Changeset 1434 for applications/doprava/texty/novotny_vyzk_LQ/MathematicalMethods/MathematicalMethods.tex

Timestamp:

02/04/12 00:54:24 (12 years ago)

Author:

jabu

Message:

finalni verze

Files:

• applications/doprava/texty/novotny_vyzk_LQ/MathematicalMethods/MathematicalMethods.tex (modified) (6 diffs)

applications/doprava/texty/novotny_vyzk_LQ/MathematicalMethods/MathematicalMethods.tex

@@ -4 +4 @@
 
 Multiagentní systém je druh distribuované umělé inteligence, jehož základem je
-agent - výpočetní prvek schopný autonomní reakce, komunikace a koordinace.
+agent - výpočetní prvek schopný autonomní akce, komunikace a koordinace.
 Každý agent je schopen vyhodnotit optimální chování v dané situaci, 
-které závisí i na akoci ostatních agentů. Ke sploupráci jednotlivých
+které závisí i na akcích ostatních agentů. Ke sploupráci jednotlivých
 agentů slouží různe metody vejednávání a predikce chování.
 
-\subsection{Historie}
-
-Multiagentní systémy jsou na poli počítačové vědy relativní novinkou. Studium tohoto 
-tématu probíhá od začátku osmdesátých let dvacátého století. Větší pozornosti
-se jim dostalo v polovině let devadesátých s rozvojem internetu. 
 
 \subsection{Agent}
@@ -28 +23 @@
 \subsection{Druhy prostředí}
 
-Způsob práce agentů se liší podle druhu prostředí, ve kterém pracují. Podle \cite{wooldridge} se
+Způsob práce agentů se liší podle druhu prostředí, ve kterém operjií. Podle \cite{wooldridge} se
 prostředí dají klasifikovat následovně:
 
@@ -38 +33 @@
 Deterministické prostředí je takové, ve kterém má každá jednotlivá akce předem daný efekt.
 Prostředí je dostupné, pokud agent může zjistit jeho úplný stav v kteroukoliv dobu.
-Statické prostředí se na rozdíl od dynamického mění pouze vlivem akcí vyvolanými agenty.
+Statické prostředí se na rozdíl od dynamického mění pouze vlivem akcí vyvolaných agenty.
 V diskrétním prostředí existuje pevné konečné číslo možných vjemů a akcí.
 % \\
@@ -54 +49 @@
 Mějme pro jednoduchost 2 agenty. Označme si je $i$ a $j$.
 Předpokládejme, že máme množinu $$\Omega = \{\omega_1, \omega_2, ...\}$$ obsahující všechny možné stavy
-prostředí, v kterém agenti operují. Aby byl agent schopen efektivně ovlivňovat prostření, musí být schopen
+prostředí, v kterém agenti operují. Aby byl agent schopen efektivně ovlivňovat prostření, musí umět
 ohodnotit, jak je pro něj daný stav příznivý. Hodnocení daného stavu agenta $i$ a $j$ formálně definujeme jako funkce
 $$u_i : \Omega \rightarrow \mathbb{R}, $$
@@ -87 +82 @@
 různí agenti různou oblast působnosti. Množina
 $$ A = \{ a_1, a_2, ... \} $$
-znázorňuje množinu všech akcí, které jsou agenti schopni provézt.
+znázorňuje množinu všech akcí, které jsou agenti schopni provést.
 Na tyto akce reaguje prostředí přechodem do nějakého stavu $\omega \in \Omega$.
 Formálně můžeme tento přechod zapsat jako funkci
@@ -133 +128 @@
 \begin{definition}[Nashova rovnost]\label{de:nash_equlibrium}
  Dvě strategie, $a_1$ a $a_2$ jsou v Nashově rovnosti, pokud za předpokladu že agent 
-  $i$ zvolí strategii $a_1$, je nejvýhodnější strategií pro agenta $j$ je strategie $a_2$ a zároveň
+  $i$ zvolí strategii $a_1$, je nejvýhodnější strategií pro agenta $j$ strategie $a_2$ a zároveň
   pokud agent $j$ zvolí strategii $a_2$, je pro agenta i nejvýhodnější strategií $a_1$.
 \end{definition}