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于红彦:基于k q m l的多a g e n t 系统通信机制研究 ab s t r a c t a ft e r b r ie fl y d e s c r i b i n g t h e p h y l o g e n y , t h e b a s i c k n o w l e d g e and t h e c u r r e n t r e - s e a r c h s it u a t i o n o f m u lt i - a g e n t s s y s t e m ( m a s ) , t h e d i s s e r t a t i o n f o c u s e s it s e m p h a s i s o n c o m mu n i c a t i o n m e c h a n i s m o f ma s . ma i n w o r k o f t h i s r e s e a r c h c o n s i s t s o f t w o i n d e p e n d e n t a n d a s s o c i a t e d p a rt s : p a rt 1 , i n c l u d i n g c h a p t e r 2 , s t u d i e s t h e u n i v e r s a l m o d e l o f m a s . b y a n a l y z i n g t h e a r c h i t e c t u r e o f c u r r e n t ma s , w e p u t f o r w a r d o n a u n iv e r s a l a r c h i t e c t u r e m o d e l c r o s s e d h i e r a r c h y m o d e l . p a rt i i i s c o m p o s e d o f c h a p t e r 3 t h r o u g h c h a p t e r 6 . i n t h i s p a r t , w e m a i n ly d e s i g n t h e c o m m u n i c a t i o n m e c h a n i s m b a s e d o n t h e c r o s s e d h i e r a r c h y m o d e l . f i r s t l y , i n c h a p - t e r 3 , w e d i s c u s s m a i n l y m e m b e r m a n a g e m e n t , i n f o r m a t i o n m a n a g e m e n t a n d c o m m u - n i c a t i o n e n v i r o n m e n t ; s e c o n d l y , a n e w a g e n t c o m m u n i c a t i o n s t r a t e g y w i t h t h e c o n c e p t o f t i m e o u t i s a d v anc e d i n c h a p t e r 4 ; t h i r d l y , w e f o c u s o u r e m p h a s i s o n t h e a g e n t c o m m u n i c a t i o n l ang u a g e -k q ml , and e x t e n d i t s p e r f o r m a t i v e f o r c o m m u n i c a t i o n s t r a t e g y t h a t i s a d v an c e d i n p r e v i o u s c h a p t e r ; f i n a l ly , w e p r e s e n t s o m e i m p l e m e n t a r i t h m e t i c i n c h a p t e r 6 . i n c h a p t e r 7 , r e s e a r c h r e s u l t s o f t h i s d i s s e r t a t i o n a r e s u m m a r i z e d , an d s o m e d i r e c - t i o n s f o r f u rt h e r r e s e a r c h a r e a l s o p r o v i d e d k e y w o r d s : mu lt i - a g e n t s s y s t e m; i n f o r m a t i o n m ana g e m e n t ; me m b a g e n t c o m m u n i c a t i o n s t r a t e g y ; t i p e r f o r m a t i v e c o m m u n i c a t i o n m e c h a n i s m; u n i v e r s a l m o d e l ; e r mana g e m e n t ; c o mm u n i c a t i o n e n v i r o n me n t ; m e o u t ; a g e n t c o m m u n i c a t i o n l ang u a g e ; k q ml ; 于红彦:基于k q ml的多a g e n t 系统通信机制研究 第一章绪论 1 . 1 从d p s 到n ms 的变迁 人工智能( a i : a rt i f i c i a l i n t e l l i g e n c e ) 的主要目 标在于研究用机器来模拟和执 行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术 n 。分布式人工智能 ( d a i d is t r i b u t e d a r ti f ic ia l i n t e l l ig e n c e ) 是 人t智 能 的一 个 重要分 支， 主 要 研 究 在 逻 辑 上或物理上分散的多 个智能系统如何并行地、 相互协作地实现问题求解4 3 1 d a i 在七十年代后期出 现， 其研究重点经历了从分布式问 题求解 ( d p s d is t r i b u t e d p r o b le m - s o lv in g s y s t e m ) 到多a g e n t 系统 ( m a s : m u l t i - a g e n t s s y s t e m ) 的 变 迁 (8 ,11 7 6 ,4 2 ,4 3 ,5 8 1 。 早 期 的d a i 研究 主 要 是d p s ， 其目 标 是 创 建 大 粒 度 的协作群体， 它们之间共同工作以 对某一问题进行求解，即 如何构造分布系统来 求解问 题。 研究重点在于问 题本身以 及分布系统求解的一致性、 鲁棒性和效率。 这是一种自 顶向下设 计的系 统， 系统是确定的、封闭的，因为处理系统是为满足 在顶部所 给定的 需求 而设计的， 系统中 个体a g e n t 的行为是 预先定 义好的。由 于 d p s 对a g e n t 的 过多 假定限 制了d a i 更好的 模拟人类社会， 也无 法体 现出d p s 试图建造社会系统的特征， 为此人们提出了 m a s的概念。 m a s研究基于理性 a g e n t 的 假设， 与 协调一 组( 可能 预先 存在的)自 治或半自 治a g e n t 的 智能 行为 有关， 研究侧重于a g e n t 与a g e n t 之间的交 互，即a g e n t 为了 联合采取 行动或求 解问题， 如何协调各自 的 知识、目 标、策略和规划。m a s可看作是一种自 底向 上设计的 系统， 系 统具不确定 性和开 放性，因为 在原理上， 分散自 主的a g e n t 首 先 被定 义， 然 后研 究怎 样完成 单个或多 个a g e n t 的 任务求解。多a g e n t 系 统 不仅 可以处理单一目标，也可以处理不同的多个目 标。 就d p s 和m a s的关系有三种不同的看法t9 ,1 e 1 :一种观点认为d p s是m a s 的 子集。 d p s 是对a g e n t 进行了 更 多 假设的m a s . 第二种观点 认为m a s 为d p s 提供基础。 m a s 着重系统内 部 结构 特性， 研究 理性a g e n t 如 何形成理想的 交互; d p s则着重系统外部结构特性，研究如何利用这些理想交互来构造系统以达到 于红彦 基于k q m l的多a g e n t 系统通信机制研究 外部特性要求。 第三种观点认为 d p s与ma s是d a i 研究的互补的两个方面。 m a s研究如何在固定的 环境特性下 变化a g e n t 的 特性得到系统的内部特性; d p s 则研究如何利用 a g e n t 的内 部 特性在变化的 环境特性下达到系统的外部 特性要 求。 目前， m a s 是d a i 研究的主要方面， 解决知识与行为的社会性问题， 而d p s 则更面向实际应用问题。 1 .2 多a g e n t 系 统 概述 本节 拟从多a g e n t 系 统的 定义、 特点以 及a g e n t 所具有的 主要 特性几个 方 面 对多a g e n t 系 统 作一简单 介绍， 并 指出了 多a g e n t 系 统中 的a g e n t 与面向 对象设 计中的对象之间的关系。 1 .2 .1多a g e n t 系 统 定义 及其 特 点 多a g e n t 系 统是由 多 个a g e n t 组成的系 统， 这些a g e n t 通过协调 协作 解决 超 过单个a g e n t 能 力 或知识的问 题。 单个a g e n t 以 个 人智能为 模拟范型， 而多a g e n t 系 统则以 整 个人 类 社会为 模 拟范型。 因 而， 多a g e n t 系统的 性能 优于单 个a g e n t , 这正如社会总体智能优于任何个人智能一样。 多a g e n t 系统一般具有以 下特点 ( t 9 ) . ( 1 )多a g e n t 系 统是 开放的、 动态的、并且 可能是 异构的。 ( 2 )每个a g e n t 并 不拥 有解决问 题的 完全信息 或能 力。 ( 3 )没有系 统全局控制。 ( a )数据是分散的。 ( s )计算是异步的。 1 . 2 . 2 a g e n t 的 主要特性 多a g e n t 系 统的 基本单位是a g e n t ， 那么， 什么是a g e n t 呢? r u s s e ll 噜认 为， a g e n t 是 任何能通过传感器感知环境并通过执行器 对环 境进行动 作的东西” 。 这个 a g e n t 的定 义可以 说是 最宽的， 任何一个 东西， 只要 能从环境中获取信息并对环境进行操作， 均可以认为是 a g e n t 。在这个定义中， 于红彦 基于k q ml 的多a g e n t 系统通信机制研究 r u s s e l l 使用了感知和动作两个词。 p . m a e s t3 0 t 在上 述定义的 基础上， 增加了两个限定词:自 治 ( 自 主)和面向 目 标， 提出“ a g e n t 是 在复杂 动态环境中能自 治 地感知环境并自 治 地通过动 作作 用于环境，从而实现其被赋予的任务或目 标的计算机系统， 。 m . c o e n 17 认为， a g e n t 是 可以 进行对话、 协商的” 。 对话， 即a g e n t 与 其它 a g e n t 的 交互、 通信。 协商的目 的 是为了 使各方达成共识， 实 现协 作。 一 些学者 还认为， 运行于 复杂 环境中的a g e n t 还应当 能根 据以 前的 经验校正 其行为，即具有学习或自 适应的能力。 研究者 们在研究中 给出 了 很多的a g e n t 定 义， 这些定义体 现了 他们对a g e n t 的理解和应用。 需要说明的是， 有些研究者强调某些特性并不意味着他们否定其 它特性。 严格的 说， 到目 前为止， 关于a g e n t 还尚 无一个准确定 义， 但这 似乎并 不会影响 我们对a g e n t 的 研究。 笔者 认为， a g e n t 本身 应是依 靠其所具有的 若干 特性体 现的， 因 而我们不必 拘 泥于 某一 定义， 而应把研究重点 放在a g e n t 的 主要 特性上。 概括地 说， 多a g e n t 系 统中的a g e n t 通常具有以 下 主要特性 / 13 ,16 ,5 2 见图1 . 1 ) : 自主性和进化性 圈1 . 1 a g e n t 主 要 特性说明图 ( 1 )自 主性 ( 又 称自 治 性) 。 这是 人 g e n t 的 基本 特性，即 可以 控 制自 身行为的能 力， 并 不受 人或 其它a g e n t 的 控制。 a g e n t 的自 主性体现在: a g e n t 的 行为 应 该是 主 动的、自 发的: a g e n t 应该 有自 己 的目 标和意图; 根据目 标、 环境 等的要求， a g e n t 应对自 己的短期行为作出计划。 于红彦:基于k q m l的多a g e n t 系统通信机制研究 ( 2 )交 互性 又 称反 应性) 。 即 感知 和影响外 部环境的 能力。 交 互是 a g e n t 与外 部环境有效联系的界面和手段， a g e n t 应该可以 感知它所处的 环境，并通过 行为影响环境。 一个无法对环境作出反应的主体不能被称为a g e n t . ( 3 )协作性 ( 又 称社会 性) 。 即a g e n t 与 外部 环境中 其它a g e n t 相 互协作的能 力。 a g e n t 之间 存在相互协作和制约的关系， 遇到冲突时能 够相互协商。 a g e n t 之间的良好有效协作可以大大提高整个ma s的性能。 ( 4 )可通 信性。 所谓 通信， 是 指a g e n t 之间 可以 进行 信息交换。 可通 信性是a g e n t 之间相互协作的基础。通信的内 容、数量、类型和合适的通信时间都会影 响到多a g e n t 系 统问 题求解的 一 致性。 ( 5 )进化 性( 又 称自 适应性或自 学习 性) 。 即a g e n t 能够根据以 前的 经验校正自 身行为，能够在推理活动中逐步适应环境，扩充，限制和修正自身的局部 知识状态的能力。 1 . 2 . 3 a g e n t 与o b j e c t 的关系 多a g e n t 系 统中 的a g e n t 和面向 对象设计中的o b j e c t 是两个不同的 概念。 它们的不同点体现在p ,i e ,z t 7 . ( i )主动性和 被动性区别。 a g e n t 是 主动的实体， 它有自 己 的目 标和 面向目 标的 行为;而对象是被动的实体， 它的行为是指， 信息调用其方法，由对象完 成该方法所规定的动作。 ( 2 )自 主性和受 控性区 别。 a g e n t 是自 主的， 它能 理解信息， 控制自 己 的 行为; 而对象是受控的，它对接收到的信息，并不理解其含义，只机械地执行信 息规定的动作。 ( 3 )通讯方式的区别。 a g e n t 既可以了 解对方进行直接通讯， 也可以不了解对方 进行间接通讯;而对象间需要明 确对方的存在性，以信息传递方式进行通 讯。 目 前许 多 研究工作 者正 致力于 把a g e n t 和o b j e c t 交叉综合的 研究工作。 例 如， 用 面向 对象的 思 想设计多a g e n t 系 统， 或给 对象增加部分自 主性、 自 控能力。 总之， 虽然a g e n t 和 对象是 两个不同的 概念， 但从我 们描述的a g e n t 属性来看， 对象是一种 特殊的a g e n t . 于红彦: 基于k q m l的多a g e n t 系统通信机制研究 1 .3 多a g e n t 系 统 研究 方向 及 其 现 状 在单a g e n t 理论 研究的 基础 上， 多a g e n t 系统 研究方向 主要 有三个: 多a g e n t 系统建 模、多a g e n t 的 协调与 协作和多a g e n t 通信。 1 . 3 . 1多a g e n t 系 统建模 多a g e n t 系 统 是由 多 个a g e n t 组 成的， 因 而， 单 个a g e n t 的 模 型 对多a g e n t 系统模型产生了 很大影响3 , 1 9 ,2 8 1 . 1 9 8 7年，b r a t m a n从哲学上对行为意图的 研究 对人工智能产生了广泛的影响。他认为只有保持” 信念( b e l i e f ) ,” 愿望” ( d e s ir e ) 和，意图 ( i n t e n t i o n ) 的 理性平衡， 才能 有效 地解决h 题。 在很多a g e n t 模型中， b d i 观点 被明 确表示出 来， 我们称这些结构模型为b d i a g e n t 模型。b d i 模型最初 起源于b r a t m a n 等人设 计的i r m a和g e o r g e ff和 l a n s k y 设 计的p r s 结构。之后，相继又出现了 c o s y和 g r a t e等结构模型。具有 b d i 型结构的 a g e n t 称为 主动型a g e n t 。 主 动型a g e n t 遭到了r .a .b r o o k s 的 批评。 他认为 智能 是a g e n t 与 其所处的 环境相互作 用的 结果， 他 提出 无需表示和推理的智能。 正是 基于这 样的 考虑， 人 们构 造了 反 应型 a g e n t ， 它们没有 其所处 环境的 表示， 利用 刺激一响应行为工作。 但是，复杂的系统不能没有推理能力， 没有推理能力的系 统是低智能的。 因 而， 一些学者提出 可以 综合主动型和被动型a g e n t 两者的 优点， 针对不同 的 的 智能 层 次 采取 不同 的 处 理 方式， 设 计 复合 型a g e n t ls 2 ,s 3 ,4 8 ,a 9 1 . 有关多 a g e n t 系 统的 建模多侧重于研究 a g e n t 群体的 b d i 模型和复合型 a g e n t 。 多a g e n t 系 统模型主要有网 络结构、 联盟结构 和黑板结 构三 类， 三种结 构中 分别 采用了 不同 的 通信策略。 在网 络结构中， a g e n t 均采用了 点 到点的 通信 方式， 即 不管是 远距离的还是 近距离的a g e n t 之间 都是直接通信; 联 盟结构 借助 于协助者a g e n t 来 进行 通信; 而黑 板结构 则是利用“ 黑板” 这个公 共 共享区 进行 通 信 4 1,5 1,2 1,4 8 1 1 . 3 .2多a g e n t 的 协调与协作 多a g e n t 协调， 是 指具有不同目 标的 多个a g e n t 对其目 标、 资 源等进行合理 安排，以 调整各自 的行为，最大程度地实现各自目 标。多a g e n t 协作，是指多个 于红彦:基于k q m l的多a g e n t 系 统通信机制研究 a g e n t 通过协调各自 的 行为， 来 合作 完成共同的目 标。 从某 种程度上 讲， 协作是 一种特殊的 协调。使用对策论来研究多 a g e n t 协调、协作 2 ,3 ,2 3 ,4 9 ,5 0 是目 前 m a s 研究的一个热点。 1 .3 .3多a g e n t 系 统通信 a g e n t 的 通信 5 ,14 ,2 0 ,2 7 ,3 1,13 ,2 2 ,2 4 ,2 5 是 实现a g e n t 之间相互作用的 基础。 a g e n t 通 常并不拥有关于世界的完全信息和知识， 通信的作用就是为a g e n t 提供与世界交 换信息的 手段。 多a g e n t 系统中的 协调、 协作等都是 通过有效的a g e n t 间 通信 来实现。 多a g e n t 系 统中 ， a g e n t 间 的 通 信 方 式 一 般 分为 两 类3 3 ,3 5,3 9,4 0 ,4 6 ,4 9 ,5 0 , 黑 板 方 式和信息 传递方式。 黑 板方式中， 黑 板是一个共享的 知识结 构， a g e n t 可以向 它 张贴信息， 也 可以 从它 读取 其它a g e n t 张贴的 信息。 信息传递方 式中， 一个a g e n t 向 另一个 a g e n t 传递信息时， 采用点 对点传递 ( 直接地或间 接地) ， 那 么对 方的 名字和地址应该是事先已 知的。 所以与黑板方式相较， 信息传递方式需要 a g e n t 间相 互了 解的 更多 一 些。 历史 上对这两种结构曾 做过大量的 研究工 作。 h a y e s r o t h 和h e w e tt在b b i 中 为 “ 黑板” 方式提供了一种通用的体系结构。 继他们之后， 对黑板方式的研究又有了新的进展， 出 现了允许多个黑板的通信体系结构。 同样， g a s s e : 在 m a c e中也为 “ 信息传递” 方式提供了一个通用体系结构。在 t a k e e m a r u i c h i 等的设计的模型中，引入 “ 环境”的概念，既可以 对 “ 环境”中的 所有 a g e n t 广播 通信， 又可以 实现点 对点的 通信。 研究a g e n t 通信 就需要设计 通信 语言， 有两种流行的设计 通信语言的 方法: 过程方法和声明方法。过程方法基于这样一种思想:通信能由过程指令的交换来 模拟。 过程通信语言的缺点是:第一、设计过程有时候需要接收者的 信息，而发 送者却不一定 具备 这 些信息; 第二、 过程是单向 的，而a g e n t 共享的 许多 信息 应 该双向 可用。 声明 方法基于通 信能由 声明 语句的 交换来模 拟的 思 想。 a c l ( a g e n t c o m m u n ic a t io n l a n g u a g e ) 就是基于 声明 方 法的。 a c l 分为 三个部分: 词汇、 k i f 和 k q ml k q m l是美国a r p a的知识共享计划的一部分， 它是一种用于交换 信息和知识的 语言和协议。 k q m l定义了a g e n t 间 传递消 息的 标准语法和一 些 行为， 这些行为主要是从言语行为理论 ( s p e e c h a c t ) 演化来的。 它提供了一套 于红彦:基于k q m l的多a g e n t 系统通信机制研究 标准的通信原语，更重要的是， k q m l允许用户根据所研究系统的需要扩充新 的 通信原语。目 前， k q m l己 成为最为流行的a g e n t 通信语言。 1 .4 本论文的 研究重点与结构 本学 位论文以多a g e n t 系统的a g e n t 通信机制作为 研究重点。 主 要目 标是， 在前人研究工作的基础上，提出一种新的具有通用性的通信机制。本论文具体结 构如下: 第二章: 通用模型的 建立。 在第二章中， 我们通过对现有多a g e n t 系统体系结构进行分析， 从社会组织 理论的角度出发，提出了一种新的通用体系结构模型层次交又模型。不仅 如此， 我们还详细阐 述了 多a g e n t 系统 通信机制的 主要任务。 这一章所作的 工作 将为后续章节的深入探讨提供基础与方向。 第三章: 信息管理和成员管 理方案。 a g e n t 通信， 其通信的 主体不外乎 通信成员、 通信内 容 和通信环境三个方面。 因而，合理的信息管理方案和成员管理方案以及对通信环境的正确认识，将有助 于提高a g e n t 间 通信的 效 率及可靠性。 在第三章中， 我们将就信息 管理、 通信环 境以 及成员 管理展 开讨论， 文中 分析了多a g e n t 系统通信环境所具有的 特征， 并 提出了新的信息管理方案和成员管理方案。 第四 章: a g e n t 通信策略 设计. a g e n t 通信策略问 题无疑是通信机制研究的重点及难点， 第四 章将就这一问 题展开深入讨论。文中，提出了一种新的通信策略，这一策略主要包括四种通信 方式:查询方式、预订方式、 传递方式以 及中介方式。除此之外， 我们还在通信 策略里引入了必要的超时方案，使通信的鲁棒性得到很大提高. 第五章: a g e n t 通信 语言 设计. a g e n t 通信 机制离 不开具体的 通信语言， 在第五 章中， 我们 将就a g e n t 通信 语言进行研究。 在这一章里， 我们对 k q m l的通信原语进行了 扩充， 来支持第 四章提出的通信策略。 第六章: 通信机制的实现。 本章重点讨论了有关通信机制的实现问题，文中给出了几个主要的实现算 于红彦:基于k q m l的多a g e n t 系统通信机制研究 法，另外，我们还对本系统进行了特性分析。 第七章:结论与展望。 论文最后在第六章对全文所开展的研究工作进行了总结，并指明了 未来的 研究方向。 于 红彦: 基于k q m l 的多a g e n t 系统通信机制研究 第二章 通用模型的建立 2 . 1 引言 在对多 a g e n t 系统通信机制进行 具体的设 计之前， 我们有必要先从宏观的 角度出发 对整 个系统 进行分析， 提出 合理的 通用模型， 并 研究多a g e n t 系统 通信 机制的 主要任务。这样做的目的在于为后续章节的深入探讨提供基础和指导方 向。 在本 章中， 我们 首先介绍了 几 种常见的多a g e n t 系 统体系 结构， 分析了 这些 体系结构中通信机制所具有的特点及缺陷;然后， 结合已 经介绍的体系结构，从 社会 组 织理论的角 度分析多a g e n t 系 统应具有的 合理的 通用模型， 最 终提出了 一 种新的多a g e n t 系 统 通用体系 结构模型 层次交叉模型; 本 章最后， 我 们对多 a g e n t 系统 通信 机制的 主要任 务进行了 详细的分析讨论。 2 . 2 常 见的 多a g e n t 系统 体 系结 构及其相 应通 信机 制 a g e n t 通信， 离 不开 其赖以 存在的 多a g e n t 系统体系结构， 二者的 关系主要 体现在以 下 两个方 面:一、 a g e n t 通信为多a g e n t 系统体系结构中a g e n t 间的 交 互 提供了 基 础; 二、 多a g e n t 系 统体 系结构为a g e n t 之间的 通信提 供了 存在的 环 境。 本节我 们将首先 介绍构成多a g e n t 系统的 基本 元素 单a g e n t ; 然后再详 细介绍 几种常 见的 多a g e n t 系 统体系结 构， 并分析这些结构中 通信机制的 特点 及 缺陷。 2 . 2 . 1单a g e n t ik 构 多a g e n t 系 统是由 若干个单a g e n t 组成的， 因 而， 单a g e n t 的 结 构对多a g e n t 系统体系结 构产生了 很大影响。 在此， 就让我们先 来看一 看单a g e n t 结构 163 1 ，单 a g e n t 结 构 主 要 有反 应型a g e n t 、 主 动 型a g e n t 和混 合型a g e n t 三 种 12 1 ) 反应型 a g e n t 。只是简单地对外部 刺激产生反应， 没有任何的内 部状态。它 于红彦:基于k q m l的多a g e n t 系统通信机制研究 们有些类似于客户 / 服务器 体系 结构， 每个 a g e n t 既是客户， 又是服 务器， 根据程序的 安 排， 作出 回 答或发出 请求。图2 . 1 给出了 反应型a g e n t 的 结 构 框图。 其中， 条 件一 动作 规则 将感知和动作联系 起来， 方块代表a g e n t 决策 过程的当前内 部状态，椭圆表示过程中所用的背景信息。 圈2 . 1 反应型a g e n t 圈2 .2主动型a g e n t 于红彦:基于k q m l的多a g e n t 系统通信机制研究 ( 2 )主动型a g e n t 。 主动型a g e n t 是具 有内 部 状态的 主动软 件， 它与具体的 领域 知识不同，具有知识表示、问 题求解表示、环境表示、具体通信协议等。 根据a g e n t 思维方 式的 不同， 认知a g e n t 又 可以 分为 抽象 思维a g e n t 、形 象 思 维a g e n t 。 抽 象思 维a g e n t 是基于 抽象概念， 通过符号信息处 理进行思 维。 形象思维a g e n t 是 通过形象 材料进 行整体直 觉思 维，与 神经机 制的 连接论相 适应。图2 .2 给出了主动型a g e n t 的结构框图。 情况1 :一般情况，交给规划模块处理 j清况2 :紧急情况或简单情况，由反应模块处理 圈2 .3 棍合型a g e n t ( 3 )复 合型a g e n t 。 生活在一个 现实或虚拟的 世界中的 a g e n t ， 会 遇到各 种不同 的 情况。 a g e n t 处理既 要保持对紧急 情况的 及时反应， 还要使用一定的 策略 对中 短期的 行为 作出规 划， 进而 通过对世界和 其他a g e n t 的 建 模分析来预 测 未来的 状态，以 及 通过 通信语言实 现和其他a g e n t 的协作 和协 商。 人 们希 望 这些功能能同时存在，并行地执行，以提供良好的实时性。这些功能基本 上是可以独立的，而且每种功能需要采取不同的算法，所以，一些学者结 合反应型a g e n t 和主动型a g e n t 二者的优点，提出了复合型a g e n t ，即在一 于 红彦 基于k q ml 的多a g e n t 系统通信机制研究 个智能体中有机地结合了多种相对独立、并行执行的智能形态。复合型结 构的 a g e n t 中 包含感知 ( p e r c e p t i o n ) 、 动作 ( a c t io n ) 、 反应 ( r e a c ti o n ) 、 建 模 ( m o d e l in g ) 、 规i ,9 ( p l a n n i n g ) 、 通信 ( c o m m u n i c a t io n ) 和决 策 ( d e c i s io n m a k i n g ) 等模块。 a g e n t 通过感知模 块来反 映现实世界， 并 对环境信息作出 一定的抽象。根据信息的类型，感知模块将经过抽象的信息送到不同的处 理模块。如果感知到的是简单的或紧急的情况，信息则被送到反应模块。 反应模块对传入的信息立即作出决定，并将动作命令送到动作模块。动作 模块则根据传入的动作命令作出相应的动作，对世界作出 影响。从感知的 反应到动作的信息传递过程构成了“ 反射弧” 。 见图2 .3 . 2 .2 .2常 见的 多a g e n t 系 统 体系 结 构及 湘应通 信 机 制 多a g e n t 系 统体系 结 构的 选择 影响到有多少 协作智能 存在于单a g e n t 自 身内 部，体系结构的 选择还影响到异步性、一致性、自 主性和自 适应性的程度。它决 定了 信息的 存储方式 和共享 方式，同 时也决定了a g e n t 间的 通信方式。 有些 体系 结构允许基于内 容的 消息 发 送; 有些体系结构 把发 送消息 功能从单个a g e n t 分离 出来形成集中的路由 器。另外，有些体系结构集中存储领域级信息，有些则通过 a g e n t 的 局部 数 据库分 布式地存 储这些信息。 对于 特定的 应用， 应该 选择与 其能 力要求相匹配的体系结构。 下 面我们简要介绍一下多a g e n t 系统的 常见的体系结构， 并对其通信机制 的特点和缺陷进行分析1 1 0 , 12 , 19 .2 6 ( 1 )网 络型结构。 在 这种 体系结构中， 不管是远距离的 还是 近距离 的a g e n t 之间 都是 直 接通信。 在这种 类型的 a g e n t 框架中， 通信和状态知识 都是固 定的， 每个a g e n t 必 须知 道消息 应该从 什么时 候发 送去 什么 地方， 系 统中 哪些a g e n t 可以 合作的，都具备什么样的能力等。分布式智能设计环境d i d e就是一个 应用网 络型结 构的 多a g e n t 系 统。 直 接通信的 优点是实时 性比 较高。 但是， 将通信 和控制 功能 都嵌 入每个a g e n t 内 部， 就要求系统中 的 每个a g e n t 都拥 有有关 其它a g e n t 的 大 量信息 和知识， 而在开放的 分布式系统中 这往往是做 不到的。 另 外，当 系 统中a g e n t 的 数目 越来越大的时候， 这种一 对一的 直 接 通信将导致低效率。 于红彦:基于k q ml的多a g e n t 系统通信机制研究 ( 2 )联盟型结构。 联盟型结构不同于网 络型结构， 在这种结构中，若 干相距较 近的a g e n t 通过一 个叫 做协 助者的a g e n t 来进行交 互， 而远程a g e n t 之间的 交互和消息发送是由 各a g e n t 群体的协助者a g e n t 协助完成的。 这些协助者 a g e n t 可以 实现 各种各 样的消 息发 送协议。当 一 个a g e n t 需 要某种 服务时， 它就向 它 所在的 局部a g e n t 群体的 协助者a g e n t 发出 一个 请求， 该协 助者 a g e n t 将以 广 播方式 发送该请求， 或者将该请求与其它a g e n t 所声明 的能力 进行匹配， 一旦匹配成功，则 将该请求发送给匹配成功的 a g e n t 。同样地， 当 一 个a g e n t 产生了 一 个对其它a g e n t 可能 有用的 消息时， 它 通知它 所在的 局部a g e n t 群体的 协 助者a g e n t ， 该协助者a g e n t 通过匹配. 将此信息 发送 给 对它 感兴 趣的a g e n t 。 这种结构中的a g e n t 不需 要知道其它a g e n t 详细情 况， 因 此， 较a g e n t 网 络结 构有较大的 灵 活性。 在 m .r .c u t k o s k y 等的 系统 中 利用了a g e n t 联盟结构。 但是， 这种结构实时性比 较差，只适用于 异步通 信，无法应付紧急事件的发生。 ( 3 )黑 板型结构。 这种结构和联盟型结构有相似之处，不同的 地方在在于 黑板 型 结构中 的 局 部a g e n t 群体共享数据存储一一 黑板，即a g e n t 把信 息放在可 存取的黑 板上， 实 现局部 数据共享。 在一个 局部a g e n t 群体中， 控制外壳a g e n t ( 类似于联盟中的协助者) 负责信息交互，而网络控制者 a g e n t 负责局部 a g e n t 群体 之间的 远程信息交 互。 黑 板结 构的 不 足之处在于: 局部数 据共享 要求一定 范围 的a g e n t 群 体中 的人 g e n t 拥有 统一的 数 据结构 或知识 表示， 这 就限 制了 系 统中a g e n t 设 计和建造的 灵活性。 因 此， 开 放的 分布式系 统中 不 宜采用黑板型结构。 2 . 3 一种通用模型 层次交叉模型的提出 多a g e n t 系 统是以 人类社会作为模拟范型的。 人类社会是一个复杂的 有机 体， 存在着各种各样的关系。 社会组织理论就是用来研究人类社会结构的。 因而， 我们认为， 有必 要从 社会 组织理论的 角 度来分析多a g e n t 系 统。 在这里我们之所以使用通用模型这一术语，主要基于以下考虑:我们将研 究的a g e n t 通 信机制不 应该过分 地依赖于具体的多a g e n t 系 统结 构设 计， 它 应该 具有通用性，能 够适用于不同的多a g e n t 系统。 通用体系结构模型不同于一 般的 .曰.曰.曰.曰 于红彦:基于k q m l的多a g e n t 系统通信机制研究 体系结构， 通用体系结构模型是对一般的体系结构的概念化、 抽象化，是对它们 共性的总结并升华。前者是指宏观意义上的、抽象的概括，后者则是指微观意义 上、具体的设计。 2 . 3 . 1含交集的非完全k 层结构 在早 期的多a g e n t 系 统研究中 ， 研究工作者多强调多a g e n t 系统 是由 若 干自 治的a g e n t 组成的 系 统， 强调a g e n t 是 存在于a g e n t 社会中的 一个个游离的自 治 个体， a g e n t 之间直接进行通信。网 络型结构属于这种情况。 这种思想的实质是 认为多a g e n t 系 统具有两层结构，即多a g e n t 系统层和a g e n t 个体层。具体见图 2 . 4. 显 然， 两 层结构的 多a g e n t 系 统并 不能满足人们的 实际 需要，因为 有时 候我 们希望的 是， 能 够与 具有某一 特点 的a g e n t 群体相互交换信息。 在南加利 福尼亚 大学的l e s g a s s e r 和日 本的n t t 通讯与信息处理实验室的t o r u i s h i d a 等人研制 的o s d ( o r g a n i za t io n a l s e lf - d e s ig n ) 系统引入了 组织和组织关系的 概念。 他们 认为 应该 把多a g e n t 系 统划分为若 干个 组织， 每个组织由 一些a g e n t 组成， 组织 关系是动态的， 可以 重新组合。 但是，系统中的a g e n t 只能从属于某一组织， 如 果a g e n t 加入另一个组织就意味着己 经放弃了原来的组织。 这种观点在多a g e n t 系统层和a g e n t 个体层之间引入了 一 个新的层次: a g e n t 组织层， 形成三层结构。 联盟型结构、 黑板型结构均属于这种情况。须特别的说明的是， 在这种结构中不 含交集，即组织与组织之间的交集为空。在此，我们不妨称这种结构为不含交集 的完全三层结构，见图2 .5 . 人类社会是 研究多a g e n t 系 统的 模板，因 而我们 有必要来 分析一下 它的 层次 结构。 人类社会是由 若干人组成的集合，这些人从属于一个或多个组织， 没有不 从属于任何组织的人。人类社会中，组织的划分依据很多，因而存在千千万万的 组织，如:某个工作单位、某个家庭等都可看作是一个组织 ( 这里，我们假设在 组织内部不作进一步的划分) 。因 而可以说，人类社会也是一个三层结构，与不 含交集的 完全三层结构不同的 是， 这里的a g e n t 个体从属于多个组织，即组织间 的交集不为空。 不妨称这种结构为含交集的完全三层结构，见图 2 .6 .事实上， 如果我们允许对组织进行更深的划分，那么人类社会将是一个复杂的富含交集的 于红彦:基于k q m l的多a g e n t 系统通信机制研究 多层结构。 对于多a g e n t 系 统来说， 要求 其象人类社会那样精细地划分 组织显 然是 不现 实的， 也是不必要的。我们认为， 可以以一些关键特点为依据对多a g e n t 系统进 行粗略划分。 粗略划分之后可能会引起三种情况:某a g e n t 仅被划分到一个组织 中; 某a g e n t 被划分到多 个组织中; 某a g e n t 没有被划分到 任何组织中。 前一 种 即不含交集的完全三层结构情况，第二种为含交集的完全三层结构，第三种即两 层结构情况。 这样， 系统中 就既存在两层结构，又存在三层结构。 我们不妨称之 为含交集的非完全三层结构，具体见图2 . 7 。 所谓不完全，即系统的a g e n t 个体 并不都位于第三层上。 在这种含交集的非完全三层结构中，为了清楚地区分其中两层结构部分的 a g e n t 个 体和三 层结构部分的a g e n t 个体， 我们称前者为 游离 态a g e n t ， 称后者 为 非游离 态a g e n t 。 这 种混合结 构具 有以 下 特点: 0 )系统中的 组织关系是动态 变化的， 所谓动态变化指可以 生成新的 组织， 亦 可以消除原有组织，还可以增加、删除组织内部的成员。 ( 2 )游离 态a g e n t 可以 加入组织， 转化为 非游离态a g e n t 。 同 样， 非 游离态a g e n t 也可以 离开组织， 变成游离态a g e n t . ( 3 )允许一 个非 游离 态a g e n t 从 属于多 个不同 的 组织。 ( 4 )特别强调的是，我们认为应允许在组织内 部再划分不同的团队、或进行更 深层次的划分，即三层结构可以被引申为四层结构、五层结构或更多层次 的结构。 于红彦 基于k q ml 的多a g e