（计算机应用技术专业论文）基于eclipse环境的多agent开发平台研究与设计.pdf

摘要摘要随着信息技术的飞速发展，计算机软件在社会各个领域的普及程度越来越高，同时社会对计算机软件也提出更高的要求，软件的规模和复杂度越来越高，面向网络的分布式软件系统是软件发展的总趋势，这使得支持软件产业正常发展的软件工程技术面临着巨大的压力，如何高效高质量地开发出复杂分布式软件是摆在面前的重大课题。传统的面向对象软件工程技术虽在确保开发质量和开发效率方面获得巨大成功，但这种软件工程技术在开发分布式复杂软件系统时遇到了前所未有的障碍，因为软件的一个应用趋势是能够适应不断变化的社会需求，传统面向对象技术对适应领域变化方面并没有太大优势，这要求开发的软件在复用技术上应有突破，尤其要求对复用技术的高效整合有新的要求，而这两项要求是以多a g e n t 技术为代表的分布式软件开发技术的基本前提，是它的一个固有特性，而这也符合面向服务的架构( s o a ) 这一发展方向。但到目前为止，面向分布式环境应用的软件工程技术在开发效率和确保开发质量方面还没有完美的统一起来，开发一面向多a g e n t 软件系统的软件开发平台，并确保在此平台上能高质高效地开发出分布式软件系统是解决这个问题的一个突破口，为此，我们提出了一具有角色行为模板特性的a g e n t 参考模型，并以此为理论基础，构造了一面向具体应用的多a g e n t 系统开发平台。由此平台所开发的a g e n t 个体，具有根据角色特征通过自学习功能自动生成问题解决方案。并能在角色方案管理器( 角色行为模板) 的指导下，主动实现问题的自动求解和与其他a g e n t 的自动交互。基于插件的e c l i p s e 开发平台本身采用了类似组件的开发模式，在其基础上开发有效率较高、配置灵活、界面友好等特点。为此，选择其作为多a g e n t 开发平台的实现基础。本文在开发的基于e c l i p s e 环境的多a g e n t 开发平台上，尽量提供更多的基础技术和方案，给平台的使用者更多的选择，同时尽量地降低用户开发的复杂程度，以无代码开发为宗旨，这种开发软件的方式更类似于是一种软件配置技术。设计尽可能多的标准件，给客户更多的选择同时给以更多的方便。关键词：a g e n t ：多a g e n t 平台：s o a ；j a v a ；e c ii p s ei ia b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fi n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y , c o m p u t e rs o f t w a r ei sp o p u l a r i z e dm o r ea n dm o r ei na l lf i e l d so f t h es o c i e t y , a n dw h i l ei ti se x p e c t e dh i g h e rb yt h es o c i e t y s o f t w a r es c a l ea n dc o m p l e x i t ya r ea g g r a v a t e dm o r e ，t h ed i s t r i b u t e ds o f t w a r es y s t e mo r i e n t e di n t e m e ta n di n t r a n e ti sat e n d e n c ya ts o f t w a r ed e v e l o p m e n t i tm a k e st h es o f t w a r ee n g i n e e r i n gt e c h n o l o g yw h i c hs t a n d sf o rs o f t w a r ed e v e l o p m e n tn o r m a l l ye n d u r eg r e a tp r e s s u r e i ti sag r e a tc h a l l e n g eh o wt od e v e l o pc o m p l e xd i s t r i b u t e ds o f t w a r eh i g h e rq u a l i t ya n de f f i c i e n c y a l t h o u g ht r a d i t i o n a ls o f t w a r es y s t e mo r i e n t e do b j e c to b t a i n sg r e a ts u c c e s sa te n s u r i n gt h eq u a l i t ya n de f f i c i e n c yo fd e v e l o p m e n t ，i tf a c e sr e s i s t a n c en e v e rf o u n db e f o r ea td e v e l o p i n gc o m p l e xd i s t r i b u t e ds o f t w a r e a sat e n d e n c yo fs o f t w a r ed e v e l o p m e n ti st os u i tt h ev a r i a t i o no ft h es o c i e t yr e q u i r e m e n t ，t h et e c h n o l o g yo r i e n t e do b j e c th a sn o tam o r ea d v a i l t a g e o l l sp o s i t i o ni nt h ea s p e c to fs u i t i n gt h ec h a n g ei nt h es o c i e t y t h ed e v e l o p e ds o f t w a r es h o u l dm a k eab r e a k t h r o u g ha tt h er e u s eo fc o m p o n e n t s a n dh a v eah i g h e rd e m a n dw i mt h e i rc o n v e r g i n go no n ea n o t h e rt o o w h i l et h et w oc h a r a c t e r i s t i c sa r eb a s i ch y p o t h e s i so fd e v e l o p i n gd i s t r i b u t e ds o f t w a r es y s t e m ，t h e yc o n f o r mt os e r v i c e s o r i e n t e dm c h i t e c t u r e ( s o a ) u pt on o w ,t h es o f t w a r ed e v e l o p m e n tt e c h n o l o g yo r i e n t e dd i s t r i b u t e ds y s t e mh a sn e v e rc o o r d i n a t e dd e v e l o p m e n tq u a l i t ya n de f f i c i e n c y t h a td e v e l o p i n gam u l t i a g e n tp l a t f o r mi sab r e a k t h r o u g hw h i c hs o l v e st h i sq u e s t i o n w em e d i t a t ed o i n ga l la t t e m p ta t i t o nt h i sm u l t i a g e n tp l a t f o r mb a s e do ne c l i p s e ，w ep r e p a r et op r o v i d em o r eb a s i cm c h n o l o g ya n ds c h e m e s ，s u p p l ym o r es e l e c t i o nt ot h ep e r s o n sw h ou s et h ep l a t f o r m ，w h i l ew ed oo u rb e s tt or e d u c et h ed i f f i c u l t yd e g r e eu s i n gi t t h i sw a yo fd e v e l o p i n gs o f t w a r ei sm o r el i k eat e c h n o l o g yo fs o f t w a r ec o n f i g u r e ：d e s i g n i n gal o to fn o r m a lh a r d w a r e ，p r o v i d i n gm o r es e l e c t i o na n dc o n v e n i e n c et ou s e r s w ee x p e c tt h a to u ri l le f f o r t sh a v ei t st h e o r e t i c a la n dr e a l i s t i cv a l u e k e y w o r d s ：a g e n t ；m u l t i a g e n tp l a t f o r m ；s o a ；j a v a ；e c l i p s e论文原创性声明本人声明，所里交的学位论文系在导师指导下本人独立完成的研究成果。文中依法引用他人的成果，均已做出明确标注或得到许可。论文内容未包含法律意义上已属于他人的任何形式的研究成果，也不包含本人己用于其他学位申请的论文或成果。本人如违反上述声明，愿意承担以下责任和后果：1 交回学校授予的学位证书；2 学校可在相关媒体上对作者本人的行为进行通报；3 本人按照学校规定的方式，对因不当取得学位给学校造成的名誉损害，进行公开道歉：4 本人负责因论文成果不实产生的法律纠纷。1，l ，论文作者签名：豇。日醛兰：往日期：2 1 堕2 年：l 月毕日论文知识产权权属声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属东北电力大学。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为东北电力大学。论文作者签名：导师签名：善五牡日期：埤年月4 日日期：年月日第1 章前言随着信息技术的飞速发展，计算机软件在社会各个领域的普及程度越来越高，同时社会对计算机软件也提出更高的要求，软件的规模和复杂度越来越高，面向网络的分布式软件系统是软件发展的总趋势，这使得支持软件产业正常发展的软件工程技术面临着巨大的压力，如何高效高质量地开发出复杂分布式软件是摆在面前的重大课题。传统的面向对象软件工程技术虽在确保开发质量和开发效率方面获得巨大成功，但这种软件工程技术在开发分布式复杂软件系统时遇到了前所未有的障碍，因为软件的一个应用趋势是能够适应不断变化的社会需求，面向对象技术对适应领域变化方面并没有太大优势，这要求开发的软件在复用技术上应有突破，尤其要求对复用技术的高效整合有新的要求，而这两项要求是以多a g e n t技术为代表的分布式软件开发技术的基本前提，是它的一个固有特性，而这也符合面向服务的架构( s o a ) 这一发展方向。但到目前为止，面向分布式环境应用的软件工程技术在开发效率和确保开发质量方面还没有完美的统一起来，开发一面向多a g e n t 软件系统的软件开发平台并确保在此平台上能高质高效地开发出分布式软件系统是这个问题解决的一个突破口，在这方面做一些尝试，这是本课题开发的初衷也是最终目标。1 1 多a g e n t 开发平台背景无论在理论、软件工程方面还是应用方面a g e n t 技术都得到了巨大的关注，而且，也出现了大量的构建a g e n t 系统的工具，例如：k q m l 规范的撰写人t i m与l a b r o u 对主体提出了用c p n 对主体间的会话机制进行建模。在会话研究的基础上研制了一个主体系统平台j a c k a l ，并进一步开发出用于供应链管理的m a s系统c 1 m p l e x 。多伦多大学研制的a b s 系统、斯坦福大学的j a t l i t e 系统等等。a b s 系统采用了c o o l 语言封装了主体的协作层和通信层的功能，通过会话过程来完成主体间的协作，而把主体具体完成的活动封装在内部。j a t l i t e 则东北电力大学硕卜学位论文相当于一个封装器，将应用程序封装起来，为之提供基于k q m l 的消息传递功能。还有a t e ( 英国通信研究实验室) 的z e u s 系统z e u s 系统是一个可视化的支持主体快速开发的工具箱，用纯j a v a 语言编写。具有很好的跨平台可移植性。但是，多数a g e n t 系统以智能性为主要着眼点，不适合现实世界应用。这使得这些a g e n t 系统仍处在实验室研究原型阶段，而处于实际工商业界应用的a g e n t系统比较少，而且缺乏有效的分析设计方法学指导，难以达到工程化开发的目的。随着计算机网络技术的迅猛发展，计算机应用在不断扩大和深入。当前，网络软件呈现出分布、自适应、动态扩展、开放、异构等特征，如因特网环境下语义w e b 信息服务系统，电子商务系统等，开发过程也常常采用生长式或进化式途径，这类系统在软件体系结构，生命周期和开发方法等方面与传统软件帽比发生了很大变化，从而对软件方法学在技术、过程和工具等各方面提出了新的挑战。复杂软件系统往往包含复杂的组织关系，这些组织关系使得一些分散的模块可以被划分在一起，被视为概念上的一个实体；其次，这些特征化的实体之间有着高级的链接关系；再次，实体间的关系是变化的，要求每个实体应该具有适应这种变化的能力而基于a g e n t 的软件系统有着灵活的组织关系，可以按一定的机制自动建立和解除。这种结构使单个的a g e n t 可以独立的开发，然后加到系统中。这样，基于a g e n t 的复杂软件系统有着良好的可成长性，符合软件系统对系统成长性的要求在过去的十年间，a g e n t 技术受到越来越多的关注，出现了一些成功的应用实例。虽然a g e n t 的概念目前尚无统一的定义，但其自主性、交互性、反应性和自发性等特征还是得到学术界的共识。a g e n t 的理论、技术，特别是多ag e n t 的理论、技术，为分布开放系统的分析、设计和实现提供了一个崭新的途径。被誉为“软件开发的又一重大突破”。自2 0 世纪9 0 年代中后期以来，人们开始关注多a g e n t 系统的软件建模方法的研究，提出了一些多a g e n t 系统的软件开发方法，但多是针对具体的a g e n t 系统或特定的应用领域，很难规定一个通用的a g e n to r i e n t e dp r o g r a m m i n g ( a o p ) 范型。而己有的a g e n t 方法学基本集中于分析阶段，完整的分析、设计模型还很少。主要根源在于a g e n t 形式模型多样化导致不存在第1 章前言像面向对象那样的面向a g e n t 程序范例以及a g e n t 技术框架。当前主要存在的问题还有：1 没有面向a g e n t 的开发方法来把设计好的组件有效组织起来。2 没有可重用的开发工具以便能提供一些高层的基础设施支持，使设计者能集中精力设计a g e n t 的相关特性。3 缺乏良好的用户界面，没有标准的评估方案等。为了更好地达到工程化开发的目的，并且让a g e n t 的使用者更方便地创建基于a g e n t 的应用程序，并且使a g e n t 的分析、设计和实现集成在一起，形成一套完整的开发方法学，并提供完整易用的工具支持。我们设计一套基于e c l i p s e 平台的多a g e n t 集成开发环境来支持我们的工程化开发。为用户提供友好的开发和配置工具。并且试图开发一套基于u m l 的建模工具来完善我们的面向a g e n t 的软件工程方法学的研究。1 2 多a g e n t 开发平台功能及作用近年来，有关多a g e n t 理论及应用的研究已经成为分布式人工智能的热点，面向a g e n t 的软件工程方法学日益受到人们的重视，有的国际性组织开发了一些有关a g e n t 的开发工具。但是，这些工具很少能够从软件过程的角度来考虑从a g e n t 的分析、设计到实现等方面的集成。同时，a g e n t 的开发过程也缺乏统一的软件工程方法学的指导。因此，本课题在开源工具平台e c l i p s e 上，应用j a v a 和k q m l 语言等技术设计并开发一个面向a g e n t 系统的集成开发环境。主要在以下几方面做深入地研究：全面分析比较已有的面向a g e n t 方法学，提出了一种面向a g e n t 的分析模型框架，用以指导面向a g e n t 分析和开发，并为后续的应用奠定了基础。深入地分析与研究了e c l i p s e 平台的开放式体系结构及其工具，并在此基础上对e c l i p s e 中的p d e 插件、j d t 插件和g e f 插件的核心源代码进行细致地剖析，同时把从分析源代码过程中得到的知识应用于基于e c l i p s e 平台的a g e n t 集成开发工具中。在e c l i p s e 平台上设计并开发了一个图形化的基于j a v a语言的集成开发环境，通过这些尝试性地工作，实现一个面向企业级集成的a g e n t 开发平台原型系统。由于其具有开放性、灵活性和智能性等特点，我们相信它为实现不确定环境下企业级的动态协作以及遗产系统改造提供了可靠、方东北电力大学硕十学位论文便、灵活的工具。1 3 本文研究的主要内容本课题目标是构造比较通用的基于e c l i p s e 的构件化主体开发环境，以支持需要高度灵活性、可扩展性和一定生长特性的企业级信息系统建设与集成。尽管对于a g e n t 的研究已经开展数十年，但相应设计开发工具、支持语言以及相应的软件工程过程、方法学等仍处试验研究阶段而远未达到成熟的地步。因此本文研究集中在主体系统的分布性和自主性对企业信息系统的意义以及面向a g e n t 的软件开发方法学上，力图为面向具体应用领域的主体快速开发提供一整套的从a g e n t 的分析、设计到实现的开发环境。虽然已经提出各种不同的方法学二但是对于其方法学中模型的描述所用的单个图，它们都缺少精确的语义描述，因此，在系统开发不同阶段的图也就缺少一致的规则。u m l 作为一种标准的面向对象的建模语言，它有精确的语义描述，并且在不同开发阶段它的各个图之间都有一致的规则可以利用，而且有比较好的工具支持，在现实中的应用比较成熟。因此我们认为目前的研究趋势是把a g e n t 与对象不同的方面用u m l 描述出来。利用u m l 的扩展机制，我们可以根据项目的需要塑造和培育u m l ，比如：在对a g e n t 系统建模时不仅要考虑到对a g e n t 内部的行为( 如自治性、目标等) 的建模，而且要考虑他的外部行为，如交互、合作等性质，如果考虑到环境的话，还有可能引入o n t o l o g y 技术来描述a g e n t 的生存环境。这样我们通过扩展u m l 标准就得到一种分析和设计a g e n t系统的比较完备的软件工程方法学。本文在开发的基于e c l i p s e 环境的多a g e n t 开发平台上，尽量提供更多的基础技术和方案，给平台的使用者更多的选择，同时尽量地降低用户开发的复杂程度，以无代码开发为宗旨，这种开发软件的方式更类似于是一种软件配置技术。设计尽可能多的标准件，给用户更多的选择同时给以更多的方便。第2 章多a g e n t 基本理论第2 章多a g e n t 基本理论2 1a g e n t 概述2 1 1a g e n t 概念a g e n t 的概念最早出现在2 0 世纪7 0 年代的人工智能( a i ：a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e )中，8 0 年代后期，中文译为“代理，但一般被称为“智能体”或“智能主体”。这一概念在许多领域被引用，不同的研究人员从不同的研究领域和内容出发，给出了许多不尽相同的定义。虽然到目前为止尚未有一个对a g e n t 统一的定义，但更多的研究人员对于a g e n t 的弱定义观点较一致，认为具有自主。i 生( a u t o n o m y ) 、社交性( s o c i a la b i l i t y ) 、能动性( p r o a c t i v e n e s s ) 的硬系统或基于软件的计算机系统被称为a g e n t 。1 2 ，3 1 a g e n t 的弱定义的概念己在许多领域被研究人员所接受。但在人工智能研究领域中，许多研究更强调a g e n t 应具有更多人的特质，即人的精神状态，于是提出了a g e n t 的强定义。认为a g e n t 还需具有知识与信念、意图和义务、诚实和理性的特征。下面是引自w o o l d r i d g e 和j e n n i n g s 的定义：a g e n t 是处在某个环境中的计算机系统，该系统有能力在这个环境中自主行动以实现其设计目标。叫】图2 1 给出了一个a g e n t 的抽象视图。在这个框架中，可以看到a g e m 为了影响其环境而产生动作输出。在复杂度较高的环境中，a g e n t 不能完全控制环境，最多只能部分地控制，即对环境产生影响。从a g e n t 自身的角度来说，这意味着东北电力人学硕t 学位论文在相同的环境中多次执行同一个动作可能会出现完全不同的效果，因此通常假定一般情况下环境是不确定的。2 1 2a g e n t 具有的特性对于a g e n t 所应具有的特征，存在强弱两种定义。“弱定义”认为a g e n t 应至少具备以下基本特征：( 1 ) 自治性( a u t o n o m y ) ：a g e n t 可在没有人或其他程序介入时自主地执行操作，可以控制自己的动作和内部状态。( 2 ) 社会能力( s o c i a la b i l i t y ) ：a g e n t 以与其它a g e n t 、人通过某种a g e n t通信语言进行交互。( 3 ) 反应性( r e a c t i v i t y ) ：a g e n t 能够感知环境( 可能是物理环境、通过用户界面与之交互的用户、其他a g e n t ，i n t e m e t 或者上述所有内容的集合) ，并对外界的变化做出反应，甚至通过行为改变环境。( 4 ) 能动性( p r o - a c t i v e n e s s ) ：a g e n t 主动表现出目标驱动的行为，能够自行选择合适时机采取适当动作。“强定义”认为a g e m 除了具有上面这些特征以外，还应该具有通常人类的特性，如知识、信念、意图、承诺等心智状态。s h o h a m 在文献 3 1 提出面向a g e n t 编程( a g e n t - o r i e n t e dp r o g r a m m i n g ，a o p ) 时用了强定义：“一个a g e n t 是这样一个主体，它的状态，可以看作是由信念( b e l i e f ) 、能力( c a p a b i l i t y ) 、选择( c h o i c e ) 、承诺( c o m m i t m e n t ) 等心智构件( m e n m lc o m p o n e m ) 组成。”也有其他一些有关a g e n t 的定义认为完整的a g e m 还应该具有以下的特征：( 1 ) 持续性( ( l o n g e v i t y ) ：a g e n t 是持续或连续运行的过程，其状态在运行过程中应该保持一致。( 2 ) 推理和规划能力( r e s o r t i n ga n dp l a n n i n g ) ：a g e n t 根据其当前的知识和经验，以理性的方式进行推理。当遇到意外事件时，a g e n t 能够综合考虑各种因素，从各种可行的行动路线中选出最佳方案完成任务，使得系统保持正常运行。与此同时也体现了a g e n t 的鲁棒性。( 3 ) 适应性( a d a p t a b i l i t y ) ：a g e n t 能够根据过去的经验和知识的积累，修改自己的行为以适应新的环境。第2 幸多a g e n t 基本理论- -f( 4 ) 移动性( m o b i l i t y ) ：1 由于a g e n t 分布于网络环境之中，a g e n t 以从一个地方移动到另外一个地方而保持状态不变。a g e n t 还可以携带数据，在远程执行智能指令。( 5 ) n 靠性( v e r a c i t y ) ：a g e n t 采取的行为和给出的结果是符合用户利益的，不会提供错误信息。2 1 3a g e n t 分类从不同的角度，a g e n t 有下面几种分类方法：( 1 ) 根据a g e n t 的存在形式：分为有形a g e n t 和无形a g e n t 。有形a g e n t 可以是智能控制器、机器人，甚至是操作人员。无形a g e n t 一般指软件a g e n t ，可能有若干个软件a g e n t 存在于一台或多台计算机中，它对外表现的主体并不是计算机，而是无形的软件。( 2 ) 据a g e n t 的可移动性：分为静止a g e n t 和移动a g e n t 。对具有有形实体的a g e n t ，可移动性是容易理解的，如移动机器人。对于无形实体的软件a g e n t ，是指可自主地在网络中的主机之间移动的计算机程序。在电子商务、信息获取和网络管理等方面。( 3 ) 根据a g e n t 的思维深度：可分为反应型( r e a c t i v e ) a g e n t ，深思型( d e l i b e r a t i v e )a g e n t 和混合型( h y b r i d ) a g e n t 。反应型a g e n t 对周围环境无任何的符号表示模型，它仅仅对所处环境状态变化产生激励响应。而深思型a g e n t 具有一个内部符号推理模型，为与其它的a g e n t 协调，通过推理产生规划和协商产生决策。对反应型a g e n t 和深思型a g e n t 的组合，形成了混合型a g e n t 。( 4 ) 根据a g e n t 的基本属性分类：有协作a g e n t 、协助学习a g e n t 、交互a g e n t ，灵巧a g e n t 。这种分类并非是很明确的，只是为了突出它的主要能力。如协作a g e n t 强调的是其自主性和协作能力，但并不是没有学习能力。2 2m a s 概述2 2 1m u l t i a g e n t 概念所谓m u l t i - a g e n t 系n ( m a s ) ，是由多个可计算的a g e n t 组成的集合，其中每个a g e n t 是一个物理抽象的概念或抽象的实体，可作用于自身和环境，并与其它a g e n t 联系。也可定义为：m a s 是由一些对所处环境具有局部观点并可对环境产生局部响应的a g e n t 构成的网络系统。【4 ，“】而d a v i s 给出了更简洁的定义：m a s是一个分布系统，系统中有多个异步且松藕合的问题求解器( p r o b l e ms o l v e r ) 共同协作，以完成无法由单一求解器独立承担的任务。此处的“异步”表明各问题求解器是并行操作：“松藕合”则表明各问题求解器主要的工作是内部计算，而不是相互间通讯。从具体应用的角度看，m a s 中的每一个a g e n t 以提供特定领域的专家级技术，实现领域专家级的功能。通过多个a g e n t ( 领域专家) 的协作，实现知识共享和功能互补，可以解决单个a g e n t ( 领域专家) 无法解决的问题，或者提供更优的方案。m u l t i a g e n t 理论的研究，实质上是分布式人工智能d a i i s t r i b u t e d a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e ) 的一个分支。分布式人工智能侧重于对计算机制的研究，如对分布的传感器数据分析、组织结构和协调协议等的研究。随着对传统人工智能系统的深入研究，派生出了协商理论、分布推理、a g e n t 间的学习和通讯语言等新兴的研究领域。这些研究工作的深入，也使得d a i 的研究重点逐渐转向以多个具有智能和自主性的a g e n t 为主体对象的m u l t i - a g e n t 理论研究。2 2 2m a s 研究内容当前，m a s 研究的目标是构造一个可以与其他系统相互协作，具有灵活自主决策能力的系统。围绕这个目标，许多研究者己展开了以下几个方面的研究工作：( 1 ) 为a g e n t 及m u l t i a g e n t 的行为进行公式化的逻辑描述及建立模型。r a o等人提出基于模态逻辑的b d i 模型理论是最具有代表性的，但其“逻辑全知”问题又是影响理论上进一步发展的因素；另外，还有j o s e p h 提出的关于知识和信念的逻辑；c o h e n 提出的描述a g e n t 预先观念的逻辑。( 2 ) m u l t i a g e n t 间协调的策略。这类研究包括执行复杂任务时，协作成员的组成，任务的报酬分配，各a g e n t 的协作策略等问题。( 3 ) 知识层上的a g e n t 通讯协议及语言。基于数据通讯技术，为a g e n t 之间能够方便地实现知识的传递和共享以及任务协作中的协商，在知识层上a g e n t第2 章多a g e n t 基本理论通讯协议及语言的开发受到高度的重视。( 4 ) 面向a g e n t 的编程语言。为了方便的构造一个软件a g e n t ，并赋予a g e n t的特性，s h o h a m 首先提出了面向a g e n t 的编程语言( a o p ) 的基本框架。指出面向a g e n t 的编程将极大提高我们设计、构造复杂分布式的软件系统的能力。( 5 ) 智能a g e n t 系统的软件开发。现已出现了一些基于a g e n t 的软件平台，如m a s s y v em u l t i a g e n tk i t 提出了通过可视化编辑，配置系统结构和推理规则，模拟移动的a g e n t 行为，i b m 开发的基于j a v a 的a g e n t 系统。( 6 ) 多智能a g e n t 学习。是近年来开始高速发展的一个研究方向。多a g e n t系统在结构和功能上都非常复杂。对于大多数实际应用，设计者都无法事先描述a g e n t 的系统行为和环境所有的状态，也无法事先给定所有可能发生事件的对策。因此多a g e n t 系统客观上需要具有学习能力或自适应性，使系统能够具备通过学习解决新问题的能力。1 2 3 12 2 3多a g e n t 系统的应用及发展由于多a g e n t 系统的分布性和智能性，以及a g e n t 具有的理性特点，比起传统的人工智能技术有更强的优越性和适用性，并且由于计算机及网络己渗入到各个领域，使得a g e n t 和m u l t i - a g e n t 系统具有广阔的应用前景。多a g e n t 系统不仅在计算机技术、控制技术等领域得到深入的研究和应用，而且在社会、经济和医学等领域也得到广泛的应用，而且涵盖了越来越广的知识领域和交叉学科。( 一) 网络移动a g e n t随着i n t e m e t 以及网络信息技术的飞速发展，在网络上出现了多种信息服务相关的a g e n t 。主要包括进行有效网络查询的a g e n t 以及代理用户部分工作的综合用户服务界面a g e n t 。基于网络的分布性，产生了移动a g e n t ( m o b i l e a g e n t ) 的概念。移动a g e n t 可以定义为“具有跨平台持续运行、自我控制转移能力、模拟人类行为关系并能够提供某些智能服务的程序体”。【l 】它不仅为分布式技术增加了智能性和动态性，也进一步扩展了a g e n t 处理网络事务的能力。移动a g e n t 在网络中的应用主要包括以下几个方面：信息服务、网络管理、异步计算和电子商务等。许多研究机构开发出了移动a g e n t 的实验系统，包括东北电力大学硕f 。学位论文i b m 公司的a g l e t 系统、m i t s u b i s h i 公司的c o n c o r d i a 和o b j e c t s p a c e 的v o a g e r等。m a g e d a n z ( 1 9 9 9 ) 将移动a g e n t 引入到智能网和移动通信系统中，实现了分布式网络管理和服务控制。b a l d i 和p i c c o ( 1 9 9 8 ) 提出一种简单网络管理协议( s n m p ) ，将移动a g e n t 和其它形式的逻辑方式相结合，由一个网络管理中心协调移动a g e n t 的工作。m o r e a u ( 2 0 0 1 ) 将移动a g e n t 应用到分布式目录服务和消息路由方面，提高了网络利用率。在分布式数据库应用方面，n d b a s 系统利用移动a g e n t 技术实现多数据库的全局模式管理、用户查询和事务的透明处理( v l a c h和m a r e k ，2 0 0 0 ) 。随着科学技术的迅速发展，还有将移动a g e n t 技术应用于远程教学和健康信息系统，以及智能搜索引擎等，智能检索在网络资源查阅中的应用日渐成熟。在电子商务中，i n t e m e t 的快速发展为电子商务提供了实现交易的空间，作为人的代理，一些智能软件在该领域中发挥了巨大的作用。( 二) 智能机器人。在机器人领域多年来对智能控制器的研究中，多机器人的协调与协作工作一直是智能机器人研究的主要方向。a g e n t 的自治特性和自学习、自适应能力非常符合适用于机器人的建模和协作研究。o l i v e i r a ( 1 9 9 1 ) 介绍了a g e n t 在装配机器人协作控制中的应用，其中每个a g e n t 是一个半自治的实体，有自己的求解的能力，能独立动作求解。h r i s t o ( 2 0 0 2 ) 采用多a g e n t 技术实现了一种具有自设置自调整功能的机器人，能够随着周围环境的变化调整自身的形状。美国c m u 大学用多a g e n t 技术设计的机器人足球系统在国际仿真比赛中连续多次夺冠，促进了a g e n t 技术在世界范围内的研究。( 三) 复杂生产过程调度和系统优化a g e n t 技术已经发展成为进行分布式工业系统建模的一种重要方法，是设计与实施分布式智能制造环境的重要手段( 1 9 9 1 ) 。在柔性制造系统中，将可自主完成某一程序的各个加工单元看成a g e n t ，则整个系统将是一个m a s 系统。基于a g e n t 框架的作业调度问题引起了学者们的研究兴趣，智能调度与指挥方法己被应用于汽车运输调度、列车的编组与指挥、空中交通管制和军事指挥等系统。b u s s m a n n ( 1 9 9 5 ) 提出了面向a g e n t 的制造系统体系结构，采用a g e n t 技术进行制造系统中的物流控制研究。b u t l e r ( 1 9 9 6 ) 研究了包括调度在内的工厂控制算法在变态分层结构的多a g e n t 制造环境中的实施问题。( 四) 多a g e n t 决策支持系统决策支持系统( d s s ) 经过2 0 多年的发展，己从最初个人决策扩展到群体和组织规模的多人决策，出现了分布式决策支持系统( d d s s ) 。从8 0 年代，s c h e r和t h o m a s ( 1 9 8 1 ) 及j a r k e ( 1 9 8 6 ) 等人就开始对d d s s 进行研究，将多a g e n t 技术引入d d s s 的模型库系统，用a g e n t 来描述各部分功能模块，实现模型与数据，模型与方法的集成，可以大大减少模型库的管理工作，模型管理只是更高层次的协调与监控。t u n gb u i ( 1 9 9 9 ) 为研究基于a g e n t 的决策支持系统而提出了一种生命周期法，并建立起了一个a g e n t 决策支持系统的框架。( 五) 面向a g e n t 的程序设计( a o p )面向a g e n t 的程序设计的概念最初是由s t a n f o r d 大学一个研究小组在1 9 9 0年提出的，采用a g e n t 程序设计的语义途径，强调a g e n t 的心智状态的逻辑界定并以此作为a g e n t 程序设计语言的约束。面向a g e n t 的程序设计思想完全有可能成为继面向对象之后的一个新的软件设计规范。面向对象o o p 方法把一个计算系统看成模块，而a o p 方法扩充了这种方法，允许模块拥有有关环境的知识，且允许具有能力和做出承诺。总之，a g e n t 作为一种人工智能思想，它的应用领域很广泛，大到复杂的社会问题和经济问题的分析，小到一个控制系统的设计都可以采用。在国内，a g e n t技术用在智能混合系统设计上，也有与其它智能算法如神经网络等相结合的应用，取得了大量的研究成果。a g e n t 的研究成为当前人工智能领域的热点，而且在不断地深入发展。东北电力大学硕t 学位论文第3 章面向a g e n t 的方法学目前由于对a g e n t 定义的多种多样，因此建立的a g e n t 模型各不相同，这便导致了面向a g e n t 的方法学也多种多样。这部分将分别介绍几种具有代表性的方法学。3 1主要面向a g e n t 的方法学3 1 1g a i a 方法学g a i a 方法学是w o o l d r i d g e ，j e n n i n g s 和k i n n y 提出的。通过“组织抽象”来设计基于a g e n t 的系统，涉及抽象和具体两类概念。抽象使用在系统分析中，不一定有对应的实现，而具体概念用于设计过程，系统中通常有直接对应的实现。分析阶段通过系统“社会组织”来理解系统和系统的结构，组织由相互之自j 有某些关系且相互作用的角色组成。角色的四个属性包括责任、许可、行为和协议。责任确定了功能，许可是角色用于实现责任的权利一允许做什么，行为是不用和其他a g e n t 交互可以采取的行为，而协议定义了a g e n t 之间的交互。在设计阶段，首先将角色映射为a g e m 类型，并且为每一类a g e n t 构造a g e n t实例，然后确定a g e n t 的服务模型，最后构造表示a g e n t 之间的交互模型。1 1 9 1在传统的设计过程中，我们总是把从分析阶段得到的抽象模型转换成更低级的抽象模型，这样我们就可以很容易的去实现它。相比之下，为了实现a g e n t ,在g a i a 中是把分析阶段得到的模型转换成我们可以用传统的技术( 如面向对象技术) 来处理的低级的抽象模型。在g a i a 设计过程中，第一步是映射角色到a g e n t 类型，然后创建每一种a g e n t 类型的一定数量的a g e n t 的实例：第二步是确定服务模型，这个服务模型可以用来在一个或几个a g e n t 中实现一个角色，确认用来实现a g e n t 角色的主要服务。最后创建的是描述不同a g e n t 之间通讯的认知模型。 1 6 1g a i a 也存在一些缺点，首先，g a i a 没有处理系统中有多个a g e n t s 共享同一第3 章面向a g e n t 的方法学个目标的情况；其次，对于开发封闭式的a g e n t 系统来说，g a i a 的确是一种比较不错的方法，但是在如i n t e r n e t 应用的开放式和不可预测的系统中，g a i a 的应用价值很小。 2 9 1 不过z a mb o n e l l i 和j e n n i n g s 已经对g a i a 进行了扩展和改善，使其可以适用于i n t e r n e t 环境。g a i a 是从组织理论的角度来定义系统的，但是组织结构只是在g a l a 中的角色模型和交互模型中隐含地定义，假如能够更直接、更清晰地描述组织结构的话，那么对许多应用程序来说，g a i a 就会有更大的价值。这也可能是我们理解组织的通讯和控制结构的唯一方法。而且组织设计模式的发展对成功的重用m a s 结构会有很大的帮助。3 1 2a m t s ( a g e n tm o d e l i n gt e c h n i q u ef o rs y s t e m so fb d ia g e n t s )a m t s 方法学从内部和外部两个层次对b d ia g e n t 建模。从外部的观点看，系统可以分解为多个a g e n t ，并且它们之间可以相互交互。这些可以由两个模型来得到，a g e n t 模型和交互模型。a g e n t 模型描述了抽象a g e n t 和具体a g e n t 之间的层次关系；交互模型描述了a g e n t 类的职责，它提供的服务以及a g e n t 类与外部系统之间的相关联的交互和控制关系。其中包括了用在a g e n t 之间和a g e n t与其他系统部件( 用户界面) 之间通信的消息语法和语义。从内部观点看，可以把b d i a g e n t 类分为三个模型。他们分别是信念模型、目标模型、规划模型。信念模型描述了关于环境和其内部状态的信息：目标模型描述了一个a g e n t 可以采纳的目标和它对事件的反应；规划模型描述了a g e n t 为了达到它的目标而做的规划。在外部观点的发展过程中，从应用领域的角色确定开始，确定a g e n t 并且把它们划分到一个用类似o m t ( o b j e c tm