摘要:本研究旨在分析主要的理论和实用建议,其中软件代理已与机器学习模型集成在一起,以确定其智能,积极性,协作和学习的范围。为了开发这项研究,进行了Kofod-Peterson提出的方法。应用方法,分析了55项研究。研究表明,在软件代理与机器学习之间的相互作用中,合作和协作过程已被广泛用于解决控制问题的解决以及在诸如家庭,游戏和电信等分布式方案中的数据优化中。还发现,与机器学习模型相比,主要使用了强化学习模型,因为它们对合作任务建模的贡献更大,该模型被广泛用于智能系统。
本章旨在调查软件代理领域的一些关键研究问题。它注释了几位研究人员对软件代理的许多领域的看法,试图对每个争论主题给出更具文献性的观点。它的主要目标是概述快速发展的软件代理领域,作为大量文献的参考点,并概述软件代理技术的关键方面。虽然本章并不是对软件代理领域所有问题的介绍,但它旨在为读者指出主要感兴趣的领域。此外,本章还研究了代理技术在虚拟企业中的应用。它介绍了将代理技术应用于虚拟企业的基本方面,作为入门步骤。