基于MAS的分布式AI学习系统

在大多传统的智能家居系统中，各智能终端设备之间相互独立，缺乏数据交互过程，致使每个设备所记录的用户使用数据都是离散型的、毫无利用价值的数据，从而导致家庭中大量的用户数据流失浪费。因此，设计了一种基于多智能体系统（Multi-Agent System,MAS）的分布式智能家居控制系统，提出了一个基于多Agent协同的人工智能（Artificial Intelligence,AI）学习模型，使用Apriori算法对家庭环境下采集的用户数据进行行为学习，再利用Linux平台对模型进行仿真实验。实验结果表明，所设计的基于MAS的分布式AI学习系统响应速度快、学习效果较为准确、用户数据利用率高。