AI agents是怎么工作的?

weixin_32291749 2025-03-06 11:51:23

AI agents是怎么工作的?

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人工智能代理使用先进算法、机器学习技术和决策过程的组合。以下是智能代理共享的三个组件:

架构和算法。人工智能代理建立在复杂的系统之上,使它们能够处理大量数据并做出明智的决策。机器学习帮助这些代理从经验中学习并随着时间的推移而改进。

工作流程和流程。人工智能代理的工作流程通常从特定的任务或目标开始。然后它创建一个行动计划,执行必要的步骤,并根据反馈进行调整。这个过程使人工智能代理不断提高他们的性能。

自主行动。人工智能代理可以在没有人工干预的情况下执行任务,使其成为软件开发中自动化重复过程(如代码审查或漏洞检测)的理想选择。

内容概要:本文围绕“基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略”展开研究,复现了SCI级别的优化模型与求解方法,利用Matlab代码实现电热耦合系统的双层博弈优化策略。上层采用纳什博弈框架,模拟多个微网主体间的竞争与资源共享决策;下层则处理电热联合调度与能量分配问题,综合考虑经济性、能效性和供需平衡。文中结合鲁棒优化、大M法和C&CG算法处理风、光、负荷等不确定性因素,提升模型的实用性与可靠性。该研究为多能源微网系统的协同优化提供了理论支持与仿真验证。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论与Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微网、能源调度相关工作的工程技术人员;熟悉博弈论、鲁棒优化者更佳。; 使用场景及目标:①研究多微网系统中电热联合调度与资源共享机制;②掌握纳什博弈在能源系统中的建模方法;③学习两阶段鲁棒优化与C&CG算法的具体实现流程;④复现高水平SCI论文中的数学模型与仿真结果。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码与优化工具(如YALMIP、CPLEX)进行实践操作,重点关注模型构建逻辑、变量设置与算法迭代过程,同时参考提供的网盘资源补充学习材料,深入理解双层优化与不确定性处理的技术细节。

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