Multi_Agent智能决策在毕业设计信息管理系统中的应用研究
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摘要:文章主要阐述了如何利用Agent自主性、反应性和社会性等特点,将multi_agent系统用于毕业设计信息管理系统,通过定义不同的Agent之间的交互、协作机制,来解决毕业设计选题的智能决策的问题,从而提高教学管理的效率。
关键词:Multi_Agent;智能决策;毕业设计;信息管理
中图分类号:TP315文献标识码:A文章编号:1009-2374(2009)23-0064-02
通常毕业设计中的重要环节毕业设计选题是一个利用互联网双向选择的过程,既要允许学生选择教师,教师选择学生,同时也应该允许学生根据顶岗实习单位的具体情况,自定毕业设计选题,并指定指导教师。学生进行毕业设计的过程完全是智能决策的过程,如果毕业设计信息管理系统能够引入多Agent智能决策系统则可以比较好地解决这个问题。
一、基于Multi_Agent的智能决策及其特点
(一)Agent概念
Agent是一个给予软件(在较多情况下)或者硬件的计算机系统,它有以下特性:
1.智能性:Agent能够根据知识库中的事实和规则进行推理,运行于复杂环境中的Agent还应具有学习或自适应的能力。
2.自主性:Agent是一个独立自主的计算实体,其动作和行为是根据本身的知识、内部状态和对外部环境的感知来进行控制的,它的运行不受人或其它Agent的直接干涉。
3.反应性:Agent能够及时感知环境的变化而做出相应的动作。
4.社会性:Agent可以通过某种Agent协作语言与其它Agent或人进行交互和通信,在基于Multi_agent的智能决策系统中,Agent应具有协作和协商能力。
5.目标导向性:Agent能够为实现一定的目标而规划行为步骤。
6.移动性:Agent作为一个活体,它能够在网络上跨平台漫游,以帮助用户搜集信息,它的状态和行为具有连续性。
(二)基于Multi_agent的智能决策
由于毕业设计选题过程非常复杂,单个Agent无法完成一项毕业设计选题的任务,于是就出现了多Agent系统。基于多Agent技术的系统是指多个Agent相互通讯、彼此协调,共同完成作业任务的系统,它不仅具备一般分布式系统所具有的资源共享、易于扩张、可靠性强、灵活性强、实时性好的特点,而且各Agent能够通过相互协调解决大规模的复杂问题,使系统具有很强的可靠性和自组织能力。在多Agent系统中,单个Agent是一个物理的或抽象的实体,能作用于自身和环境,操纵环境的部分表示,并与其他Agent通讯,具有感知、通讯、行动及控制和推理能力等基本功能。多Agent技术的这些特点,使得其在处理基于网络的分布式问题方面,具有广阔的应用前景。
二、基于Multi_agent的智能决策的毕业设计信息系统的结构及其各部分具体功能
该系统涉及到三个数据库:学生信息数据库、教师信息数据库、毕业设计选题信息数据库,以及五个智能Agent:教师Agent、学生Agent、选题统计Agent、选题咨询Agent、选题调节Agent。
(一)数据库的功能
1.学生信息数据库。学生信息数据库主要记录学生的各项基本信息,包括学生的姓名、学号、院系、专业等,此外还包括学生的具体选题行为,不仅记录该次选题成功选上的选题的信息,对于欲选但实际并未能选上的选题信息也予以纪录。
2.教师信息数据库。教师信息数据库主要记录教师的各项基本信息,包括教师的姓名、编号、院系、专业、职称及教师选择学生的行为记录等。
3.毕业设计选题信息数据库。选题信息数据库包括选题的统一编号、中英文名字、时间、地点、类别、院系、设计要求,以及往年该选题的选择情况,学生评价信息等,此外还包括该选题的实时的选择情况(所选人数与预设人数的相对关系)。
(二)各智能Agent的功能
1.学生Agent。学生Agent负责引导学生的整个毕业设计选题过程,记录学生具体的选题行为信息,并将该信息定期写入学生信息数据库;管理学生信息数据库;同时负责引导学生根据顶岗实习的具体情况提出新的选题,并提出指导教师的要求。在存入学生选题信息的同时,与其他Agent配合,根据其他Agent的要求,从学生信息数据库中读取其他Agent需要的信息,反馈给其他Agent。
2.教师Agent。教师Agent负责引导教师从学生的选题中按毕业设计的相关规定(如指导人数的限制)选择学生,未被选中的学生和被选中的学生的相关信息定期写入学生信息数据库和教师信息数据库;在教师选择信息和学生选题信息的同时,与其他Agent配合,根据其他Agent的要求,从教师信息数据库和学生信息数据库中读取其他Agent需要的信息,反馈给其他Agent。
3.选题统计Agent。随时统计学生选题、教师选择情况,并且对此选题的热门程度和情况作出简单的分级,定期(时间较短)存入选题信息数据库;管理选题信息数据库,负责选题信息数据库信息的更新以及读取和录入,与其他Agent交互,传达信息。
4.选题咨询Agent。从学生Agent获得学生基本信息,从选题统计Agent和从教师Agent获取基本的选题信息,为学生提供个性化的选题建议与咨询服务。该项服务为可选的服务,这个Agent需要教师以及成功选题的前人的经验作为知识库,并且从成功师生的行为和经验中总结出来推理规则,这个Agent是该多Agent智能选题系统的难点。
5.选题调节Agent。选题调节Agent的主要任务是根据选题的被选择人数热门程度和指导教师接受学生的情况,对热门和冷门选题作出适当的调节,具体调节过程包括:从选题统计Agent那里得到选题被选情况,如果该项选题选择的人数很多,一方面提示选题热门,存在比较大的选不上的几率,并且根据该项选题的要求以及学生自身的某些关键变量信息,给出一个成功选上的概率;另外一方面与学生Agent交互,获取该学生的选题计划,并且从选题统计Agent获取该类选题的热门情况信息,最终推荐一个替代性的选题,达到调节的目的。
三、基于Multi_agent的智能决策的学生选题机制
基于Multi_agent的智能决策过程框图如图1所示:
学生登陆选题系统之后,被分配一个学生Agent,读取学生的基本信息之后,开始引导学生的整个选题进程。如果这个学生是初次登陆系统,或者之前登陆过但并未选,则询问学生是否愿意接受选题咨询,并且简单介绍一下选题咨询的情况。如果学生选择是,则被引导进入选题咨询环节,向选题咨询Agent传达选题咨询信息,并主动PUSH学生的基本信息;如果学生选择否,则提示学生自己填好自己的选题计划。在选题咨询环节,选题咨询Agent会根据由学生Agent获得的学生的基本信息,包括院系、专业及从选题统计Agent处获得的最新的选题被选择的情况,列出一份推荐的选题计划,供学生选择修改。除此之外,选题咨询Agent还需要对学生提出的单项的和多项复合的要求作出反应。如果学生选择不接受系统提供的选题咨询服务以及列好的选题计划,则直接进入选题环节。
当有了一份选题计划,按照选题计划进行选题时,选题调节Agent会从选题统计Agent那里获取最新的选题热门程度信息,给出学生该项选题成功选中的概率,并且给出推荐应该赋予意愿值(权重);如果选题属于非常热门,或者是突然变得非常热门的话,选题调节在给出选中概率会比较低的提醒之后,会向选题咨询Agent发出这个信息,并要求推荐替代选题,选题咨询Agent接到要求信息,调用该学生的选题计划,给出具体的要求(比如选题类别),马上向选题统计Agent提出要求,选题统计Agent按照选题咨询Agent提出的具体要求从选题信息数据库选择符合要求的选题,同时添加选题热门程度信息,反馈给选题咨询Agent,选题咨询Agent会踢出选题调节Agent之前传递的选题,以及比这门选题还要热门的选题,在剩下的选题列表里推荐2～3个选题,最终反馈给选题调节Agent,这个时候选题调节Agent把该项信息提示给该学生,供该学生选择,以此类推完成选题过程。
上面是选题调节Agent前台的任务,此外,虽然做了这样的调节,但是一个选题很多人选,远远超过计划的情况还是会发生的,这个时候,选题调节Agent会根据一定的几率随机决定选中的人,并且根据一些变量进行微调,这些变量的设定需要考虑到公平的因素,具体可以包括选择该选题的次数,以及未来选择选这个选题的可能次数,选题的性质,根据这些变量综合起来,最终决定选上的具体学生,避免某些选题一直选不上情况的出现。
四、结语
智能Agent和多Agent系统是一项非常有前途的技术和解决方案,在很多方面能够极大地节省人力,带来非常大的便利,提供一些仅供人力很难解决或者无法解决问题的答案。随着智能Agent和多Agent技术的进一步发展,一定会有越来越多的教学管理方面的问题可以通过这个技术的采用而得到解决,Agent技术在教学管理领域的发展不可限量。
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