造成单位支出情况不实，逃避监督。

六、原始凭证填写不完整在日常工作中经常见到行政事业单位核算的很多原始凭证不符合国家相关法规的要求。

有些财务人员对原始凭证审核不认真，各项原始凭证要素的填写存在漏填、少填、不填现象。

如：开票人、收款人只填写姓不填写名，有的干脆不填写；购买单位的客户名称要么不填（尤其是微机打印的发票）、要么填写不明确；项目内容、数量以及单价不填或内容填写笼统的现象较为普遍；有的发票没有售货单位盖章；手续不严密，购买实物的凭证只有领导签批，没有验收人或经手人签字；白条入账情况存在。

还有些单位的许多经济事项无合同、协议，无原始清单，仅凭发票报销等现象普遍存在。

有的原始凭证的填写表面上看符合规定要求，但实际上存在填写的随意性和人为因素很大。

这样就给对方单位偷漏税金等违纪违规行为提供了方便。

这些不完整的原始凭证一旦被纳入行政事业单位的会计资料，将影响会计信息的准确性。

七、财务分析缺乏调查表明，目前行政事业单位普遍缺乏适合本单位的财务分析制度，财务人员往往用会计报表和年终决算的编报说明来代替行政事业单位的财务分析报告。

有的单位的编报说明也只有寥寥几百字，不能客观、深入地反映单位的财务收支状况及存在的问题，导致财政部门和单位决策者不能全面了解单位的财务运行状况。

□一、多Agent系统多Agent系统（Multi-Agent System——简称为MAS）由多个自主或半自主的智能体组成，每个Agent或者履行自己的职责，或者与其他Agent通信获取信息互相协作完成整个问题的求解。

用于自由飞行协作多Agent系统论文

用于自由飞行的协作多Agent系统研究摘要：为了适应全球日益增长的民用航空需求，自由飞行应运而生。

一方面，自由飞行解决了空中交通航路拥挤的问题，但另一方面，在自由飞行环境下，使空中冲突的可能性大大增加，冲突探测与解脱技术成为影响自由飞行能否实现的关键技术。

本论文将提出利用协作的多agent系统来处理空中交通冲突的解脱问题，先讨论了协作多agent系统的背景知识和优势，再围绕基于单调让步协议（mcp），来对一个可探测出的潜在冲突提供安全可接受的解决方法，这种方法核心在于使用协商让步的机制。

利用让步协商的原理，在双方agent提议的预定可替代的飞行变更轨道中进行多轮比较交换，最后得出最有效率、可接受的解决冲突的轨道。

并通过一个实际应用算例对系统模型进行了验证，输入飞行冲突数据，获得了较满意的冲突解脱结果。

利用多agent中的协调策略去有效地解决高密度飞机流的冲突问题，这对我国未来实施自由飞行有着重要的意义。

关键词：自由飞行，冲突解脱，多agent，协商策略【中图分类号】v3231.1 本文的主要工作基于以上的讨论和分析，本文集中于对自由飞行、多agent和用于自由飞行的协作多agent系统的研究，基于单调让步协议对多架飞行器之间的冲突探测与解脱问题进行研究。

重点是建立冲突探测与解脱的计算模型，并进行验证与分析。

首先描述自由飞行，冲突探测与解脱的相关问题。

针对自由飞行环境下建立基于协作多agent系统的空中交通冲突解脱模型，主要解决飞行器之间的冲突问题。

在此我们在一定空间内构造冲突模型，分别考虑速度、高度等变量在有约束的情况下单一变化时的解脱策略，基于单调让步协议（mcp），进行多轮协商交换，最终达到agent之间可接受的冲突解决方法，并利用实例进行了验证和分析。

最后，对所做工作进行总结，并对自由飞行的协作多agent系统的研究做进一步展望。

1.2 自由飞行随着中国经济的迅速发展，航空运输日益繁忙。

据预测，从现在到2015年，我国民航飞行架次增长率将达到14%。

多Agent在线逆向拍卖自动协商平台Swarm仿真研究

三、基于Ｓｗａｒｍ平台的实验结果
在采购方参数面板中，ＰｐＷ是采购方的价格参数，设为
易相关的商品／Ｎ务信息和协商数据信息主要通过采购方ＡｇｅｎｔＯ．８；ＰｔＷ表示交货时间，取０．１；ＰｑＷ为质量系数，同样为系统中的数据库进行查询。多Ａｇｅｎｔ逆向拍卖自动协商平台系Ｏ．１。当采购广播价格浮动区间为Ｉ１００，２００］时，供货方会把价格统平台中还涵盖了诸如电子银行转账、电子汇款、电子货币结参数设置为ＳｐＷ＝Ｏ．８，交货时间用ＳｔＷ表示，取０１；同时把质算等金融服务项目，而系统平台的认证中心则为上述金融服务量参数设置为ＳｑＷ＝０．１。此时，采购方把交货时间限制在【１，项目提供安全认证保障。１０１，产品的质量等级的升序范围为【１，５１ｊ理想状态下，供货
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多Ａｇｅｎｔ在线逆向拍卖自动协商平台Ｓｗａｒｍ仿真研究
摘要：随着对Ａｇｅｎｔ技术研究的不断深入，Ａｇｅｎｔ已融入到２模型Ｓｗａｒｍ（ＭｏｄｅｌＳｗａｒｍ）设计ＭｏｄｅＩＳｗａｒｍ模块编程一般涉及到主体对象、行为列表以ＩＴ行业的不同领域并衍生了功能不同的多Ａｇｅｎｔ系统。本文基于Ａｇｅｎｔ思想设计了一个在线逆向拍卖自动协商模型的Ａｇｅｎｔ系统平及运行环境三大部分，依次通过ｂｕｉｌｄＯｂｊｅｃｔｓ（）、ｂｕｉｌｄＡｃｔｉｏｎ（）和ａｃｔｉｖａｔｅｌｎ０等方法，有机的把各主体及其行为和执行序列相台，在逆向拍卖过程中引人了智能协商多Ａｇｅｎｔ，通过Ａｇｅｎｔ协商平台的Ｓｗａｒｍ￣＂真，自动实现在线交易的协商过程。

多Agent系统的研究

多Ａｇｅｎｔ系统的研究作者：杨冠慰杜友福郭亮来源：《电脑知识与技术·学术交流》2008年第11期摘要：多Agent系统(MAS) 是当前分布式人工智能(DAI)的主要研究方向之一。

介绍了多Agent系统的背景和概念，着重分析了MAS的关键问题和构造MAS的组织模型，最后给出了多Agent系统的应用。

关键词：Agent；多Agent系统；组织模型中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)11-20322-021 引言近年来，随着计算机技术和信息科学技术的快速发展，对Agent及多Agent系统的研究成为分布式人工智能(DAI)研究的一个热点，并且被赋予高于早期的分布式问题求解型的人工智能的一些特点。

多Agent系统(Multi-Agent System )是一个高度交叉的研究领域。

它吸取了不同领域的内容，如经济学、逻辑学、生态学、社会科学和哲学。

由于它更能体现人类的社会智能，更加适合开放的、动态的社会环境，因而引起了各领域研究人员的浓厚的兴趣，并广泛应用于科学计算、计算机网络、电子商务、企业管理和交通控制等领域。

2 多Agent系统的概念多Agent系统可以被定义为：由多个问题解决者(Ageni)组成的松散的网络，其中的Agent 相互作用从而解决单个Agent由于能力或知识上的不足而无法解决的问题。

MAS的主要特点在于，其中的每个Ageni都不具备解决问题的足够的能力或知识，这些Agent同时运行，不但所需的数据是分散的，而且没有全局控制系统。

3 MAS的关键问题在一个MAS中的多个Agent需要相互通信、相互协调、相互协商与相互协作，所以这些也就成为MAS研究中的关键问题。

3.1 通信在多Agent系统中，一个Agent需要和其他Agent或环境进行通信和交互，单个Agent所处的环境需要能够为Agent的通信和交互提供个一个基本的结构，Agent的这种能力来源于Agent的感知能力和动作能力。

多Agent的交互研究

．
景演算也可以描述并发系统，但在描述并发系统的交互时，有当发送信息Ａｅｔ仍ｇｎ和接受信息Ａｅｔ间没有联系的时候，以简ｇｎ之可相当的困难。Ｚ语言是一种以一阶谓词演算为主要理论基础的写为ｃｎ．Ｇｌ
面。
１Ｓ的体系结构．ＭＡ１１Ａ．ＭＳ形述式化描方法
的信息，能够从ｃｄ中推导出来；ｕ、ｅＣ两个属性；ｔｅ，是的ｒＵ是最小上界运算符，述的是信息的叠加．类似于逻辑中的并运算描这
数模型ｆＣ）Ｃｓ和形式化方法ｆＳ】够刻画更细致的系统行为。ＣＰ能
定义４ＲＳ协议格式：ＡＡ
万：ｓ矽：＝ — Ｉ
引言
描述一个个体的价格，以这样表示：可
多Ａｅｔ统就是由多个相互作用、相互联系的Ａｅｔｇｎ系ｇｎ组成的系统。在这个大系统中各个Ａｅｔ员能够相互协作、ｇｎ成协调、商、协能够相互服务同完成一个任务而且多Ａｅｔ统共ｇｎ系的协作求解能力远超过了一的Ａｅｔ，ｇｎＢ１因此成为了目前Ａ．ｇｎ研究的热点。多Ａｅｔ统ｒＳ中各个独立的Ａｅｔ有ｅｔｇｎ系ＭＡ）ｇｎ都
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福
建
电

多Agent技术及其应用研究

3、制造领域
3、制造领域
在制造业领域，多Agent系统被应用于智能制造中。通过建立多个代理来模拟生产设备、工人等对象，可以实现对生产过程的实时监控和控制，提高生产效率和产品质量。同时，多Agent系统还可以应用于生产计划和调度等方面，优化生产资源分配和生产计划。
4、公共服务领域
4、公共服务领域
在公共服务领域，多Agent系统被应用于城市管理、应急响应等方面。通过建立多个代理来模拟城市中的居民、企业等对象，可以实现对城市资源的优化配置和管理，提高城市管理的效率和质量。同时，多Agent系统还可以应用于应急响应中，提高应急响应的速度和质量。
三、总结
三、总结
多Agent系统是一种具有广泛应用前景的分布式系统，其理论和应用研究涉及到多个领域。通过对多Agent系统的理论和应用研究，可以提高、自动化等领域的技术水平和服务质量。未来，随着技术的不断发展，多Agent系统的应用领域将越来越广泛，同时对其理论和应用研究也将不断深入。
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3、多Agent学习理论
3、多Agent学习理论
多Agent学习理论是研究Agent如何在交互和协作过程中学习和适应的理论。多Agent系统的环境是动态变化的，因此需要Agent具有学习能力，以适应环境的变化。多Agent学习包括个体学习和社会学习两种模式。个体学习是指Agent通过自身的经验进行学习，社会学习是指Agent通过与其他Agent的交互和协作进行学习。
四、多Agent技术的优缺点
隐私和安全：多Agent系统中的数据和信息可能涉及隐私和安全问题，需要加强数据保护和安全管理。
五、展望未来
五、展望未来
随着技术的不断发展和进步，多Agent技术将会有更广泛的应用前景和发展方向。未来，多Agent技术将与机器学习、深度学习等其他技术更加紧密地结合，实现更加复杂和智能的任务。多Agent技术将在物联网、云计算、边缘计算等领域发挥更大的作用，为人类社会的发展和进步做出更大的贡献。