（计算机应用技术专业论文）多agent系统的服务协商机制的研究.pdf

硕士论文 多a g e n t 系统的服务协商机制的研究 摘要 a g e n t 技术，尤其是多a g e n t 技术在基于网络的分布式计算环境中，发挥着日益重 要的作用。它不仅为分布式应用问题提供了有效的解决途径，还为研究分布式计算系统 的特点提供了概念模型，被赞誉为软件领域中意义深远的突破。 a g e n t 之间的协商是多a g e n t 系统( m a s ) 研究的核心问题之一。协商就是a g e n t 之间通过妥协就某些问题达成相互有利的一致，即a g e n t 对于合作有共同的愿望，但对 于如何合作却存在着冲突。协商是m a s 实现协同、协作、冲突消解和矛盾处理的关键 环节。 首先，论文对a g e n t 与多a g e n t 系统的概念、技术进行了介绍与讨论。重点介绍了 多a g e n t 系统中关于协商的定义及关键技术。对当前应用较多的传统合同网协议进行了 介绍，并分析了传统合同网协议的不足之处。 其次，论文在结合本教研室已有的研究成果基础之上，对传统合同网协议提出了改 进与扩充方案。 改进方案主要包括3 个部分：在协商过程中引入对招标范围的限制、招投标时的条 件约束以及对未中标者发送拒标信息。对招标范围的限制能有效降低系统中的通信量， 同时还可以减少管理者a g e n t 对收到的投标标书的处理量；招投标时的条件约束能够使 招投标双方充分了解对方信息，避免无谓协商；对未中标者发送拒标信息，可以使未中 标者及时调整自身相关的能力、状态信息等。 扩充方案主要是在系统中考虑a g e n t 的社会属性，在协商过程中引入社会状态指标 参数，如a g e n t 之间的信任度、合作频度等。通过扩充，能有效加强a g e n t 之间对对方 能力的相互熟悉程度，使得a g e n t 的行为更符合人类社会活动的特点与规律，为提高协 商效率提供了基础。 再次，在具体的设计方法方面，提出了基于中介公告板的对投标者的筛选方法。设 计以公告板作为服务中介为a g e m 之间的协商提供通信服务，有效的限制了招标范围。 相应的提出了基于联盟的子任务投标方法，即以熟人联盟为单位对由公告板进行任务查 询及匹配后的任务招标信息进行投标。同时在熟人联盟内部对任务的分配协商过程，由 于是在一个限定的范围内，招标范围确定，联盟内的任务分配及协商效率得以较大提高。 最后，论文给出了基于z e u s 平台的一个应用实例_ p c 制造供应链系统，在该系统 中应用了公告板及联盟机制，通过改进的合同网协议，管理者在进行招标过程中可有效 控制招标范围及协商质量，实现各p c 零部件制造商间的关于p c 零部件的协商交易。 关键词：a g e n t ，多a g e n t 系统( m a s ) ，协商，合同网，公告板，联盟 a b s t r a c t硕士论文 a b s t r a c t a g e n tt e c h n o l o g y , e s p e c i a l l ym u l t i a g e n tt e c h n o l o g yi sp l a y i n gam o r ea n dm o r e i m p o r t a n tr o l ei nd i s t r i b u t e dc o m p u t i n gt e c h n o l o g yb a s e do nn e t w o r k i tc a np r o v i d en o to n l y a ne f f e c t i v ew a yt os o l v ed i s t r i b u t e da p p l i c a t i o np r o b l e m sb u ta l s oac o n c e p t u a lm o d e lt o s t u d yt h ec h a r a c t e r i s t i c so fd i s t r i b u t e dc o m p u t i n gs y s t e m i ti sp r a i s e d a sas i g n i f i c a n t b r e a k t h r o u g hi ns o f t w a r ef i e l d n e g o t i a t i o ni st h ek e yt e c h n o l o g yi nm u l t i a g e n ts y s t e m ( m a s ) n e g o t i a t i o ni st h e e f f e c t i v ew a yt oc o m p r o m i s es o m ep r o b l e m si na c c o r d a n c ei nm a s i no t h e rw o r d s ，a g e n t s h a v ec o m m o nd e s i r e sa b o u tc o o p e r a t i o n ，b u tt h e r e r ec o n f l i c t si nc o o p e r a t i o n n e g o t i a t i o ni s t h ek e yp h a s ew h i l em a sa c h i e v ec o o p e r a t i o n ，c o l l a b o r a t i o n ，c o n f l i c t sr e s o l v i n ga n d c o n t r a d i c t i o nh a n d l i n g f i r s t l y , t h ea u t h o ri n t r o d u c e st h ec o n c e p t s ，t e c h n o l o g i e so fa g e n ta n dm a s ，a n dt h e n p u t sa ne m p h a s i so nn e g o t i a t i o nd e f i n i t i o na n ds o m ek e yt e c h n o l o g i e si nn e g o t i a t i o n t h e a u t h o ri n t r o d u c e st h et r a d i t i o n a lc o n t r a c tn e tp r o t o c o lw h i c hi su s e do f t e na tp r e s e n tt i m e s e c o n d l y , b a s e do nt h ea n a l y s i so fs h o r t c o m i n ga n dl i m i t a t i o ni nt r a d i t i o n a lc o n t r a c tn e t p r o t o c o l ，t h ea u t h o rc o m b i n e ss o m ec o r r e s p o n d i n gr e s e a r c hr e s u l t so fo u rs t a f fr o o m ， p r o v i d i n ga ni m p r o v e da n de x t e n d e dm e t h o df o rt r a d i t i o n a lc o n t r a c tn e t p r o t o c 0 1 t h ei m p r o v i n gm e t h o di n c l u d e s ：i m p o r t i n gc o n s t r a i n t so fa n n o u n c e m e n ts c o p e ， c o n d i t i o nc o n s t r a i n t sw h e na g e n t ss e n do u ta n n o u n c e m e n t so rb i d si n f o r m a t i o n ，s e n d i n g r e j e c ti n f o r m a t i o nt ou n a w a r da g e n t e x t e n s i o nm e t h o di sm a i n l yc o n s i d e r i n ga g e n t s s o c i e t ya t t r i b u t e si nm a s ，a n da l s o i m p o r t i n gs o c i e t ys t a t u sp a r a m e t e r sw h i l en e g o t i a t i o n ，s u c ha s ：c r e d i t ，c o o p e r a t i o nf r e q u e n c y a n ds oo n t h i sc o u l ds t r e n g t h e na g e n t sk n o we a c ho t h e r , s oa g e n t s b e h a v i o r sw o u l da c c o r d 、析t hh u m a nb e i n ga c t i v i t i e s c h a r a c t e r i s t i c sa n dr u l e s ；i tp r o v i d e sf o u n d a t i o nf o re n h a n c i n g n e g o t i a t i o ne f f i c i e n c y t h i r d l y , a tt h ea s p e c to fd e s i g n i n gs t r a t e g i e s ，w ed e s i g nt h ec a l l - b o a r da ss e r v i c ea g e n c y ； i tc a np r o v i d ec o m m u n i c a t i o ns e r v i c ef o ra g e n t sn e g o t i a t i o n ，s oi tc o n s t r a i n t sa n n o u n c e m e n t s c o p ee f f e c t i v e l y i nt h em e a nt i m e ，d e s i g na c q u a i n t a n c ea l l i a n c ea su n i ta c c e p t sat a s k a n n o u n c e m e n t a st h ep r o c e s so ft a s ka s s i g n i n ga n dn e g o t i a t i o ni si nt h ei n t e r n a lo fa n a l l i a n c e ，t h ea n n o u n c e m e n ts c o p ei sd e f i n i t e ，s oi te n h a n c e st h ee f f i c i e n c yo ft a s k sa s s i g n i n g a n dn e g o t i a t i o n f i n a l l y , t h ep a p e ri n t r o d u c e sa na p p l i c a t i o ni n s t a n c eb a s e dz e u s _ p cs u p p l yc h a i n s y s t e m w ea p p l yc a l l - b o a r da n da l l i a n c em e c h a n i s ma m o n gt h es y s t e m t h em a n a g e rc o u l d c o n t r o la n n o u n c e m e n ts c o p ea n dn e g o t i a t i o nq u a l i t ye f f e c t i v e l yd u r i n ga n n o u n c e m e n ta n db i d p r o c e s s ，l e te v e r yp cp a r t sm a n u f a c t u r e ra c h i e v et h e i rb u s i n e s sa b o u tp cp a r t s k e yw o r d s ：a g e n t ，m u l t i a g e n ts y s t e m ( m a s ) ，n e g o t i a t i o n ，c o n t r a c tn e t ，c a l l - b o a r d ， a l l i a n c e i i 声明 本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在 本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发 表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学 历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均 已在论文中作了明确的说明。 研究生签名：翌鱼一一 一 函吁年，月矽日 学位论文使用授权声明 南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅 或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送 交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对 于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。 研究生签名：选童 叼年歹月芗日 硕士论文 多a g e n t 系统的服务协商机制的研究 1 绪论 1 1 研究背景 随着计算机技术的不断发展和应用的广泛普及以及国际互联网络的出现和发展，计 算机软件系统结构和计算机组织结构的复杂性不断增加，从而为软件系统结构的开发提 出了更多、更复杂的要求，如可伸缩性、多功能性、可重用性、鲁棒性、一致性等。传 统的整体设计和集中控制的软件开发方法越来越显示出其固有的局限性。同时软件系统 的设计越来越向个性化、智能化方向发展，一些大型软件系统纷纷采用了人工智能【l 】的 技术。 作为人工智能和分布式计算的结合，分布式人工智能( d a i ，d i s t r i b u t e da r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e ) 越来越受到人们的重视。在d a i 系统中，鲁棒性已取代最优性，成为检测 这类系统质量的主要的准则。另外一个要求是互操作性，即不同的异构系统在快速变化 的环境中交换信息、共同工作的能力。互操作基于的是开放、灵活的结构。 分布式人工智能研究的目标是要创建描述自然和社会系统的精确的概念模型。在分 布式人工智能中，由于智能本质上不是一个独立存在的概念，而只能在团体中实现，因 此分布式人工智能研究感兴趣的主要是几个a g e n t l 2 j 之间的合作、交互等方面。分布式 人工智能一般分为分布式问题求解( d p s ，d i s t r i b u t e dp r o b l e ms o l v i n g ) 和多a g e n t 系统 3 1 ( m a s ，m u l t ia g e n ts y s t e m ) 两个方向。 9 0 年代，随着计算机网络、计算机通讯等技术的发展，对于a g e n t 及多a g e n t 系统 的研究成为分布式人工智能研究的一个热点。 a g e n t 技术快速发展的一个重要原因是i n t e m e t 和万维网( w e b ) 的广泛普及和增加。 w e b 上信息资源极其迅速的增长使得许多w e b 用户感到信息超载，这种超载使得人们 希望智能a g e n t 技术能够减轻w e b 用户的负担。人们看到了a g e n t 技术能够执行许多任 务的潜力，从简单日常的工作到复杂繁琐的工作其均能胜任。智能a g e n t 将使最终用户 从纷繁的信息海洋中解放出来，在智能a g e n t 的协助下，用户可以只关注其最感兴趣的 那些信息。 a g e n t 能够提供一种很好的问题求解风范的原因是由于基于a g e n t 的系统具有许多 优点。a g e n t 提供了一种远程智能程序设计的方法。多a g e n t 系统放松了对集中式、规 划、顺序控制的限制，提供了分散控制、应急和并行处理，更能体现人类的社会智能， 具有更大的灵活性和适应性，更加适合动态、开放的i n t e m e t 环境。并且，多a g e n t 系 统可以降低软件或硬件的费用，提供更快速的问题求解。因而越来越受到人们的重视。 同时伴随着i n t e m e t 的发展，m a s 的研究不再局限于传统的分布式人工智能之中。以前 对于m a s 的研究主要是从面向合作的视点出发考虑，现在则趋向于从单个智能a g e n t 1 l 绪论硕士论文 的角度来考虑更一般的问题，即a g e n t 应该具有什么样的结构、能力等才能在一个有限 时间约束、开放的多a g e n t 环境中自主地行动、决策以及与其它a g e n t 交流。关于智能 a g e n t 、多a g e n t 系统已经成为人工智能，甚至计算机科学的研究热点。 多a g e n t 系统是由多个a g e n t 组成的a g e n t 社会，是一种分布式系统，它主要研究 的是一组自治智能a g e n t 之间智能行为的协调，它们怎样协调它们的知识、目标、技巧 和规划h 1 ，联合起来采取行动或求解问题。在多a g e n t 系统中的a g e n t 可能有一个求解 目标，也可能有多个交互的目标。 目前对a g e n t 和多a g e n t 系统的研究主要集中在以下5 个方面：a g e n t 和多a g e n t 理论1 5 , 6 】、a g e n t 的体系结构和组织1 7 , 8 】、多a g e n t 之间的协商9 , 1 0 , 1 1 , 1 2 】、面向a g e n t 的程 序设计方法及语言【1 3 , 1 4 1 以及基于a g e n t 的应用研究【1 5 , 1 6 等。关于多a g e n t 系统的应用已 经有人做了许多工作，甚至应用了一些大型、复杂的系统，例如生产控制系统【1 7 j 、地铁 调度系统【18 1 、交通管理系统【1 9 1 、分布式感知系统【2 0 】、自动驾驶、高级机器人系统、信 息检索等。 1 2m a s 协商的国内外研究现状及主要成果 协商( n e g o t i m i o n ) 是m a s 实现协同、协作、冲突消解和矛盾处理的关键环节1 2 。 有关多a g e n t 协商的关键技术可以概括为协商协议、协商策略和协商处理这3 个方面的 内容。目前m a s 协商问题受到国内外学者越来越多的重视，他们从经济学、社会心理 学、d a i 等不同的领域进行研究，且已经取得了许多成果，其中国外比较有代表性的有： ( 1 ) 合同网协商【2 2 , 2 3 , 2 4 】：合同网协商是由r d a v i s 和r g s m i t h 于1 9 8 1 年提出的一种 基于谈判的分布式问题求解框架协商模型。它的主要思想是使用通讯手段对每一个问题 的求解进行协商，即节点间通过招标一投标一中标过程进行任务分布和解决资源、知识 冲突。 ( 2 ) 基于对策论的协商：基于对策论的协商是由j r o s e n s c h e i n 与m g e n e s e r e t h 于 1 9 8 4 年提出的。它的主要思想是用对策论方法协商研究问题，研究了协作和非协作类 a g e n t 在信息不完全的情况下进行协商的问题，并形成了一般理论。但该理论存在一定 的不足，如：诚实假设、单遇假设、完备知识假设等。 ( 3 ) 劝说性辩论协商：劝说性辩论协商由美国卡内基梅隆大学的k e s y c a r a 于1 9 8 9 年提出。其主要思想是以劳资谈判为背景对非协作类a g e n t 之间的交互进行了相关的研 究，给出了基于事例推理和多属性效用优化等理论。 ( 4 ) 基于意图的协商：基于意图的协商由g r o s z 于1 9 9 3 年提出。其主要思想是在协 商中应用a g e n t 的信念、愿望、意图等理论。该方法不使用子规划而是使用意图进行协 商。a g e n t 协商时交换意图而非各个子规划，从而有效降低了系统中的通信量。 国内有关m a s 协商研究成果比较有代表性的有： 2 硕上论文多a g e n t 系统的服务协商机制的研究 ( 1 ) 石纯一等基于对策论的a g e n t 协作研究。 ( 2 ) 阮永韶等【2 5 1 参考经济学和社会学的有关理论和模型来处理a g e n t 之间的协作， 提出基于资源共享、生产者消费者关系和任务子任务关系三类协作的多a g e n t 协作理论 模型，即来自经济学的计算市场模型、来自社会学与经济学的基于对策论的协商模型、 基于生物进化理论的复杂适应理论模型。 1 3 研究意义 协商是m a s 研究的重要内容之一，也是目前m a s 研究的热点之一，具有良好的 学术发展前景。对a g e n t 协商研究的发展趋势大致可以分为2 个方向：任务分解，即 a g e n t 为了完成自己无法完成的任务，如何将此任务分解成更小的任务。目前，关于任 务分解的研究主要集中在分解算法和如何对特定行业的特定任务进行分解。任务分配 2 6 】，即a g e n t 如何找到其他a g e n t 接受它的任务并使得任务j l i 页n 完成1 2 7 1 。目前，关于任 务分配的研究主要集中在如何寻找合适的参与者，如何协商以及参与者如何对合同进行 承诺等。 本研究课题j 下是从如何寻找合适的参与者的角度，以减少系统信息通讯量和提高 a g e n t 协商效率为出发点，提出了基于公告板的动态任务分配方法与联盟作为基本任务 承揽单元及联盟内的任务协商分配机制。本论文将m a s 领域中的协商问题与合同网协 议相结合，在混合式的m a s 结构中应用改进与扩充的合同网协议对任务进行协商。对 于提高任务的求解效率，及提高m a s 的整体性能具有积极意义。同时，我们基于的是 一个开放的多a g e n t 系统，适用于当前动态开放的i n t e r n e t 环境，具有一定的现实意义， 也为今后的研究提供了基础。 1 4 应用前景 目前，关于a g e n t 的服务协商问题受到越来越多的学者的重视，协商作为a g e n t 间 一个最基本的交互机制，是多a g e n t 实现协同、协作、冲突消解和矛盾处理的关键环节， 而多a g e n t 的研究方兴未艾，在多个方向都有研究。如：与已有系统或软件的互操作： 求解那些数据、能力和控制具有分布特性的问题；提高系统的效率和鲁棒性等。所以多 a g e n t 间的协商机制必然会受到越来越多的关注。 虽然目前对于a g e n t 尤其是a g e n t 间通过协商以协同工作的应用尚不广泛，现有的 研究成果也只适用于相对静态的小规模多a g e n t 系统，但学术界一直在努力进行相关方 面的研究，且取得了可喜成果。如r a j v e e rb a s r a 等开发了基于多a g e n t 系统的伦敦地铁 调度系统m _ a _ s l u t 弱j ，p a v e lv r a b 等人将射频识别技术r f i d 应用于基于a g e n t 的生产控 制系统【2 9 】。 l 绪论硕士论文 1 5 论文的组织结构 论文首先介绍了多a g e n t 系统及其协商技术的基本概论。介绍了a g e n t 和m a s 的 基本概念、m a s 的特征及其3 种体系机构，重点介绍了m a s 协商的定义与协商中涉及 到的关键技术。 第三章主要讨论的是合同网协议。在给出了合同网协议的基本思想及其协商机制 后，分析了传统合同网协议存在的不足，提出了相应的改进与扩充措施。如对投标者的 筛选、对未中标者发送拒标通知、引入a g e n t 社会状态指标参数等。提出以公告板作为 服务中介对投标者作初步筛选的方法，并引进联盟的概念，设计在系统中以联盟为单位 承揽任务。 第四章首先对z e u s 平台作了一个总体的介绍，分别从z e u s 工具包、z e u sa g e n t 的 架构、建立一个多a g e n t 系统的步骤、内部通讯等方面予以概括。其次对在z e u s 平台 中所使用到的k q m l 语言在语法、语义上进行了介绍。最后实现了一个p c 供应链的实 验系统。该实验系统基于改进与扩充的合同网协议，通过中介公告板可实现两个a g e n t 实体之间的通讯，使用k q m l 执行原语实现a g e n t 之间的信息交互，并在系统中部分 运用了联盟策略。该系统降低了系统中的通讯频率，提高了系统的灵活性。 最后，论文总结分析了所做的工作并指出了今后要研究的工作方向。 4 硕士论文 多a g e n t 系统的服务协商机制的研究 2m a s 及其协商技术的基本概论 2 1a g e n t 技术及其基本理论 在介绍m a s 之前首先介绍一下a g e n t 的基本概念、特性及其分类，以对a g e n t 有 一个比较清楚的认识。 2 1 1a g e n t 基本概念 a g e n t 的思想与技术源自于人工智能，尤其是分布式人工智能。目前，关于a g e n t 的研究不仅得到了人工智能研究人员的关注，也吸引了数据通讯、人机界面设计、机器 人、并行工程等各个领域研究人员的兴趣。有人任务：“基于主体的计算( a g e m b a s e d c o m p u t i n g ) 将会成为软件开发的下一个重要的突破。【3 0 j 那么，究竟什么才是a g e n t 呢? h e w i t t 指出：什么是a g e n t 对于基于a g e n t 的计算来说是个尴尬的问题，就像人工 智能主流研究中什么是智能这个问题一样。因为虽然a g e m 这一词语被广泛地使用在各 个相关领域中，却很难寻求到一个人们能一致接受的定义。一般认为，a g e n t 是一种处 于一定环境下包装的计算机系统，为了实现设计目的，它能在其所处的环境下灵活、自 主地活动。 w o o l d r i d g e 和j e n n i n g s 在总结了前人在a g e n t 领域中的工作后认为，可以从广义与 狭义两个角度去理解a g e n t 的特性【3 1 1 。 ( 1 ) a g e n t 弱概念 这是从广义的角度来规定a g e n t 的特性。几乎所有被称为a g e n t 的软件系统都具有 以下特性： 自治性( a u t o n o m y ) - a g e n t 运行时不直接由人或者其它设备控制，其对自身的行 为和内部状态有一定的控制权。 社会能力( s o c i a la b i l i t y ) ：又称可通信性( c o m m u n i c a b i l i t y ) ，a g e n t 能够通过某种 a g e n t 通信语言( a g e mc o m m u n i c a t i o nl a n g u a g e ) 与其它a g e n t 进行信息交换【3 2 】。 反应能力( r e a c t i v i t y ) ：即a g e n t 对环境的感知和影响。a g e n t 应可以感知它们所处 的环境，并通过行为改变环境。一个不能对环境做出影响的事物不能称之为a g e n t 。 自发行为( p r o a c t i v e n e s s ) ：传统的应用程序被动地由用户来运行且机械的完成用 户的指令，而a g e n t 的行为应是主动的、自发的。a g e n t 感知周围环境的变化，并做出 基于目标的行为( g o a l d i r e c t e db e h a v i o r ) 。 在这种定义下，最简单的a g e n t 就是具有上述特性的一个计算机进程，这个进程可 以简单到只是一个具有某种智能的子程序，能够与其它的a g e n t 交换消息。a g e n t 弱概 2m a s 及协商技术的基奉概论硕上论文 念使得a g e n t 不仅仅只应用于人工智能领域，而且能够广发地应用于诸如人机界面、通 讯、并行工程、软件工程、搜索引擎等领域。因此很多计算机软件都可以纳入a g e n t 的 范畴里来，例如处理i n t e m e t 事物【3 3 1 ，帮助用户处理e m a i l 的助理a g e n t 3 4 1 等。 m a r v i nm i n s k y 从多a g e n t 系统的社会职能的角度给出了一个关于a g e n t 的定义：“这 些进程我们称之为a g e n t ，每个a g e n t 本身只会做一些简单的事情，但是当我们用特定 的方法将这些a g e n t 组成一个a g e n t 群( s o c i e t y ) 时，就产生了真正的智能。 【3 5 j m i n s k y 的定义显然也是一种广义的定义。 ( 2 ) a g e n t 强概念 对于某些研究者，尤其是人工智能领域的研究者来说，a g e n t 除了应该具有上述特 性外，还应具有某些类似人类的特性，如： 知识与信念( k n o w l e d g ea n db e l i e f s ) ：每个a g e n t 都具有其特定的知识源，而且 a g e n t 还可以对其所掌握的信息进行推理，同时还可根据所处的环境选择相适应的推理 策略；信念是a g e n t 对当前所处环境中事物的看法，可以随环境而变化，且可与其它 a g e n t 进行交互与共享。 意图( i n t e n t i o n ) ：a g e n t 的意图是a g e n t 对自身行动的预先安排，是a g e n t 未来行 动的方向。a g e n t 拥有一个意图，它就接受了一个任务以确定如何完成该意图，并且即 使有不可预测的情况发生，a g e n t 仍然坚持试图去完成它。 诚实和理性( h o n e s t ya n dr a t i o n a l i t y ) ：a g e n t 是诚实的，即其所反映的情况都是真 实的、确实存在的；a g e n t 是理性的，即a g e n t 的行为都是为了实现其目标，a g e n t 不 会试图阻碍其目标的实现。 当前对强概念a g e n t 的研究主要集中在理论方面。一个关于强概念a g e n t 的定义可 表述为：“一个a g e n t 是这样一个实体，它的状态可以看作是由信念( b e l i e f ) 、能力 ( a b i l i t y ) 、意图( i n t e n t i o n ) 、承诺( c o m m i t m e n t ) 等心智构件( m e t a lc o m p o n e n t ) 组 成。 3 6 , 3 7 】 从具体应用上来说，a g e n t 是实际的和有用的，例如某些a g e n t 可以使得一些简单 的在线( o n l i n e ) 、重复和费时的工作自动化。下面简要介绍一下软件a g e n t 于协商领域中 的定义： 软件a g e n t 是协商者：一组软件a g e n t 可以通过协商做出决策或形成联盟。协商 ( n e g o t i a t i o n ) 并非新鲜事物，经济学领域中对其已有较为深入的研究。近年来，随着 a g e n t 研究的深入，对a g e n t 动态特征与a g e n t 之间交互活动的研究逐渐成为研究的重 点领域之一。协商是解决a g e n t 之间冲突的一种有效方法。例如，对于组织一个具有复 杂时间限制的会议，a g e n t 可帮助与会者解决令人困扰的时间限制均衡问题，同时可能 令与会者都感到满意。 由此可见，a g e n t 是一种在异质的协同环境中能够持续完成自治的，面向目标行为 6 硕士论文 多a g e n t 系统的服务协商机制的研究 的软件实体。单个a g e n t 实现的目标通常是目标集的一部分，它可能与社会上( s o c i e t y ) 其它a g e n t 进行交互来完成复杂任务。a g e n t 不仅仅能作用于自身，而且可以施动作于 环境，并能根据感知到的环境状态或环境的反馈信息，重新评估自己的行为并改变自身 状态。同时，它能与其它a g e n t 协同工作。 一般来说，一个a g e n t 拥有有限的知识源，具有多个目标，以及适应动态环境的能 力。a g e n t 拥有的知识是关于它所处世界或它所需求解问题的描述，这些知识可以是人 赋予的，也可以是a g e n t 通过感知或学习得到的，包括自我认识( a u t o e p i s t e m i c ) 知识， 即一般技能和经验知识，以及主客观背景知识，同时还应包括与其它a g e n t 合作时应有 的有关协商、协作方面的知识。a g e n t 所采取的一切动作都是面向目标的，目标可以是 静态的，也可以是动态的，静态目标指a g e n t 的行为是为了满足某个断言；动态目标指 随时空变化的目标，a g e n t 要达到目标，首先必须能感知环境，然后利用内部知识和能 力形成一系列可执行的动作序列( 规划) ，并选择执行。a g e n t 适应动态环境的能力是指 其所具有的推理、决策、计划和控制能力。 2 1 2 软件a g e n t 的特性 从a g e n t 的定义可以知道，a g e n t 首先是智能的，它应对环境有响应性、自主性和 主动性等；同时，a g e n t 是具有社会性的【3 8 】。 自主性( a u t o n o m y ) ：一个a g e n t 能在没有与环境的相互作用或来自环境的命令的 情况下自主执行任务。这是a g e n t 区别于普通软件程序的基本属性。 响应性( r e a c t i v i t y ) ：a g e n t 必须对来自环境的影响和信息做出适当的响应。 主动性面向目标( p r o a c t i v i t y g o a lo r i e n t e d ) ：a g e n t 不仅对环境变化做出反应， 而且在特定情况下采取主动行动，这种自身采取主动的能力需要a g e n t 有严格定义的目 标。 推理学习自适应能力( l e a r n i n g a d a p t a t i o n ) ：a g e n t 的智能由三个主要部件来完 成，即内部知识库、学习或自适应能力以及基于知识库内容的推理能力。 可移动性( m o b i l i t y ) ：一个a g e n t 在计算机网络中漫游的能力。 角色( c h a r a c t e r ) ：a g e n t 在社会活动中对安全性、风险、信任、诚实等因素的考 虑。 通信合作协调( c o m m u n i c a t i o n c o o p e r a t i o n c o o r d i n a t i o n ) ：这是在a g e n t 群体中 应具有的社会属性。 2 1 3a g e n t 的分类 由于a g e n t 的定义不统一，各个领域的研究者都把具有某些a g e n t 属性的研究对象 称为某类a g e n t 【3 9 】。因此，为明确这些a g e n t 的具体含义，必须根据a g e n t 的不同功能 和特性对a g e n t 进行分类。本节对这些a g e n t 进行归类总结，并解释它们的具体含义。 7 2m a s 及其协商技术的基奉概论 硕士论文 a g e n t 可分为人类a g e n t 、硬件a g e n t 和软件a g e n t ，本文研究的是软件a g e n t 。对 软件a g e n t t 4 0 】可大致分类如下： ( 1 ) 按功能划分，可分为如下几类： 信，皂, i n t e m e ta g e n t ( i n f o r m a t i o n i n t e m e ta g e n t ) ：支持用户在分布式系统或i n t e r n e t 网络中智能搜索信息或智能管理网络资源。 界面a g e n t ( i n t e r f a c ea g e n t ) 或个人助手4 1 】：它的主要任务是协助用户完成乏味而 重复性的工作。a g e n t 将观察并监督用户怎样执行特定的任务，当这些a g e n t 能确定用 户在特定情况下将如何反应时，它就开始替代或者帮助用户完成任务。这些a g e n t 已针 对某一用户进行了个性化处理，适应于特定用户的行为。这些问题与人机接口( h c i ) 、 用户建模和模式匹配密切相关。 任务a g e n t ( t a s ka g e n t ) ：是帮助人类进行复杂决策和其他知识处理的软件a g e n t 。 这些a g e n t 以a i 领域的机器学习、计划、资源受限的推理、知识表达等为基础在一实 用框架中应用。 ( 2 ) 按属性划分，可分为如下几类： 反应a g e n t ( r e a c t i v ea g e n t ) ：具备对当时处境的实时反应能力的a g e n t 。 审慎a g e n t ( d e l i b e r a t i v ea g e n t ) ：在目标指导下具备自主行动能力的a g e n t 。 合作a g e n t ( i n t e r a c t i v ea g e n t ) ：具备社会合作能力的a g e n t 。 混合a g e n t ( h y b r i da g e n t ) ：具有实时反应、目标指导下自主行动及合作等综合能 力的a g e n t 。 ( 3 ) 按行为方式划分，可分为如下几类： 自主a g e n t ( a u t o n o m o u sa g e n t ) ：在复杂动态环境中自主感知和行动。 多重a g e n t ( m u l t i a g e n t ) ：一个a g e n t 能利用关于其他a g e n t 的知识来协调它与 其他a g e n t 的行动或合作完成目标1 4 引。 助手a g e n t ( a s s i s t a n ta g e n t ) ：只与人类a g e n t 相互作用。 ( 4 ) 其他一些特殊类型的a g e n t ： 移动a g e n t ( m o b i l ea g e n t ) ：位于网络中并通过迁移或服务接口能与网络中其他程 序进行通信的a g e n t 。它通常是由客户端迁移到服务器端执行的脚本程序。 可信a g e n t ( b e l i e v a b l ea g e n t ) ：它是在与人的相互作用( 如在一个计算机游戏) 中 以“令人信任的特征来执行，它需要处理与人的相互作用中发生的各种情况，而不是 局限于把少量事情做得特别好。典型例子有教育、娱乐a g e n t 等。 8 硕上论文 多a g e n t 系统的服务协商机制的研究 2 2m a s 的基本理论 2 2 1m a s 定义 所谓m a s 4 3 】是指由多个相互作用、相互联系的a g e n t 组成的一个较为松散的多 a g e n t 联邦，这些a g e n t 成员之间相互协同，相互服务，共同完成一个任务，其整体的 协作求解能力超过了单个a g e n t 。 2 2 2m a s 的特征 ( 1 ) 单个a g e n t 能力有限； ( 2 ) 单个a g e n t 能够独立、自治的解决问题； ( 3 ) 数据是分布式处理的； ( 4 ) 计算是异步的。 2 2 3m a s 的体系结构与协作机制 多a g e n t 系统的体系结构心】主要是指系统中的各a g e n t 之间的信息及控制关系，即 各个a g e n t 以什么样的形式组织起来，以及每个a g e n t 具有什么样的结构来共同完成系 统任务的求解，通过定义a g e n t 之间的权威关系，为a g e n t 提供交互式框架。 对协作机制的分类源于m a s 的组织结构分类，根据是否存在管理和服务机构，m a s 的组织结构可分为分布式、集中式和混合式3 种，具体结构见图2 1 ，其中集中式与分 布式的区别就在于有没有一个中心管理者负责成员a g e n t 的集中控制。 9 2m a s 及其协商技术的基本概论硕士论文 a 集中式 c 混合式l 表示管理服务机构 。 表示成员a g e n t b 分布式 图2 1m a s 体系结构 2 3m a s 协商的定义与关键技术 d 混合式2 2 3 1m a s 协商的定义 由于各个研究领域的研究者从各自角度出发对协商进行定义，所以至今对协商没有 一个明确统一的定义。下面介绍几种代表性的定义： ( 1 ) d a v i s 和s m i t h 提出合同网模型，将协商看成是由系统中协商双方信息的交互、 协商双发从各自角度对信息的评估、最后形成统一意见等三个要素构成。 ( 2 ) p r u i t t s 对协商的定义为：协商是由双方或多方联合决策的过程。首先，协商方提 出矛盾的要求，接着通过相互之间的让步或者谋求一个新的解决方法的过程形成统一意 见。 ( 3 ) h u h n s 和s t e p h e n s 将协商定义为一个过程，经过这个过程系统中的a g e n t 达到统 一决策。在该过程中，每个a g e n t 均意图达到自己的目的。 ( 4 ) 史忠植认为，协商在m a s 中的定义可以有多种理解。一种理解为，子问题和资 源的指派是协商。各方面都有自己的算法和机制。另一种理解为，a