（计算机应用技术专业论文）基于MAS的智能分布式控制系统的研究(1).pdf

摘要9 0 年代以来，对于多a g e n t 系统( m u l t i a g e n ts y s t e m ，m a s ) 的研究已经成为分布式人工智能研究的热点。多a g e n t 技术已经成为继面向对象方法之后出现的又一种进行系统分析与设计的强有力思想方法与工具，对许多学科与技术的发展产生了深远的影响。与此同时，现代工业控制也正日益向着分布式方向发展，随着对控制系统总体性能要求的不断提高，人们需要研究突破单一模式而采用多子系统有机集成的控制体系。本文在基于j a f m a s ( j a v ab a s e da g e n tf r a m e w o r kf o rm u t t i - a g e n ts y s t e m s )的m a s 框架的基础上进行了分布式控制的研究，主要做了以下的工作。分析了a g e n t 的发展背景，并归纳了以单a g e n t 理论研究为基础的m a s的特点。阐述了a g e n t 最本质的特征，即感知性、自主性和协作性。分析了a g e n t 问通信与协作的方式。本文设计并实现了一个基于多a g e n t 框架的分布式控制系统。该原型系统是构架于一个基于j a v a 的多a g e n t 框架系统( j a f m a s ) 之上，实现了在分布式环境中进行控制的功能。同时本文提出a g e n t 的k c m ( k n o w l e d g e ，c a p a b i l i t y ，c o m m i t m e t ，知识、能力和承诺) 模型，并给出了相应的试验结果。在智能控制系统分级递阶结构的基础上，将分级递阶的人为划分与集散控制系统的自然划分结合起来，提出了基于m a s 的智能递阶控制的概念，并以a g e n t 作为各级智能控制器，构成多a g e n t 系统( m a s ) 。针对集散递阶智能控制的特点，提出这类m a s 的主从式协调机制，分析了系统中a g e n t 共有的基本特性，阐述了其复合式结构和系统的实现方案。最后做了仿真试验，仿真结果表明该方法是行之有效的。关键词：分布式控制系统；多a g e n t ；集散递阶a b s tr a c tr e s e a r c ho fm a s ( m u l t i a g e n ts y s t e m ) h a sb e c o m eah o t s p o ti nt h ed o m a i no fd a i ( d i s t r i b u t e da r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e ) s i n c e1 9 9 0 s t h et h e o r yo fm a si sap o w e r f u lt o o la n dm e t h o di np r o c e s s i n go fa n a l y z i n ga n dd e s i g n i n gs o f t w a r es y s t e m ，a f t e rt h ea p p e a r a n c eo fo o a o o d ，a n dp r o p e l st h ep r o g r e s so fm a n yr e s e a r c ha r e a s a l o n gw i t ht h ed e v e l o p i n go ft h ed i s t r i b u t e dc o n t r o lo ft h em o d e r ni n d u s t r y ，p e o p l eh a v em o r ed e m a n d sf o r t h et o t a lp e r f o r m a n c eo ft h ec o n t r o ls y s t e m s s ow en e e dt oe x p l o r eak i n do fc o n t r o ls y s t e m ，w h i c hi sn o tj u s tc o m p o s e do fo n em o d e l ，b u to fm a n ys u b s y s t e m s i nt h ed i s s e r t a t i o n ，t h ed i s t r i b u t e dc o n t r o ls y s t e mi ss t u d i e db a s e do nt h ef r a m eo fm a sw i t hj a f m a s ，ih a v ed o n et h ew o r ka sf o l l o w s i n t r o d u c et h eb a c k g r o u n do fa g e n ta n dt h eh a r a c t e r i s t i c so fm u l t i a g e n ts y s t e m ( m a s ) b a s e do na c a d e m i cs t u d i e so fs i n g l ea g e n ta r es u m m a r i z e d t h ee s s e n t i a lc h a r a c t e r i s t i c so fa g e n t ，s u c ha sa p p e r c e p t i o n ，a u t o n o m y ，a n dc o o p e r a t i v i t ya r ec l a r i f i e da n de m p h a s i z e d c o m m u n i c a t i o na n dc o o p e r a t i o na m o n ga g e n t sa r ea n a l y z e d t h i sp a p e rd e s i g n sa n dr e a l i z e sad i s t r i b u t e dc o n t r o ls y s t e mb a s e do nm u l t i a g e n tf r a m e w o r k t h ep r o t o t y p es y s t e me x t e n d saj a v a b a s e df r a m e w o r kf o rm u l t i a g e n ts y s t e m ( j a f m a s ) ，a n dc o n t r o l st h es y s t e ms u c c e s s f u l l y w ea l s op u tf o r w a r dk c mm o d e lo fa g e n t ( t h em o d e lc o m p o s e do fk n o w l e d g e ，c a p a b i l i t ya n dp r o m i s e ) a n dv i n d i c a t ei t sa f f e c t i v i t yb ym a n ye x p e r i m e n t s a c c o r d i n gt ot h eh i e r a r c h i c a ls t r u c t u r eo fi n t e l l i g e n tc o n t r o ls y s t e m s ，t h ec o n c e p to fd i s t r i b u t e dh i e r a r c h i c a li n t e l l i g e n tc o n t r o l ( d h i c ) i sp r e s e n t e db yb l e n d i n gt h ef a c t i t i o u sd i v i s i o no fh i e r a r - c h i c a ls y s t e m sa n dt h en a t u r a ld i v i s i o no fd i s t r i b u t e dc o n t r o ls y s t e m s am u l t i a g e n ts y s t e m ( m a s ) i sc o n s t r u c t e db yt a k i n ga g e n t sa si n t e l l i g e n tc o n t r o l l e r so fd h i c c o n t r a p o s i n gt ot h ec h a r a c t e r i s t i co fd h i c ，ad o m i n a n t s u b o r d i n a t em e c h a n i s mi sp r o p o s e dt oc o o r d i n a t et h i sk i n do fm a s t h ec o m m o n n e s so fa g e n t si nt h em a si sa n a l y z e da n da g e n t sc o m p o u n ds t r u c t u r ea n di m p l e m e n t a t i o ns c h e m eo ft h es y s t e m sa r ee x p a t i a t e d as i m u l a t i n ge x p e r i m e n ti sa l s og i v e n ，a n dt h er e s u l t snp r o v et h i st h e o r y sf e a s i b i l i t yk e y w o r d s ：d i s t r i b u t e dc o n t r o ls y s t e mrm u l t i a g e n t ，d i s t r i b u t e dh i e r a r c h yi i i长沙理工大学学位论文原剖性声明本人郑重声暖：所呈交的论文是本人在导师盼指譬下独立逃霉磷究所取褥的研究成采。除了义中特别加以标注引用的内棵外，本论文不毽含馑蒋其镱令久簸纂箨瑟经发袭或撰麓戆或暴终翕。对本文懿舔窕做出堂幕贡献的个人和集体，均融在文中以明确方式标明。本人究全意骧劐本声弱戆法襻嚣采蠡本人承逛。谗者签名；磁蚊簌学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学按傈蜜势鑫霎家有关都羹或飒梅送交论文麓复露律襄爨子簸，竞许论义被查| 阕_ 和借0 2 l 。本人授权长沙理工大学姆以将本学位论文的全都或郝分内容编天寄关数攒库进行检索，可班采用影球、缩印或扫描筹复制孕段保存积敬编本学位论文。本学位论文属予1 、繇密叠，在，：年辫密爱遗藤奉授援书。2 、不保密毗( 谤程瑷上榴斑方辍海打“o ”)诈者签名：牖漱崧譬炳签名：分 舀期：肇年1 3 凝：，晦望月，目磐是f 炉基1 1 引言第一章绪论2 1 世纪人类社会进入信息社会，信息成为最重要的战略资源，它将转化为现代的智力工具。工业化社会将转向信息化社会，信息科学成为高新技术的源泉。农业社会，人们消费农产品，工业社会消费工业产品，而在信息社会“比特”将成为主要消费品。人类对智能化的追求将导致“智能革命”。人工智能是“智能革命”的核心【“。自动化和智能化是人类自占以来一直孜孜以求的梦想，控制科学和智能科学是人类在实现这一梦想的探索中产生和发展的。它促进了人们对自然的探索和对人自身智能的认识，推动了科学技术和生产力的发展【1 5 】。在人类历史的不同的技术发展阶段，控制科学和智能科学本身不断涌现的手段与形式，成为长盛不衰的科学技术分支。随着科学技术的不断发展，人类对于自身行为及群体性社会行为的认识不断加深，分布式人工智能领域的学科将群体性社会行为分工协作的本质最终抽象为m u l t i a g e n t 理论【引。m u l t i a g e n t 理论一经提出，就迅速地在不同的学术领域得到推广应用，并取得了丰硕的成果。现在，该理论在分布式控制领域的应用也在积极的探索之中。无论是a i ( a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e ，人工智能) 还是d a i ( d i s t r i b u t e da r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e ，分布式人工智能) 、d c s ( d i s t r i b u t e dc o n t r o ls y s t e m ，分布式控制系统) 的发展方向均是智能化。二十世纪九十年代，随着计算机网络、计算机通信等技术的发展，对于a g e n t 的研究不仅成为分布式人工智能的一个热点，而且也是信息技术、制造技术等相关技术领域关注的一个热点。a g e n t 技术的诞生为d a i 、d c s 的智能化提供了新的发展思路。d a i 的发展的结果就是a g e n t 和m a s 的产生。控制系统的智能化也可以把a g e n t 和m a s 技术引入d c s 系统中，即控制子系统发展成为单个a g e n t ，而d c s 发展为m a s 。有关a i ，d a i 的研究成果为a g e n t 、m a s 的研究提供了丰厚的理论基础和应用前景。但是，随着智能控制尤其是分布式人工智能的发展，对于a g e n t 以及m a s 在控制领域的研究还处在理论研究的初级阶段，人们往往只研究了其系统模型，与之相关的硬件和软件的研究还不够深入，离应用到工业现场的生产实践还有较大的差距。因此，基于人工智能尤其是罐于m a s 的控制理论的研究和实现显得尤其紧迫和重要。1 2 研究背景磐毙控剖主黉锋对控铡对象及其环臻，嚣标秘经务兹不雅宠援帮复杂键褥提出来的。一方面，这是由予寰现大规模簸杂系统控制的需要，薅一方面电怒由于人工智能、计算机技术等学科高速发展的影响与促进【“】。智能控制思想最早_ 粜自嬉京孙。1 9 6 5 年，健首先提如把人工智髓的癌发式规划翅子学习控制系统，并子1 9 7 1 年论述了人工智能与自动控常的交谈器。1 9 6 7 年，l e o n d e 蓠先正式使餍“智能控制”一词，从7 0 年代开始，傅京孙、s a r i d i s 和a s t r o m 等人进一步研究，为智能羧制的发展超到了重要的雩# 用，s a r i d i s 提出了缨能控制系统的分层递除的组织缭稳，阐述了蒋名的“精度淹智麓瓣降低两挺赢( i p d i ) ”酶舔遴，谴还定义了“熵”作为整个智能控制系统的性能度嫩，并对分滕递阶的每一级定义了熵的计算方法，证明了在执行级的最优控制等价于使熵最小的方法。a s t r o m 将人工智能中鹃专家系统技零毒l 入了控锻系统，影黢了“专家接稍”。1 9 6 5 年，z a d e h 藩先提出了模糊集理论，为模糊控制奠定了基础。“学习控制”是另一类智能控制系统，包括撼于模式识别的学习控制和异步自学习控制等研究领域。近年来，神经网络豹磷究越来越受到重裰，魏b p 、r b f 毒搴经阏络应雳捌菲缓注系统憝瓣识_ 释l 鞭溺中，尽管面i 晦着许多盼困难，神经网络控制器的研究与应用仍处于热潮中 2 1 ，本人程研究前期研究了基于r b f 神经网络的非线性系统预测的问蹶，参见附录a 。分囊式天王耱戆( d a i ) 予7 0 年找嚣蠲蹬瑷，荬磺宠重点经掰了麸分毒式翊题求解到m u l t i a g e n t 系统的变迁【，这感d a i 对研究中遇到的闯题不断探索的结果，也反映出憋个a i 研究界系统观念的日益深入，开始重视系统的集体行为和蚤予系统之间的熬含效应。分毒式控制鬣统朝着嚣个方自发展，第一印分布式控制予系统的智能傀，即分布式控制子系统发展为a g e n t ，这是分布式控制予系统发展的微观方向；第二是控制系统发展为m a s ，这怒分布式控制系统发展的宏观方南。遗憾的是，送入9 0 年代末期，实时拣誊l 领藏静分布式m u l t i a g e n t 理论蓦秀究仍未有重大突破，这一现象符合理论与实践互动的羌系。目前实时分布式m u l t i a 望e n t 控制理论对其实现平台的研究仅限于系统组织结构的形式化构造，如d a v i s 稻s m i t h 竣诤斡合同网、k o r n f e l d 嚣舞究靛多元溺俸组织缭稳、m a r u i c h i 葙t o k o r o 提出的计算组织模型、h e w i t t 的a c t o r 系统以及m i l l e r 的a g o r i co p e ns y s t e m s ，但是它们未能提供具体可操作的包括软硬件在内的系统级实现平台，因蠢由i ：缺乏赣以实瑗瓣逶霜系统平台，实时分囊式m u l t i a g e n t 羧蠲理论寒麓具体应用实践建立起反馈机制，这是造成该理论研究停滞不前的根源。，1 3 论文主要工作和选题意义现代工业控制正日益向着分布式和智能化方向发展，控制系统的规模和复杂性不断提高。随着对控制系统总体性能要求的不断提高，人们需要研究突破单一模式而采用多子系统有机集成的智能控制体系。a g e n t 是分布式人工智能( d a i ) 研究的热门课题之一，基于a g e n t 的智能控制是智能研究的一个新方向。本文介绍了a g e n t 、m a s 和分布式控制系统，详细分析了介绍智能分布式控制系统的发展和面临的问题，在传统集散控制系统、现场总线技术的基础上，参考c s c w ( c o m p u t e rs u p p o r t e dc o o p e r a t i v ew o r k ) 、c m m s i a m s ( c o n t r o lm a i n t e n a n c ea n dt e c h n i c a lm a n a g e m e n ts y s t e m - i n t e l l i g e n ta c t u a t i o na n dm e a s u r e m e n ts y s t e m ) ，以及在智能控制系统分级递阶结构的基础上，将分级递阶的人为划分与集散控制系统的自然划分结合起来，提出了集散递阶智能控制的概念29 1 ，提出了一个基于多a g e n t 的分布式智能控制系统框架。利用分布式人工智能原理，在集散递阶控制系统的基础上建立一种没有中心控制器的智能控制环境，控制系统中的各功能子系统通过智能a g e n t 连接到智能控制网络上，通过消息机制进行交流，使得信息、知识、控制设备以及人的智能都成为网络上的共享资源，达到了较好的控制效果。本文选题的意义在于将分布式人工智能中新兴和热门的研究课题多a g e n t 系统( m a s ) 应用到控制领域，提出与智能控制中的递阶控制系统结合的的复合式结构，并提出了系统的实现方案，在分布式人工智能和控制领域的结合方面进行了初步的探索。1 4 论文结构本论文结构安排如下：第一章：简述了论文的研究对象、研究背景和研究的目的，以及简介了完成的工作和意义等基本情况；第二章：介绍了分布式控制系统的几个发展阶段，阐述了控制单元智能化的必然性以及控制子系统智能化的可行性；第三章：本章研究了a g e n t 的基本原理、分类、多a g e n t 框架、通讯机理和冲突协调等问题；提出了关于协同策略的相天算法。定义a g e n t 的k c m 模型，讨论联盟形成机制和a g e n t 自身的进化；第四章：剖析了荧国辛誓那提大学的“个基于j a v a 的多a g e n t 应用系统、f a f m a s 并对其进行了扩展。该章为原型系统的实现奠定了平台；第盘章：疆窭一释基予a g e n t 懿集散递除智能控每l 静实现方案，并勾馘了a b i c s 中各个层次的a g e n t 的结构、功能及实现方案；第六章：实现了基予m a s 豹分布式控潮系统静试验与仿真。傍囊结莱诞唆了本文提出的实现方法的可行性和有效性。并对下一步的工作进行了展望。4第二章分布式控制技术及其研究现状评述分布式控制系统经历了若干发展阶段。从集散控制系统( d i s t r i b u t e dc o n t r o ls y s t e m ，d c s ) 、瑰场总线按翻系绫( f i e l d b u sc o n t r o ls y s t e m ，f c s ) 爨智戆控裁一维护一管理集成系统( i i n t e l l i g e n tc o n t r o lm a i n t e n a n c ea n dt e c h n i c a lm a n a g e m e n ts y s t e m ，i c m m s ) ，控裁单元磊益智麓耽，控裁静方式 | 益走淘多智麓控翻荦元的协同工作模式。现代化的现场设备不荐魁简单的传感器和控制器，它具有一定的自主控翻、数据管理和通信能力，在这一点上它已发膜成一稀智能a g e n t 。因此，分布式控制系统技术与计算机支持的协同工作技术具有相似点。来来的分布式控制系统将突出餐麓性和系统性，并目菔与生产、管理过程的其他环节集成，实现斑效率、商可靠性的现场控制l ”j 。2 1 集散控制系统熬散控制系统怒利用计算机投术对生产过程进行集中监测、操作、管理和分数控铡黔一种薪型控裂技本。是耄诗算撬技拳、傣号处瑷技术、测量按铡技术、通讯网络技术、c r t 技术、图形显示技术及人机接口技术相互渗透发展而产擞的”“。d c s 嚣不霾予分鼗懿纹表控割，又不阕予集中式诗舞懿控铡系统，嚣是巍鼹了：二者的缺陷而集中了二者的优势。d e s 戆缝憨是一拿分东式、分支挺袄绥擒。按系统鲶擒进嚣垂蠢分解，它分为过褪控制级和控制管理级，各级既相互独立又相互联系，每一级又可水平分解戒若予子集。放蠡戆分散番，鳜羯分散意睬着不溺级戆不同功簸，翔实对控截、实时监视、生产过程管理等，横向分散则意味着同级设备具有类似功能。如图2 1掰示。匿2 1d c s 臻榴銎d c s 是采爆标猴化、模块化和系列化的设计，出过程控制缓、控制管理级和生产管理级组成的一个以通讯网络为纽带的集中驻示而操作管理、控制相对分散的实期系统。它具鸯如下特点：鸯主经；协调性；在线馥与实辩性；高可鼯性：适应性、灵潘性和可扩充髓；友好性；d e s 的主要缺点是：控制不能做剡彻底分数，熊险仍然相对集中；由于系统的不开放链，不同厂家的产品不能互换、互联，限制了用户的选掇范围；网络是专用的封闭网络，难以扩充。i ) c s 已经历了三找：1 9 7 5 每f l o n e w e l l 公司接出豹t d c 2 0 0 0 集教控割系统是一个具有许多微处理器的分级控制系统。在此期间世界各国相继推出了自己的第一代d c s 第二：代产瑟在弧寒产熬豹基硪上，遂一步提寒了可靠性，掰开发豹多功能过程控制站、增强型操作站、光纤通信等熙完善td c s ；第三代产品开发了毫一漂凌兹德惑管骥系统。2 ，2 现场总线现场总线克服了d c s 系统中通信由封闭的专用网络系统实现中所产生的缺陷，橙基予辩 i l 专爝的解决方案变成萎予公开标准铯静解决方案；圈辩把集中与分散相结合的d c s 集散控制结构，变成新型的全分布式结构“3 h ，图2 2 所示，把控潮功麓镯底下藏戮瑶场，依靠魏弱餐镌设备本鸯实现基本控锻臻髓。f c s 的蕾要优点有图2 + 2 现场总线示意鹫6开放性好；控割分教；易于扩充智能程度商“。德是嚣麓f c s 逐存在教下涵爨：壶予f c s 是耱瑟按寒，疆藩甚至连标礁本身都还没有制定完毕，因此与成熟的d c s 相比，在技术、开发、生产供应、应用经验等诸方甏部还存在一整欠缺。现场总线技术的出现，倪使了d c s 向现场总线控制系统f c s 演化。在这类系统中，f f 漭议的现场仪表可以组成控箭圈路，使靛翻站豹一部分功麓下移分散到现场仪表中，减轻了控制站负担，使得控制站可以专职于执行复杂的控制算法。对于简单的控制应溺，可以把控制姑取消，在控制站的位置代之以起连接现场总线作用的嘲桥和集线器，操作站直接与现场仪表相连，构成f c s ，如图2 3 所示。强2 3 典型瑗蛹基线缝椽强2 3 智能控制一维护一管理集成系统智能控制。维护一管理集成系统是9 0 年代发展起来的一项新概念、新方法、新技术。它以餐麓亿、信息佬、溺鳍化的手段，往企监和生产过程获得离佳能、高可靠和高效盏。i c m m s 以分布式的姆能测爨与操纵系统为基础，通过信息交换与共享，将控制、维护和技术管理系统集成为一个有机整体，即i c m m s ”。螺c v i m s 和i a m s 两子系统结合起来，就构成了完整的j c m m s 系统，如图2 。4所示。其中，集成模式子系统c m m $ 将控制、维护和技术管理功能集成在一超，使_ _ = 、投和生产过程获褥高性能、惑利用二簪髑赢效蕊；分京模式予系统 a m s 作必c m m s 的支持系统主要完成过程的测量和执行，为c m m s 系统提供所需的信息。图2 4i c m m s 系统i c m m s 的总体体系结构如图2 5 所示。弋i c m m s图2 5i c m m s 体系结构示意图图中自下而上的第l 层是生产过程，在此存在着不同形式的物质流和能量流；第2 层是一个基于现场总线的分布式系统，由若干智能执行器( in t e l l i g e n ta c t u a t 。r ，j a ) 和智能传感器( i n t e l j i g e n ts e n s o r ，i s ) 组成，它们一方面对生产过程中的数据加以采集，并经过适当处理后送到总线上，以提供一致的和有效的信息；另方面对从现场总线上取得的操作命令加以处理并执行；第3 层是与现场总线和企业网同时相连的负责实现控制、维护和技术管理的【：作站，它们从现场总线获取生产过程中的数据，通过现场总线和企业删彼此交li土换信息和发出指令，并为运行管理人员提供良好的人机界面。最上层是整个企业的管理层。从其构成可以看出，在i c m m s ，只存在数据流和信息流，因而可以将其理解为一种工业自动化领域的信息集成技术。2 4 基于m a s 的分布式控制系统2 4 1 研究背景多智能体( m u l t i a g e n t ) 系统是分布式人工智能的一个研究分支，其研究涉及a g e n t 的知识、目标、技能和规划，更主要的是在协同或竞争环境下如何协调多智能体的行为，即协作及控制机理。多智能体系统的研究对人工智能研究和应用起到了巨大的促进作用，不仅使人工智能在几年的低潮之后出现了又一轮高潮，使多智能体系统与其他关于i n t e r n e t 和人机交互的智能技术( 如信息检索、知识发现、语音与手写输入) 一起，成为a i 研究与应用的转机”3 。2 4 2 建立基于m a s 的分布式控制系统的可行性分析分布式人工智能同样可以满足控制工程的需要，由于许多复杂系统的内在分靠性( 时间上的分布或空间上的分布，功能上的分布等) ，随着智能控制与分布式人工智能研究的深入，网络通讯技术的成熟，内在分布应用的涌现以及对知识处理速度日益增长的需要，分布式智能控制的研究也提到了日程。近年来，分布式智能控制日益受到广泛重视，并具有广阔的应用前景，如多智能机器人合作、柔性制造系统( f m s ) 、交通控制、复杂工业过程控制、多专家系统协作、社会经济系统、还有并行工程、人机协作及通讯等领域。多智能体在机器人控制、交通控制、e l m s 等方面已有较多应用实例，目前的任务是应用到复杂工业工程的智能控制中去【2 6j 。m a s 的理论和技术能应用于分布式控制领域是基于以卜技术的发展。2 4 2 1 智能传感器的发展提供了硬件支持智能传感器建立在微电子技术的发展之上，采用超大规模集成电路技术，嵌入式系统( e m b e d d e ds y s t e m ) ，将c p u 、存储器、a d 转换器和输入、输出功能集成在一块芯片l ，传感器信号可以直接以数字量形式输出，使信号的模数转换工作从计算机端卜- 移到现场端，降低了系统复杂性，简化了系统结构。除了象传统传感器一样输出被测信号量外，还能给出传感器自身的状况信息，使得系统控制人员能随时掌握系统中各传感器的运行现状和维修、更换传感器的时间，为整个系统的安全运行提供了可靠的保障。智能传感器的第三个强有力功能是自带控制9功能，许多简单的控制算法( 如p i d 控制算法) 可以直接由智能传感器完成，进一步简化了系统结构。“。2 4 2 2 组态软件为其提供了软件支持在过去的工控系统中，软件开发人员在开发控制软件时需要负责从数据采集到人机界面的全部程序设计工作，这样得到的软件往往层次不分明，不便于用户维护，更难以在需要时扩充和改变系统结构。工业控制通用组态软件，是在工业控制系统复杂性和计算机技术发展到相当水平以后，出现的一种专用工业控制系统计算机软件开发平台，它们通常是一些数据采集与过程控制的专业通用软件。它们是监控级的软件平台和开发环境，能以多样的组态方式，提供良好的用户开发界面和简捷的使用方法，可以非常容易地实现和完成计算机集成系统的各项控制功能。目前，国际上有若干家软件公司生产的通用工控组态软件，与专门硬件厂家提供的软件相比，它们具有更好的标准化运行平台，能同时支持各种硬件厂家提供的计算机硬件和i o 产品，软件应用水平高、操作方便、界面友善及组态灵活。2 4 3 智能分布式控制系统的设计方案智能控制系统是在生产现场谋求智能化设备和人相互融合的同时，要有效利用一切知识性活动，通过知识库、数据库、计算机和通信网络，柔性地把企业从订货、设计、生产、销售的全部活动集成起来，力求整体效率提高的生产系统。为了提高制造系统对内部、外部各种状态变化的适应性，智能控制系统的总体结构设计须遵循开放性原则。c a r lh e w i t t 曾经说过，开放信息系统指的是永远不能预估其操作结果，且在任何时刻都可能接受外部信息的系统。开放性具体表现为任务的开放性：任务是随时输入，随时处理的；系统的开放性：能容纳来自系统内部的变化( 如故障) ，能接受外界对系统的干扰( 如改变物理设备的配置) ；问题求解的开放性：问题求解过程能接受信息和知识的变化。为实现以上3 个方面的开放性，智能控制系统采用分布式体系结构：赋予系统各组成实体或子系统以较大的自主权，使其形成智能a g e n t ，以智能结点的形式用计算机通信网络连接起来，在物理上是分散的，在功能上是独立的，各结点之间是一种松散耦合的关系，结点间通过传递消息相互联系，在共同的通信语言基础j ：相瓦协调合作，共同完成制造任务。智能控制系统的结构见图2 6 + 。243 1 将子系统转变为自治单元控制子系统的数据町分为两类：第一类为局部数据；第类为全局数据。增t 0胬2 6 糟能控制系统结构强子系统的自治能力可以尽量减少全局数据，使大部分数据成为予系统的局部数据，歇两削弱子系绫之闻鲍攒合关系。毽爨，在完成经务熬过程中，相互有数据依籁关系豹子系统之闻必须协调一致。通常，这些子系统是没有协调能力的，它们之间的协调关系由中心控制器维护，因此，将子系统变成自治单元一方面要丰富和完饕予系统本身的问题求孵鼹力，另一方疆要增强予系统与外器环境僳持协调一致滟熊力。一个露效兹方法楚为各子系统增如一些葫能，鲡自主决策功能、通信功能、局部数据存储功能、全局数据访问功能等，使予系统能自主决策，同时又能与薮它子系统邀行协调。通过这种方法，可以将控制系统由原来的递阶控裁，蘩密藕合静方式转交舞捡教藕合豹方式，扶蔼疆蔫系统豹适应犍鞠容错洼。2 4 3 2 智能控制系统的消息传递智能控制网络上竣缝熹在萼子为e 是鑫治懿，琏靛上楚完整懿，它们之闯可以相互传递消息，不同静消息类型、不同的内容会导致消怠接受者不同的响应。每个结点对熟所能发出的消息和所熊接收的消息都需要预先定义，镪个结点的a g e n t 负黉对消息进行识别、鳃释和处理。网络上蟾消息都进行编码，每条消息拥有难一静 号，游惑按 乍矮分类，消惠静静类积数量郡允诲扩展。消惠豹传递按需要可采用广播方式和点对点方式。消息的形式有两类：一类是通j 玎消息，另一类是查询消息。通知消息主动告知接收者某些信息，如鼹新任务消怒，包括任务静类奎、复杂程度等信悫；套谗滚惫是滔惠发送者要褥到蹦的结点豹状态信息。24 3 3 智能控制系统中的结点类溅控铡系绕的各子系绫逶过个a g e n t 挂在镑疑控裁翳终卜，形成鬻嶷缝点。褚能控制系统中有3 粪结点：( 1 ) 人和组织；| | 议| |协| | 制| |控| |瞻| | 镑一+一络嚼机一冀一。、f一一一西豳一西豳百陶( 2 ) 人一机系统：( 3 ) 自动系统。虽然智能控制网络上有各种不同的结点，但它们通过一种共同的通信语言一智能控制协议进行交流。结点类型不同，a g e n t 的设计也不尽相同，但每个a g e n t都有如下功能：通信功能；任务管理功能：对子系统的控制功能；对子系统的监视功能；局部数据存储功能。2 4 3 4 智能控制系统的局部控制与全局协调由于智能a g e n t 具有自治的特点，它拥有自己的局部数据库、局部知识库和模型库，当它需要外部数据时可以通过网络进行查询。每个结点都有一个组件起着局部控制的作用，对结点运行进行规划。正因为其局部控制的特点，控制优化的目标是以其本身利益为主的，其决策的依据一方面是领域知识，另一方面是网络上的信息，在由多个结点合作完成同一任务的隋况下，往往完全的局部控制不能达到最优效果，需要提供一种协调机制”1 。完全的局部控制和完全的全局控制都不能使系统的性能达到最优。在智能制造系统中可以通过谈判协商来达到协调的目的。同时，还可以在智能控制网络上增加具有特殊功能的结点，起监视作用。2 5 小结本章首先阐述了分布式控制技术的几个发展阶段，详细说明了几个发展阶段的特点以及控制单元智能化的必然性。然后概述了分布式人工智能向控制领域发展的必然性，以及控制子系统智能化的可行性。最后提出了基于m a s 的分布式控制系统的框架结构。3 1a g e n t 概述第三章多a g e n t 技术及其剖析目前多智能体系统理论在各方面得到了广泛的应用，很多高校和研究机构都在积极地研究，其中清华大学石纯一、王学军等采用对策论研究了多智能体之间的协作，吉林大学刘大友等对多智能体间的协商进行了研究，中科院计算所史忠植等对智能体认知模型和理论进行了研究，国防科技大学吴泉源等对多智能体协调等问题进行了研究i9 1 。但总的来说，多智能体理论在国内的研究时间比较短，目前国内的研究与国外有比较大的差距，需要我们进一步探索。3 1 1a g e n t 定义代理( a g e n t ) 一词的概念因所研究和关心的问题不同而很不一致，目前存在多种定义。但普遍所公认的定义可以分为广义和狭义两种。广义的代理包括人类、物理世界的机器人和信息世界的软件机器人。狭义的代理则专指信息世界中的软件机器人或称软件代理。本文使用w o o l d r i g e 在1 9 9 4 年提出了代理的两种定义 3 9 】：定义1 ( 弱定义) ：代理是一个软硬件系统，它具有这样的特性：自治性( a u t o n o m y ) ：代理可以在没有人或其它代理直接干预的情况下独立运作，而且对自己的行为和内部状态有某种控制能力；社会性( s o c i a l i t y ) ：代理和其它代理( 也可能是人) 通过某种代理语言进行信息交流；反应性( r e a c t iv i t y ) ：代理能够理解周围的环境，并对环境的变化作出实时的响应：能动性( p r e a c t iv e n e s s ) ：代理不仅简单地对其环境作出反应，也能够通过接受某些启动信息，表现出有目标的行为。定义2 ( 强定义) ：代理除了具各定义l 中的所有特性外，还应具备v 些人类才具有的特性，如知识、信念、义务、意图等。3 1 2a g e n t 属性a g e n t 作为一个对象，不仅仅具有自己的行为，而且具有非常多的属性。这一点从a g e n t 的定义中，也可以看出。但在实现a g e n t 时，不町能让一个a g c n t 具有所有的属性。拥有不同的属性集，就会形成小同的代理。下面介绍a g e nl 通常所具有的几种属性o “。1 3自治性( a u t o n o m y ) ：a g e n t 具有属于其自身的计算资源和局部于自身的行为控制机制，能够在没有外界直接操纵的情况下，根据其内部状态和感知到的环境信惠，决定帮控铡爨身的行为；反应性( r e a c t i v i t y ) ：代理能够感知外界环境( 包括其它代理、人、外部信息资源和硬件设备簿) ，并对相关事件作出迅速、恰当的反应，执行定的动作，改交瘫帮状态，两外部繇境发送稳应豹售惑等；能动性( p r e - a c t i v e n e s s ) ：代理不仅简单地对其外界环境作i 啦反应，电能够通过接受某些启动信息，表现出由目标地行为；社会缝( s o c i a la b i l i t y ) ：邈懿为按露牲( c o o p e r a t i o n ) 。代理鼍瑷与葵宅饯理或人进行交互和协作，而既能够进行推理和知识学习，即具有智能。通常如果代理具有智能，必须满足三鼷索：内部知t 疑库；在知识地基础上进行推理地能力；学习粒遭应环境浆能力；移动性( m o b i l i t y ) ：代瑷可以在网络中转移，从台计算机到另外一台计算机。代理具有移幼的性质，可以优化利用网络资源。3 ， 3a g e n t 类型不同类型的a g e n t 具有的属性也不同，所承担的任务亦随之不同，因此他们的体系结构和主鼷应用领域也就不同。通过对不同属性的组合，形成以下是几种鬻攥毂我理及冀髂系缝秘。3 1 3 1 审慎代瑗( d e ii b e r a t i v oa g e n t )该代理的特点是代理包含了显示表示的环境符号模型，代理的决策是通过基于穰板匹配帮符号操作静逻辚( 或准逻辑) 维理终壅懿。麴目入翻逶遘“深愚熬虑”后作出决定一样，因此，这种代理的体系结构被称为审慎式的体系结构。该体系结构在( 分布式) 人工智能领域占主导地缀。带淫代理懿个重要瞧袋藏是它其鸯遴嚣疆理麓力，因就京它鼹短谖瘁中必须麒有能体现外部环境的横燃。除此之外，它还必须其有逻辑判断和决策能力，并攒此改变其内部状态。审慎代理的理论基础是b o i 模型。代理的内部状态引入了久戆辏专枣获态三元素：臻惫b e l i e f ) 、爨望( d e s i r e ) 窝意溪i n t e n t i o n 。匿寒又有人对其进行扩展，形成如图3 1 的b d l 模型结构。信念：代理对于外部环境的繁本观点，代理以此来袭述对将来状态的期望。愿望：默萤念中产生。辍据代理对末寒状态的粼薮。这些黪避可悲是不秘实际的，甚至是枢可h 矛盾的。1 4图3 1b d i 模型目标：代理愿望的子集，但必须是切换实际并且相互不矛盾的。因此目标就定义了代理在特定时刻的能力范围。计划：为达到意图制订的计划。在b d i 的理论基础上，形成的审慎代理模型如下图：输 卜一叶；- 。业叫i 交i互机辅一生盟_ 、i 制执行器量中心抟! 制器i感应器图32 审慎代理模型这种代理虽然具有较强的逻辑推理能力，智商较高，但正因为其内部模型太过复杂，常常对环境变化反应不及时，因此这种传统的代理不适合于动态环境，不能满足实时系统的要求。为了弥补其缺陷，又有了反应代理的出现。3 1 3 2 反应代理( r e a c t ；v ea g e n t )反应代理体系结构的特点足代理中包含了感知内外部状态的感知器，一组对相关事件作出反应的过程，和一个依据感知感知器激活某过程执行的控制系统，代理的活动是由于收到内外部某种“刺激”而发生的。因此，被称为反应式的体系结构。该体系结构在嗣前主流的分布式系统中占主导地位。反应代理之所以能对环境的变化作出快速反应，是因为在反应代理的内部，没有外部环境模型，因此也就没有复杂的逻辑推理过程。交互能力对丁它的荤要性显然得到提高。这种简单、反应及时的代理用于多代理中，在分布式、动态、外放的环境中通过相互协作来得到更强的解决问题的能力。这种代理的模型如图3 3 。传感器从环境中获耿信息，并把信息传给相应的能力模块。整个结构中没有一个中心模块。各种能力模块独自运行，而且他们之间的交互关系是对关系，1 s】：1一h辘挂l 、圉3 ，3 及藏代理模型这样使得通信机制非常简单。一个模块的失败对其它模块的影响不是很大，憋个系统的主要任务并不会因为个别模块的失败而失败。因此这种松敞的结构增加了系统戆誊镑缝衣蛰棒犍。反应代理不像审慎代理那么智能，缺乏推理、计划、决策等能力，因此，通常审慎代理和反应代理这两种代理是结合使用的。3 ，3 ，3 浅含健毽( h y b r i da g e n t )市慎代理和殿应代理各脊优缺点，因此，把这两种代理融合越来，使之具有这两种代理的优点，是一种容易想到的代理类型。p a t t i em a e s 提出了。种称为溪合( h y b r i d ) 静方法。这耱方法提滋在一个代理簿中蠢多个哲学俗系( p h i l o s o p h y ) ，每一个哲学体系负责一种功能。这种方法已经被实现，德圈智能研究所实现的i n t e r r a p 就是按照这种方法构建的代瑕框架，如图3 4 所示。s o e a i l 舭lillf- fl o c a l 踟nlli 。1 p a t t e r n $ o fli& b ”群l ；r ”。r 1 。m 。a e ，j ，j图34i n t e r r a p 体系结构3 。3 。4 移动代联( m o b il ea g e n t )移动代理是g e n e r a lm a g ic 公司提出的一种将熬个公共信恳删络作为计髀平1 6一illq_川j戡1j l台的新测通讯方式，在复杂的网络系统中能从一台计算机移动到另一台计算机的智能体，强调动态性，移动性。按照这种邋讯模式设计的网络，用户计算机若要求服务器完成某项工作，只需要将完成该项工作的过程代码何过程的参数，通避网络传送到簇务器上，然藤蔽搀箕装态( 参数) 在骚务器上执行，宠残预麓懿任务。最后过獠代褐连蔺其结柒褥通过网络传送捌鞠户计算机处。j 馥穗俺其状态豹封装体定义为移动代理。3 1 4a g e n t 通信语言一k q m l在多a g e n