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1 LY_SII __ ِْﯿــــــــــــــــــــــﻢ َﺣ َـــــــــــــــﺎن اﻟﺮ ْﻤ َﺣ ِ اﷲ اﻟﺮ ْﻢ ﺑــــــــــــــــﺴ Préface Introduction chapitre 1-Langage de programmation Java …………………………………………………17 Vue d'ensemble de la langue de Java Dispositifs de langue de Java Types de données Structures de gestion Objets, classes, et méthodes Applet et applications Interface d'indigène de Java D'autres dispositifs de langue de Java Paquets java.lang java.lang.reflect java.io java.util java.util.zip java.net java.awt java.applet java.text java.security java.beans java.rmi java.sql Environnements de développement de Java Using Java pour les agents intelligents Autonomie Intelligence Mobilité Résumé Exercices Chapitre 2-Resolution des Problemes utilisant la recherche ……………………36 Définition du problème L'espace d'état Stratégies de recherche Recherche en largeur Profondeur-Première recherche La classe de SearchNode Applet de recherche Amélioration de la Profondeur-Première recherche Recherche heuristique Résumé Exercices 2 LY_SII __ ِْﯿــــــــــــــــــــــﻢ َﺣ َـــــــــــــــﺎن اﻟﺮ ْﻤ َﺣ ِ اﷲ اﻟﺮ ْﻢ ﺑــــــــــــــــﺴ chapitre 3- Représentation des connaissances…………………………..58 De la connaissance à la représentation de connaissance Représentation procédurale Représentation apparentée Représentation hiérarchique Logique d'attribut Résolution Unification Vues Filets sémantiques Représentation de l'incertitude Format d'échange de la connaissance Établir une base de connaissance Résumé Exercices chapitre 4- Systèmes du Raisonnement………...………………………..72 Motifs avec des règles Enchaînement vers l'avant Un exemple de chaînage avant Enchaînement en arrière L'applet de règle de Java Règles Clauses Variables Variables de règle Base de règle Exécution de chaînage avant Vers l'arrière-Enchaînement de l'exécution Exécution d'applet de règle Systèmes brouillés de règle Planification Résumé Exercices chapitre 5-Systèmes d'Approntissage ………………………………………………………………108 Vue d'ensemble Étude des paradigmes Réseaux neurologiques Propagation arrière Cartes de Kohonen Arbres de décision Théorie de l'information Apprendre l'applet Variables continues Variables discrètes La classe d'ensemble de données Exécution arrière d'appui vertical Exécution de carte de Kohonen 3 LY_SII __ ِْﯿــــــــــــــــــــــﻢ َﺣ َـــــــــــــــﺎن اﻟﺮ ْﻤ َﺣ ِ اﷲ اﻟﺮ ْﻢ ﺑــــــــــــــــﺴ Exécution d'arbre de décision L'exécution d'applet d'étude Systèmes de classificateur Algorithmes génétiques Résumé Exercices chapitre 6-Agents Intelligents ………………………………………………...149 De l'AI à IA Perception Action Systèmes de Multiagent Tableaux noirs Communication KQML Agents de coopération Agents de concurrence Résumé Exercices chapitre 7-Cadre d'agent Intelligent ……..………………………………….159 Conditions Buts de conception Caractéristiques fonctionnelles Architecture d'agent intelligent Le cadre de CIAgent La classe basse de CIAgent CIAgentEvent CIAgentEventListener Perfectionnements de RuleBase Résumé Exercices chapitre 8-Application PCManager …………………………………………173 Introduction Un exemple Alarmes : Le TimerAgent Montres : Le FileAgent Application de PCManager La classe d'AlarmDialog La classe de WatchDialog Discussion Résumé Exercices chapitre 9-Application NewsFilter ………………………………………….195 Introduction Un exemple Classe de NewsFilter 4 LY_SII __ ِْﯿــــــــــــــــــــــﻢ َﺣ َـــــــــــــــﺎن اﻟﺮ ْﻤ َﺣ ِ اﷲ اﻟﺮ ْﻢ ﺑــــــــــــــــﺴ Classe de NewsArticle Classe de FilterAgent Discussion Résumé Exercices chapitre 10-Application MarketPlace ………………………………………226 Introduction Un exemple FacilitatorAgent CIAgentMessage BuyerAgent SellerAgent Acheteurs et vendeurs augmentés Application de marché Discussion Résumé Exercices chapitre 11-Environnements d'agent Java-Based ……………………………………….251 Ferrets Technologie d'agent de logiciel de ftp Voyager Odyssée JATLite InfoSleuth Jess ABE Discussion Résumé Annexe A Annexe B Bibliographie Index 5 LY_SII __ ِْﯿــــــــــــــــــــــﻢ َﺣ َـــــــــــــــﺎن اﻟﺮ ْﻤ َﺣ ِ اﷲ اﻟﺮ ْﻢ ﺑــــــــــــــــﺴ Introduction Dans cette section, nous présentons une introduction aux deux matières principales couvertes dans ce livre : intelligence artificielle et agents intelligents. Nous traçons l'histoire de la recherche en matière d'intelligence artificielle et discutons les lieux de base des écoles de traitement de symbole et de réseau neurologique. Nous explorons l'évolution des systèmes d'intelligence artificielle d'une technologie intéressante mais en grande partie critiquée dans la base pour des applications d'aujourd'hui d'agent intelligent. L'apparition simultanée du calcul de réseau et du World Wide Web, et leurs conditions pour le logiciel intelligent sont également discutées. Nous présentons les attributs principaux des agents intelligents tels que l'autonomie, la mobilité, et l'intelligence et fournissons une taxonomie pour classifier de diverses applications d'agent intelligent. Intelligence artificielle La science de l'intelligence artificielle est approximativement quarante années, remontant à une conférence tenue chez Dartmouth en 1958. Pendant les quarante dernières années, la perception publique de l'AI n'a pas toujours assorti la réalité. En premières années, l'excitation des deux scientifiques et la presse populaire ont tendu à exagérer la prouesse réelle des systèmes d'AI. Le succès tôt dans le jeu de jeu, le théorème mathématique s'avérant, le raisonnement common-sense, et les mathématiques d'université a semblé promettre le progrès rapide vers l'intelligence informatique pratique. Pendant ce temps les champs de la reconnaissance de la parole, de l'arrangement de langage naturel, et de l'identification à caractère optique tous d'image ont commencé comme des spécialités dans des laboratoires de recherches d'AI. Cependant, les succès tôt ont été suivis d'une réalisation lente que ce qui était dure pour des personnes et facile pour des ordinateurs était plus qu'a compensé par les choses il était facile pour des personnes faire que mais presque impossible pour que les ordinateurs fassent. La promesse des premières années jamais n'a été entièrement réalisée, et la recherche d'AI et l'intelligence artificielle de limite sont devenues associées à l'échec et à la technologie overhyped. Néanmoins, les chercheurs en intelligence artificielle ont apporté les contributions significatives à de l'informatique. Plusieurs d'idées traditionnelles d'aujourd'hui au sujet des ordinateurs ont été par le passé considérées fortement controversées et impraticables une fois d'abord proposées par la communauté du renseignement artificielle. Si c'est l'interface utilisateurs de WIMP (fenêtres, icône, souris, indicateur), qui domine l'interaction homme- 6 LY_SII __ ِْﯿــــــــــــــــــــــﻢ َﺣ َـــــــــــــــﺎن اﻟﺮ ْﻤ َﺣ ِ اﷲ اﻟﺮ ْﻢ ﺑــــــــــــــــﺴ ordinateur aujourd'hui, ou les techniques de programmation orientée objectivement, qui sont développement de logiciel commercial rapide, AI a fait un impact. Aujourd'hui, l'idée des agents intelligents de logiciel aidant des utilisateurs font des tâches à travers des réseaux des ordinateurs même ne serait pas discutée sinon pendant les années de la recherche dans l'AI, la résolution des problèmes, des motifs, l'étude, et la planification distribués. Ainsi avant que nous plongions dans les outils et les tours du commerce d'AI, jetons un bref coup d'oeil aux idées fondamentales derrière l'intelligence dans nos agents intelligents. Concepts de base Dans toute son histoire, l'intelligence artificielle s'est concentrée sur les problèmes qui se trouvent juste au delà de la portée de quels ordinateurs du dernier cri pourraient faire à ce moment-là (riches et chevalier 1991). En tant que systèmes de l'informatique et informatiques se sont transformés en des niveaux plus élevés de la fonctionnalité, les secteurs qui tombent dans le domaine de la recherche d'AI ont également changé. Inventé pour calculer des diagrammes de balistique pour des armes d'II-ère de guerre mondiale, la puissance et la polyvalence des ordinateurs juste étaient imaginés. Les calculateurs numériques Étaient un concept relativement nouveau, et les idées de ce qui serait jeu et mathématiques inclus par fonctions utiles de jeu d'AI. Après 40 ans de travail, nous pouvons identifier trois phases importantes du développement dans la recherche d'AI. En premières années, une grande partie du travail a traité les problèmes formels qui ont été structurés et a eu des frontières bien définies de problème. Ce travail inclus sur des qualifications math-connexes telles que prouver des théorèmes, la géométrie, le calcul, et jouer des jeux tels que des contrôleurs et des échecs. Dans cette première phase, l'emphase était sur créer la « pensée générale usine » qui serait capable de résoudre de grandes catégories de problèmes. Ces systèmes ont tendu à inclure le raisonnement sophistiqué et à rechercher des techniques. Une deuxième phase a commencé par l'identification que les projets d'AI les plus réussis étaient des domaines très étroits visés de problème et a habituellement codé beaucoup de connaissance spécifique au sujet du problème à résoudre. Cette approche d'ajouter la connaissance spécifique de domaine à un système plus général de raisonnement a mené au premier succès commercial dans des systèmes d'AI-expert. Des systèmes experts basés sur les règles ont été développés pour faire de diverses tâches comprenant l'analyse chimique, les systèmes informatiques de configuration, et diagnostiquer des conditions médicales dans les patients. Ils ont utilisé la recherche dans la représentation de connaissance, ingénierie cognitive, et ont avancé des techniques de raisonnement, et ont montré que l'intelligence artificielle pourrait fournir la valeur réelle dans des applications commerciales. À ce même temps, des postes de travail d'ordinateur ont été développés spécifiquement pour fonctionner des applications blèsent, de Prolog, et de causerie. Ces postes de travail d'AI ont comporté les environnements de développement integrated puissants et étaient des années en avant d'autres environnements de logiciel commerciaux. Nous sommes maintenant bien dans une troisième phase des applications d'AI. Depuis les fin des années 1980, une grande partie de la communauté d'AI avait travaillé à résoudre les problèmes difficiles de la vision par ordinateur et la parole, l'arrangement et la traduction de langage naturel, le raisonnement commonsense, et la commande de robot. Une branche d'AI connue sous le nom de connexionisme a regagné la popularité et a augmenté la gamme des 7 LY_SII __ ِْﯿــــــــــــــــــــــﻢ َﺣ َـــــــــــــــﺎن اﻟﺮ ْﻤ َﺣ ِ اﷲ اﻟﺮ ْﻢ ﺑــــــــــــــــﺴ applications commerciales par l'utilisation des réseaux neurologiques pour l'exploitation de données, la modélisation, et la commande adaptative. Les méthodes biologiques telles que des algorithmes génétiques et des systèmes de logique alternatifs tels que la logique floue ont combiné pour reenergize le champ de l'intelligence artificielle. Récemment, la croissance explosive de l'Internet et l'informatique répartie a uploads/Science et Technologie/ constructing-intelligent-agents-using-java-francais.pdf