多Agent系统的研究

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摘要：多agent系统(MAS) 是当前分布式人工智能(DAI)的主要研究方向之一。介绍了多Agent系统的背景和概念，着重分析了MAS的关键问题和构造MAS的组织模型，最后给出了多Agent系统的应用。

关键词：Agent；多Agent系统；组织模型

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)11-20322-02

1 引言

近年来，随着计算机技术和信息科学技术的快速发展，对Agent及多Agent系统的研究成为分布式人工智能(DAI)研究的一个热点，并且被赋予高于早期的分布式问题求解型的人工智能的一些特点。多Agent系统(Multi-Agent System )是一个高度交叉的研究领域。它吸取了不同领域的内容，如经济学、逻辑学、生态学、社会科学和哲学。由于它更能体现人类的社会智能，更加适合开放的、动态的社会环境，因而引起了各领域研究人员的浓厚的兴趣，并广泛应用于科学计算、计算机网络、电子商务、企业管理和交通控制等领域。

2 多Agent系统的概念

多Agent系统可以被定义为：由多个问题解决者(Ageni)组成的松散的网络，其中的Agent相互作用从而解决单个Agent由于能力或知识上的不足而无法解决的问题。MAS的主要特点在于，其中的每个Ageni都不具备解决问题的足够的能力或知识，这些Agent同时运行，不但所需的数据是分散的，而且没有全局控制系统。

3 MAS的关键问题

在一个MAS中的多个Agent需要相互通信、相互协调、相互协商与相互协作，所以这些也就成为MAS研究中的关键问题。

3.1 通信

在多Agent系统中，一个Agent需要和其他Agent或环境进行通信和交互，单个Agent所处的环境需要能够为Agent的通信和交互提供个一个基本的结构，Agent的这种能力来源于Agent的感知能力和动作能力。

Agent间通信的基本作用是提供信息交换的方法，这些信息包括规划、部分结果和同步信息。在分布式人工智能中，Agent的通信主要是通过对话完成的，其中Agent的角色可以是主动的、被动的或二者兼有。Agent通信中有2种基本的消息类型：声明(Assertions)和查询(Queries)。每个Agent，无论是主动还是被动，必须要有接收消息的能力。

3.2 协调

协调是指具有不同活动目标的多个Agent对其目标、资源等进行合理安排,以协调各自行为，最大限度地实现各自目标。协调包括定时地为其他Agent提供必要的信息、保证主体之间活动的同步、避免冗余的问题求解等。

3.3 协商

协商是指多个Agent通过通信,交换各自目标，直到多Agent的目标达成一致或不能达成协议。它是实现协同、协作、冲突消解和矛盾处理的关键环节，其关键技术有协商协议、协商策略、协商处理三种。

3.4 协作

很多协作所采用的基本策略就是分任务,然后把任务分配或分布到不同的Agent上,这种方法可以降低任务的复杂度。然而，系统必须要决定如何分解，分解过程必须要考虑Agent的资源和能力，并且还必须考虑在子任务之间可能存在有交互，在Agent之间还存在有冲突的问题。这就要求Agent之间必须能够合作求解问题、完成任务。但是系统的任务分解要考虑子问题的交互性、协调性、数据相关性等,而任务分配时通常是采用基于合同网机制来分配任务。最终各个Agent对子问题进行求解并综合单个子问题的解。

总之，通信是MAS中进行协调、协商和协作等活动的基础。多个Agent之间通过通信完成自己或整体的任务。

4 构造MAS的组织模型

4.1 MAS组织的概念和基本特性

多Agent系统由一组分离的智能主体构成，为了它们能协作完成各种任务，需建立组织，以进行管理和协调，使多个Agent之间协作完成目标。多Agent系统组织的设计除具有一般组织的基本特性外，还必须使所建立的组织在计算机上易于实现，组织的工作方式适合于计算实体之间的互操作。

多Agent组织定义为由多个智能Agent组成的相对大的系统，是为了实现一定目标而进行合理的管理和协调，并具有一定边界的计算实体的集合。

多Agent组织的基本特性是：具有社会性的计算实体的集合和特定的目标； 是承诺、制度的集合体；是一个开放的信息处理系统也是一个松散耦合的分布系统。

4.2 MAS组织建模的设计原则

MAS组织的建造一般要遵循以下设计原则：（1）目标要统一，目的是有利于实现组织目标；（2）要合理地进行分工协作。（3）统一指挥原则，有利于提高管理的效率；（4）控制宽度原则；（5）职权和职责必须协调一致；（6）稳定性与适应性相结合。

4.3 MAS组织建模的过程

通过下面步骤建造一个MAS组织的模型。

（1）确定层次组织中各级机构的目标；（2）为了保证业务活动的分类更科学更合理，要实现目标中需要的各项业务活动或任务，细致地分析实现各级目标所需的所有业务活动，同时还要分析与业务活动相关的可用资源、设施以及利用它们的最佳途径；（3）确定问题求解管理流程的总体设计；（4）设计职能，职能是问题求解管理流程的具体环节，也是组织结构的基本单位。由各类职能形成基层组织，再由基层组织形成上一层管理子系统，直至构成系统的总体结构；（5）定义管理职能和问题求解职能；（6）建立协同工作过程模型和控制模型，它详细说明协同工作模式、职能之间的协作关系、交互控制协议和控制机制等内容；（7）建立完整的组织结构，通过职权关系和信息联系，把各层次、各部门联结成为一个有机整体，形成最终的组织系统图；（8）确定Agent承担的职能；（9）定义Agent实现策略；（10）建立组织管理策略。

5 多Agent技术的应用

5.1 多机器人系统

自主式多机器人系统，尢其是移动机器人系统，其协调十分重要。基于决策论的MAS策略适于多移动机器人的行为协调。多Agent技术可提高多机器人系统的鲁棒性、柔性及容错能力，增加系统的自治性。

5.2 计算机网络

多Agent技术以其独特的自主移动、异步和智能化特性,能较好地适应互联网的高度分布、异构和动态特性，可以弥补传统信息服务模式在复杂的互联网环境下的诸多缺陷。因此，MAS技术已成为替代传统C/S提高网络信息服务质量的首选工具。

5.3 软件工程领域

面向Agent的软件开发方法的优势是数据、控制、资源的分布性、自然的表述方式且便于现有软件系统的集成。它可以描述一些复杂的、有生命的、有行为的组件,并且使它们能与其它一些独立开发的类似组件灵活交互。

5.4 其他应用

多Agent技术还用于过程智能控制、远程医疗、网上数据挖掘、交通控制、信息过滤、评估和集成以及数据管理等。

6 结束语

多Agent技术是当前分布式人工智能及计算机科学领域的研究热点。作为一个新的学术热点,关于多Agent系统技术的研究多数尚处于初级阶段。随着INTERNET和多媒体等信息技术的飞速发展，对MAS研究的需求更加现实地体现出来，这将进一步推动多Agent理论研究的应用技术的快速发展。我们相信随着多Agent理性模型、行为模型的不断完善，面向Agent的实用技术的研究将会成为人工智能的一个重要方向。

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