（计算机软件与理论专业论文）协同设计平台中的agent技术应用研究与设计.pdf

摘要 摘要 随着计算机辅助设计的广泛应用，使各行各业的设计工作效率大大提高，同 时也提出了通过计算机和网络技术对群体之间的设计工作进行协调，以提高整体 工作效率的要求，协同设计平台正是解决这一问题的一个重要研究方向。 在协同设计的工作过程中不可避免地会出现冲突，因此对冲突的检测、管理 和消解已经成为协同设计平台的一个重要部分。而冲突的检测和消解涉及多个专 业的知识，是一个复杂的智能问题，此外协同设计平台中的设计规范检查等其它 功能也要涉及到智能因素，这就提出了协同设计平台智能化的要求。 a g e n t ( 通常译作“智能体”) 和多a g e n t 技术是一种在软件中引入智能因素 的方法论，多a g e n t 系统具有多个a g e n t 自主协作解决复杂问题的优点，适用于 跨平台、异构的分布式系统，而且多a g e n t 的群体协作行为与协同设计中的群体 成员特征相符，因此a g e n t 多a g e n t 技术适合应用于协同设计平台。 本文以项目“建筑物1 办同设计平台”的开发为背景，对a g e n t 技术在协同设 计平台中的应用进行了研究，运用a g e n t 实现了系统中的一些涉及智能因素的功 能。本论文首先介绍关于a g e n t 多a g e n t 技术的背景知识和协同没计平台的整体 结构，然后设计了一种适用于解决本系统中的智能问题的反应式a g e n t 构造，设 计了系统中的反应式a g e n t 的智能，其中的设计重点是：将智能规则的判断条件 表示为表达式的形式，并通过将表达式解析成二叉树结构的方式来进行规则的判 断，以决定a g e n t 是否执行相应的动作。然后还讨沧了一些与a g e n t 的智能相关 的问题：利用a g e n t 规则的优先级关系实现a g e n t 处理错误输入的容错能力以 及a g e n t 智能库的访问管理和维护。接着以表单预处理检查a g e n t 为例实现原 型系统中的a g e n t ，同时也进行了与a g e n t 相关的系统数据库接口方面的工作。 最后对研究的结果和今后进步研究的展望进行了总结和探讨。 关键词协同设计；智能体；归类式结构；冲突管理。 华南理t 大学硕士学位论文 a b s t r a c t w i t ht h ew i d e l yu s eo fc a d ( c o m p u t e ra i d e dd e s i g n ) ，w o r ke f f i c i e n c yo f d e s i g n i n gi nm a n yp r o f e s s i o n sh a sb e e nv a s t l yi m p r o v e d t h i sh a sa l s ol e d t od e m a n d so fu t i l i z i n gc o m p u t e r sa n dn e t w o r kt e c h n o l o g yi nc o r r e s p o n d i n g t e a m w o r kt oi m p r o v et h et e a me f f i c i e r i c y ，a n dt h ec o l l a b o r a t i v ed e s i g n p l a t f o f misa ni m p o r t a n td i r e c t i o rt om e e tt h i sr e q u e s t c o l l i s i o n sa r ei n e v i t a b l ed u r i n gc o l l a b o r a t i v ed e s i g np r o c e s s 。t h u s t h ed e t e c t i o n m a n a g e m e n ta n ds o l u t i o nf o rc o l l i s i o n sh a v eb e c o m ea n i m p o r t a n tp a r to f t h ep l a t f o r m d e t e c t in ga n ds o l v i n gc o l l i s i o na r e c o m p l f c a t e di n t e l l e c t i v ep r o b l e m sw h i c hi n v 0 1 v ek n o w l e d g eo fm u l t 【p l e p r o f e s s i o n s a p a r tf r o mt h is ，m a n yo t h e rf u n c t i o n so ft h ep l a t f o r ms u c h a s in p u t v e r i f y i n g a l s o i n v o l y e s i n t e l 【e c t u a lf a c t o r s ，a n ds o i n t e l l e c t u a l i z i n g t h ec o l i a b o r a t i v e d e s i g np i a t f o r m h a v ec o m ein t o r e q u e s t t h ea g e n ta n dm u l t i a g e n tt e c h n o l o g yisam e t h o d o l o g yt h a ti n t r o d u c e s inc e i g e n c eins o f t w a r ed e v e l o p m e n t 7 l h e m u l t i a g e n ts f s t e m ( m a s ) b e n e f i t sf r o ms o lv i n gc o m p l ic a t e dp r o b l e m sb yh a v i n gm u l t i p lec o o p e r a t iv e i n t e l l e c t u a la g e n t st h a tw o r k sa u t o n o m i c a y w h i c hiss u i t a b l ef o r d is t r i b u t e d c r o s s - p l a t f o r m h e t e r o g e n e o u ss y s t e m s t h ec o l l a b o r a t iv e b e h a v i o f0 fa g e n t sa l s oa c c o r d sw i t ht h a to ft h ed e s i g n e r s 。c h e r e f o r e m n l t i a g e n tt e c h n o l o g yi sh e l p f u li nc o l l a b o r a t i v ed e s i g np l a t f o r m s t h ist h e s i s b a s e do nt h ed e v e l o p m e n to ft h ep r o j e c t ”c o l l a b o r a tiv e d e s i g np l a t f o r mf o rc o n s t r u e t i o n s ”，s t u d i e st h ea p p li a n c eo fa g e n t sint h e p l a t f o r m a n ds a t is f i e ds o m ed e m a n d so fi n t e l l i g e n c e 【nt h ep l a t f o r mw i t h i t a tt h eb e g i n n in go ft h et h e s i s ，s o m ef o u n d a t i o n a lt h e o r ya b o u ta g e n t s a r ei n t r o d u c e d f 0 11 0 w e db yt h eh e l is t ics t r u c t u r ed e s i g no ft h ep l a t f o r m a f t e rt h a t 。t h ed e s i g na n dr e s e a r c ho ft h ec o n s t f u c t i o no ft h er e a c t i v e a g e n t s i nt h e p l a t f o r m ，t h ea g e n t s i n t e 儿e c t i v eb e h a v i o ra n dt h e k n o w l e d g e b a s ea r ed e s c r i b e d t h ee m p h a s i si nt h ed e s i g no ft h er e a c t i v e a g e n t si s ：t h ec o n d i t i o no fe a c hb e h a v i o rr u l eiss t o r e da sa ne x p r e s s i o n ， a n dt h er u l eisj u d g e db yp a r s i n gi t se x p r e s s i o ni n t oab in a r yt r e e s o a st ow o r ko u tw h e t h e rt h er u l ei sa c t i v a t e d v i o l a t e dt op e r f o r mt h e a b s t r a c t c o r r e s p o n d i n ga c t i o n s o m er e l a t e dp r o b l e m sa r ea l s od i s c u s s e d i n c l u d i n g t h er o b u s t n e s so ft h ea g e n ta g a 【n s tm is t a k e ni n p u t s ，a n dt h em a i n t e n a n c e o ft h ea g e n t s k n o w l e d g e b a s e n e x t ，u s i n gt h ef o r mp r e p r o c e s s i n ga g e n ta s a ne x a m p l e ，w er e a l i z e dt h ea g e n t si nt h ep r o t o t y p es y s t e m ，a n dw o r ko n t h es y s t e md a t a b a s ei n t e r f a c er e l a t e dt ot h ea g e n t si sd o n ee l sw e l l f i n a l l y t h ec o n c l u s i o no fo u rs t u d ya n dp r o s p e c to nf u r t h e rr e s e a r c ha r ed i s c u s s e d k e y w o r d s ：c s c w ：c o l l a b o r a t i v ed e s i g n ：r e a c t i v ea g e n t s s u b s u m p t i o na r c h i t e c t u r e ：c 0 1 l i s i o nm a n a g e m e n t 华南理工大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研 究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文 不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研 究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完 全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名： 吨t 誓藿 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， 同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版， 允许论文被查阅和借阅。本人授权华南理工大学可以将本学位论文的 全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫 描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密叫，在年解密后适用本授权书。 本学位论文属于 不保密口。 ( 请在以上相应方框内打“”) 作者签名：竹乒事星 日期：2 。歹年岳月f 臼 导师签饼德日期如鲈月日 第一章绪论 第一章绪论 1 1 协同设计平台的发展背景 随着社会的发展和科学技术的进步，计算机技术目前已发展到相当高的水平， 但迄今为止，计算机用户基本上还是以个体方式进行工作，虽然通过计算机网络 可以把成千上万的用户连在一起，共享部分信息，但数据存取、信息处理、编程 等方面工作仍各自独立，形成了高速的个人工作效率与低速的互相协作不协调的 局面，从而导致整体的工作效率低下。因此迫切需要能支持和协调群体活动的新 型计算机系统，即通过计算机技术和网络技术的应用，促进群体成员的相互协调 与合作，以期最大限度地提高整体工作效率。于是，一个新的多学科交叉的研究 领域一一计算机支持的协同工作( 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 一一 c s c w ) 便应运而生。 c s c w 的概念最早由m i t 的i f e n eg r e i f 和d e c 公司的p a u lc a s h m a n 在1 9 8 4 年提出，用于描述他们所组织安排的如何用计算机支持来自不同领域与学科的人 们共同工作的课题。其基本含义是在计算机技术支持的环境中，一个群体协同地 完成一项共同的任务【l 】。c s c w 的目的是支持群体工作中相互关联的部分，群体工 作与个体工作的关系如图卜l 所示。 国2 岔十甲 群体工作个体工作 f 相互问关联工作 f 传统软件支持c s c w 应用软件支持 图卜1c s c w 应用中群体工作与个体工作的关系 c s c w 的一个重要分支就是防同设计平台。设计问题是一个多元的复杂处理过 程，为实现优化的设计方案，不同专业的设计人员通常要引入多种设计方法，运 用多种设计数据、知识和工具来达到设计的目的。为解决对于这种具有分布、动 态特征的群体求解的问题，协同设计平台( 以下简称协同平台) 的概念得以引入。 华南壤工大学硕士学位论文 协同平台的一个定义是： 撩霹平台是在诗簿瓿帮诗簦攥瓣络支持豹_ 璎：凌下，溪寒经多令或爨揍竭工终 完成一硕共同的设计开发任务进行多种媒体交互的计算机支持协同工作系统。 由于采用协同平台进行开发设计能够及时交换开发团队成员各自的意见，减 少设计的反复，缩短设计周期，撼嵩开发效率，降低开发成本，能迅速发撂群体 的综合才能，墙藤企渡匏竞争力，协霹平台鳇磷究在藩雨舔帮受蚕广泛豹关注。 在国外，自从上世纪9 0 年代初期提出了计算机支持的协同设计的概念以来， 经过近2 0 年的发展，已经取得了较大的成果，c s c w 的全颟进展也推动了协同平 台静发震透程。当藩，c s c w 技零在诲终方瑟戆疆究主要表现在： 基于w e b 的行为会话的协作机制；f 2 封 然于模型的协作机制( 模型主要由工作、任务、角色、文档、用户触发行 为等) ；1 4 1 麓于任务和上下文的协俸褫籍； s t 熬于a g e n t 和多a g e n t 的协作机制。【6 1 在协同设计领域的应用主要怒利用这些模型，特别是决策支持模烈米进行协 嗣设计活动。 在阐内，就总体而论，工程设计领域计算机应用系统集成的基础相对国外比 较薄弱，但对于协同平台的研究也早已展开，主要包括以下方面： c s c w 技术的磷究，专要怒趿踪国羚豹是避技术，从事汁算规支捺秘嗣工 作原理、模羹、方法等方黼的研究。 c s c w 技术在c i m s 和并行工程设计中的应用研究，主要是将c s c w 的基本 概念引入到工程设计领域。 竣嗣设诗王露模墅帮蠢型系统豹骚究。 1 2 多a g e n t 系统技术的发展现状及主要研究方向 随着对软件系统服务能力要求的不断提离，在系统中引入智能因索已经成为 必然a g e n t 便是这一过程产生的结果。作为人工智能领域中的+ 个煎要而先进 的分支，a g e n t 已经日| 起了计算枫科学、工程、技术界的满度重视。w o o l d r i d g e 稻j e n n in g s 在1 9 9 5 年提氆t 基蘸较狡藏翡a g e n t 定义，获褥了活鼙秘领城专家 的普遍认同： a g e n t 是处在某个环境中的计算机系统，浚系统具有能力在这个环境中自主 亍动以实臻其设诗囊轹。 本文作者认为，上面的a g e n t 定义指的是“其体的”a g e n t ，而a g e n t 技术的 主要意义是作为一种在软件系统中引入智能、对智能进行应用和集成的方法论。 第一章绪论 多a g e n t 系统( m a s ) 是在a g e n t 的基础上，针对a g e n t 的能力要受限于它的 知识、计算资源和视野的问题，为了解决更加复杂的任务而出现的。m a s 可以被 定义为： 由一组解决问题的a g e n t 组成的松耦合的网络，这些a g e n t 可以通过交互来 解决超出各个成员独自的能力和知识的问题 7 1 。 k a t i as y c a r a 指出，m a s 具有以下特性：每个a g e n t 只具有解决问题所需的 不完全的信息和能力，因此只有有限的视野；系统中并没有全局的控制：数据是 分布或分散的；系统中的计算和动作是异步、并发的。 a g e n t 的概念自上世纪5 0 年代就已经提出，但真正的发展是在8 0 年代之后， 在9 0 年代开始成为人工智能的一个研究热点。主要的研究侧重于智能a g e n t 和多 a g e n t 系统两个方面，但一般上这两个方面并没有严格的区分。现在关于a g e n t 的研究主要侧重在以下几个方面：a g e n t 的认知模型和理论、多a g e n t 系统的体 系结构、a g e n t 的协作与协商、面向a g e n t 的软件方法学以及a g e n t 技术的应用 等。经过近二十年的研究，a g e n t 的理论与技术有了长足的发展，已经在很多领 域中得到了广泛应用。而国内起步相对较晚，主要着重于认知模型和理论等方面 的研究。 m a s 今后的研究方向主要集中在以下几个方面： 1 运用博弈论、经济学、社会学等方法刻画和控制单个a g e n t 的行为，或者 基于b d i 模型对系统中的a g e n t 行为进行规划和描述。 2 实时条件下m a s 中通讯层、协作层和控制层的设计。 3 开放式综合多级的m a s 体系结构，该结构应反映复杂环境下多层次、实时、 动态的特点，并随问题性质的变化而变化。 4 网络环境f ，如何通过知识、希望、意图、规划和行为的协调来建立一个 合理的问题求解模型；以及探讨建立和完善基于m a s 的分布式仿真系统和 测试平台所面临的软硬件问题。 5 m a s 中各个a g e n t 之间的协调和协作问题。 6 针对各种应用领域，a g e n t 与其他特定领域人工智能技术相结合的研究以 及m a s 的应用研究 1 3 研究课题的来源、研究意义及研究内容 沦文工作来源于华南理工大学计算机学院和化工与能源学院合作的研究项目 “建筑物复合能量系统协同设计工作平台的设计与实现”，用于广州“大学城”建 筑设计工程。 该协同设计平台的功能为：在不同设计人员及使用的设计工具软件之间建立 华南理工大学硕士学位论文 基于x m l 语言的数据交换机制；对设计人员提供工作流管理、工程文档管理、约 束管理和冲突解决，保证整个设计过程协调、高效、有序地向前推进，完成建筑 物复合能量系统设计过程中的多学科协同。在该项目的开发过程中，我们使用了 a g e n t 技术来进行设计和实现，协同设计平台中应用a g e n t 多a g e n t 技术的意义 在于： 1 协同设计平台的发展提出了智能化、提高自组织和自适应能力的要求。协 同设计中的冲突检测和消解过程是一个复杂的智能问题【8 l ，此外平台的许 多其它功能也需要引入智能，而多a g e n t 正是一种适用于分布式跨平台的 异构的智能系统的方法论。 2 多a g e n t 系统的一个特点是由多个a g e n t 分布式自主协作地解决复杂问 题，既克服了传统集中式系统受到资源、性能等因素限制的缺点，又符合 现实中包括协同设计在内的许多问题的解决过程。 3 a g e n t 之间的通信协作行为和特征也与协同设计中的群体成员的交流行 为相适应，因此多a g e n t 可以更好地反映协作群体或组织的结构和联系特 征，可以把a g e n t 作为协同设计中的角色代表来对问题进行分析。 立足于该项目，本论文对协同设计平台中的a g e n t 技术应用进行了研究，主 要研究内容为： 协同设计平台中的a g e n t 模型和结构设计 a g e n t 智能的设计与实现 试图在这两方面提出可行有效的解决方法。 1 4 论文的内容安排 本论文分为五章，各章内容如下： 第一章绪论：本论文的研究背景和相关领域，论文的项目来源以及研究的目 的、意义和内容。 第二章背景知识介绍及防同设计平台的总体结构设计。 第三章系统中的a g e n t 及其智能库的设计，以及相关问题的研究。 第四章以表单预处理检查a g e n t 为例，实现系统中的a g e n t 。 第五章总结：分析研究取得的结果，讨论系统存在的不足之处及今后研究工 作的改进意见。 第二章背豢理论及济犀设计乎台整体絮榆 第二章背景理论及协同设计平台整体架构 随赘对软件系统服务能力要求的不断提高，在系统中引入智能因索已经成为 宓然，a g e n t 霞是这一过程产生懿结栗。 睾麓人工替羲壤竣中戆一个_ 粪 要瑟先送 的分支，a g e n t 已经引起了计算机科学、工程、技术界的高度重视。但目前a g e n t 技术在翻内尚未广泛普及，本章酋先介绍了a g e n t 和多a g e n t 系统的魅本概念， 然嚣漤遂基于多a g e n t 鹣爨霜设谤乎台豹整转絮搀设计。 2 1 a g e n t 的基本概念 2 。 ta g e n t 懿定义 a g e n t 并不是一个新的概念。1 9 7 7 年h e w i t t 提出了“演员”( 自包容的、交 发撬行豹鼹象) 验援念州，是a g e n t 夔雏形。经过二专多年弱菱震，a g e n t 逐澎 成为a i ( 人工智能) 及其他汁冀梳领域内的个重要研究谍题。w o o l d r i d g e 帮 j e n n i n g s 在1 9 9 5 年提出了目前较权威的a g e n t 定义 1 ，获得了计算机领域专家 的普遍认同： a g e n t 楚处在菜令环境中瑟诗簿壤系统，浚系统具有麓力在这个环凌中鸯圭露 动以实现其设计目标。 a g e n t 的特点主熨包括自治性、主动性、反应性、社会性、智能性。 l i l t ”t ( 1 ) 。塞渗性a u t o n o m y ) ：一个a g e n t 楚一拿猿立鹣诗冀实传，其有不嗣 程度的自治能力。它能在菲辩先规划、动态的环境中解决实际问题，在没有 用户参与的情况下，独立自主地作出决定。自治性是a g e n t 的根本特性。 ( 2 ) 主动性( p r o a c t i v i t y ) ：a g e n t 黢够主动表现巍内目标的行为，为了 满是鹭标可骏主凌撬行魂俸。辫露，i n t e r n e t 上静a g e n 可敬为磁户收集藩 息，并将信息提交给用户。 ( 3 ) 反应性( r e a c t i v i t y ) ：a g e n t 能感知环境，并对环境及时作出适当的 反应以滚罡銎拣。 ( 4 ) 社会性( s o e i a la b i li t y ) ：a g e n t 可以同环境中的其它a g e n t 、资源、 人进行交流。 ( s ) 智能性( i n t e l l i g e n c e ) ：a g e n t 舆有一定程发的智能，包掇推理到自 学习等一系襄的鬻能行为。 此外，一部分扩展定义的a g e n t 还具有以下特点： 华南理工大学硕士学位论文 ( 7 ) 合作性( c a l l a b o r a t i o n ) ： 完成单个a g e n t 无法完成的任务。 多a g e n t 系统中表现。 a g e n t 可以与其它a g e n t 分工合作，共同 合作性可以认为是社会性的扩展，主要在 ( 8 ) 移动性( m o b i l i t y ) ：为完成任务，a g e n t 可以在任何状态下( 包括在 运行过程中) 从一个节点移到一个新的节点上，并维持原有的运行状态，比 如访问远程资源、转移到环境适合的节点进行工作等。 此外还有诚实性、顺从性、理智性等。 a g e n t 一词的字面含义是“代理人”，主要体现a g e n t 是作为用户的代表而运 行的自治性、社会性。但代理一词容易与网络技术中的代理服务器混淆，国内通 常把a g e n t 译成由多种智能品质构成的有机整体一一“智能体”，比较好地表达了 a g e n t 所包含的内容。 需要注意的一点是，尽管a g e n t 以及多a g e n t 系统是人工智能产生的一个分 支，但它的研究方向却与传统的人工智能有很大的差异。人工智能主要关注智能 的构成：学习能力、规划、图像识别等，而a g e n t 研究领域关一t l , 的则是把这些成 分进行集成，以提供一台能进行独立决策的机器。对大多数应用来说，并不要求 a g e n t 具有人工智能所研究的各种能力。o r e ne t z i o n i 指出：“智能a g e n t 是9 9 的计算机科学和1 的人工智能。”1 2 1 2a g e n t 与对象的比较 由于a g e n t 所具有的特点，人们可能会把它与当前流行的面向对象技术进行 比较。对象被定义为一个计算实体，封装了一些状态，呵以在这些状态下执行某 些动作或者方法，并且可以通过消息传递进行通信。由此可见，a g e n t 与对象具 有明显的相似性。但a g e n t 和对象也存在着明显的区别”，表现在下面几点： ( l ) a g e n t 与对象的自治程度不同。对象对外提供公开的方法，使得其他 对象可以在任何希望的时候调用这些公开的方法，而对象本身不能控制该方 法是否执行。也就是说，设计系统中的对象必须假设它们有“共同的目标”。 而a g e n t 不能假定为具有共同的目标，相互之间不是调用别人的方法，而是 请求执行某个动作，而收到请求的a g e n t 可以自主决定足否执行这个动作。 ( 2 ) a g e n t 设计包含关于灵活的( 反应的、主动的、社会的) 自治行为的 研究，而标准的面向对象模型并没有涉及到如何把这些行为集成迸所构造的 系统中。 ( 3 ) 每个a g e n t 都有自己独立的控制线程，而在标准对象模型中只有一 个控制线程。尽管近期有关于面向对象程序设计的并发问题的研究，一些语 言提供了多线程的并发的面向对象程序设计，但它们没有抓住a g e n t 作为自 第二章背景理论及协同设计平台整体架构 治实体的本质。 由此可见，a g e n t 和对象之间的区别的关键在于a g e n t 的自治性这一本质特 征。但由于对象尤其是主动对象与a g e n t 的相似性，使用面向对象技术来实现 a g e n t 是可行的。 2 1 3a g e n t 的体系结构分类 通常可以按照a g e n t 的体系结构、a g e n t 主要突出重视的属性、a g e n t 的用途 等几种标准来分类。其中a g e n t 的体系结构是指构造a g e n t 的方法学，它描述了 组成a g e n t 的基本成分及其作用、各成分的联系与交互机制、如何通过感知到的 内外部状态确定a g e n t 应采取的不同行动的算法，以及a g e n t 的行为对其内部状 态和外部环境的影响等等。因此a g e n t 的结构对a g e n t 的分析设汁是十分重要的， 常见的a g e n t 结构有： ( 1 ) 思考式a g e n t ( d e l i b e r a t i v ea g e n t ，推理式a g e n t ) ：这种结构的 a g e n t 拥有一个内部符号推理模型，它们通过参与规划以及和其他a g e n t 的协 商来达到目的。其主要特点是a g e n t 中包含了显式表示的世界符号模型，a g e n t 的决策是通过基于模板匹配和符号操作的逻辑或准逻辑推理作出的。这种体 系结构的问题是：如何在一定时间内将现实世界翻译成一个准确、合适的符 号描述，又如何让a g e n t 在一定时问内根据这些信息进行推理和决策，这些 工作的难度是很大的。 ( 2 ) 反应式a g e n t ( r e a c t i v ea g e n t ) ：这种a g e n t 采用的是一种刺激 响应的活动模型，其特点是：a g e n t 中包含了感知内外部状态变化的感知器、 一组对相关事件作出反应的规则，和一个依据感知器激活某规则执行的控制 系统。a g e n t 的活动是由于受到内外部某种刺激而发生的，因此被称为反应式 a g e n t 。反应式a g e n t 的优点是结构简单、易于实现、运行速度快、防止崩溃 的健壮性好，但它只按照局部信息( 即a g e n t 当前状态的信息) 做出决策， 而不能考虑非局部信息，因而具有“短视”的缺点。 ( 3 ) 混合式a g e n t ( h y b t - i da g e n t ) ：这种a g e n t 结合了前两种结构的特 点，它的结构分为若干层( 通常是三层) ，最底层是反应式的机构，决定a g e n t 采取的动作：中间层是使用符号模型进行推理的慎思式机构，处理智能层次 的视角；最顶层的机构则解决a g e n t 所在的环境中的社会层次的问题。这种 a g e n t 是比较适合在多a g e n t 系统中使用的。 2 2 多a g e n t 系统 华南理工大学硕十学位论文 2 2 1 多a g e n t 系统的概念 随着软件系统面对的任务越来越复杂，超出了单个独立a g e n t 的能力所能解 决的范围，因为a g e n t 的能力要受限于它的知识、计算资源和视野，于是多a g e n t 系统( m a s ) 便产生了。m a s 可以被定义为由一组解决问题的a g e n t 组成的松耦合 的网络，它们可以通过交互来解决超出各个成员独自的能力和知识的问题 7 1 。组 成m a s 的a g e n t 是自治的，它们可能有共同的目标，但也可能是自利的，也就是 只考虑自身所代表的用户的利益，而不考虑别的a g e n t 。 k a t i as y c a r a 指出，m a s 具有以下特性】： ( l ) 每个a g e n t 只具有解决问题所需的不完全的信息和能力，因此只有有限 的视野。 ( 2 ) 系统中并没有全局的控制。 ( 3 ) 数据是分布或分散的。 ( 4 ) 系统中的计算和动作是异步、并发的。 作为一种新型的系统，m a s 的优势有： ( 1 ) 传统的集中式系统容易受到资源限制，而且具有难以避免性能瓶颈甚至 崩溃的风险，因而难以解决特别复杂的问题，而m a s 克服了这些缺点。 ( 2 ) m a s 允许多个旧有系统之间的互相连接和交互可以把这些旧有系统组 织成m a s 来满足新的需要，以降低成本。比如，在旧有软件外层构造一层a g e n t 包装使它可以与其它系统交互。 ( 3 ) 现实中的许多问题本来就适合作为由多个自主活动而又相互交互的个体 组成的社会来分析，这些问题用m a s 来解决是很合适的，比如空运交通管制、网 上交易市场等。 ( 4 ) 对空问上分布的信息来源，m a s 提供了充分而高效的解决办法，例如传 感器网络 t 6 l 、互联网上的信息收集等07 。 ( 5 ) m a s 提供了智能库是分布式的情况下的解决办法，例如并发工程 1 8 1 、制 造行、i e 等。 ( 6 ) m a s 提高了系统的计算效率、可靠性、可扩展性、鲁棒性( 健壮性) 、可 维护性、响应性、灵活性、可重用性等方面的性能。 关于m a s 的研究重点，主要是在于m a s 的组织结构和a g e n t 之间的协作、协 商等交互活动。 2 2 2m a s 的组织结构 m a s 的组织结构，指的是a g e n t 之间存在的信息与控制关系，以及它们解决问 第二章背景理论及协同设计平台整体架构 题能力的分布情况。组织结构的选择影响着系统的异步性、一致性、自主性和自 适应性的程度，并决定着信息的存贮方式、共享方式和通信方式。组织结构中必 须有共同的通信协议或传递机制。对于特定的应用，应选择与其能力要求相匹配 的结构。m a s 学界研究过的组织结构主要有以下几种： ( 1 ) 阶层式结构：在这种结构中，每一层的决策权和控制权集中在一个专门 的成员或小组上。交互是通过上级与下级之间的垂直通信进行的，上级a g e n t 执 行对资源和决策的控制。 ( 2 ) 专家社团：这种组织是平等的，每个成员都是某一方面的问题的专家。 a g e n t 之间通过行为和次序的规则进行交互”】。各个a g e n t 通过相互调整它f 1 的 解决办法来进行合作，从而取得整体上的一致。 ( 3 ) 市场式结构：控制权分布在各个a g e n t 中，它们通过拍卖叫价和契约等 机制对任务和资源进行竞争。a g e n t 通过一种用来衡量任务、服务和动作的的价 格进行交互，并相互调整它们的叫价而实现协作。 ( 4 ) 科学社团：这是一种描述一个多功能的集体如何运作的结构1 ”】。问题 的解决方法是局部产生的，然后被用于与其他成员进行交流，以测试、讨论和改 进其解决方法。1 2 1 】 2 2 3m a s 中的a g e n t 通信 常用的通信机制有直接通信、广播通信、联邦通信和公共黑板方式几种。 直接通信：用于需要通信的a g e n t 己确切知道通信的另一方是谁的情况，二 者之间进行直接交流。这种方式的缺点是在a g e n t 数量较多时系统的通信渠道过 多，而且a g e n t 必须知道对方确切的联系方式。 广播通信：用于a g e n t 将消息广播给同组的所有成员或者不知道通信对方的 地址的情况。 组织通信：各a g e n t 之间的交互是通过组织来实现的，a g e n t 可以动态地加 入组织，接受组织提供的服务。这些服务包括：接受a g e n t 加入组织并进行登记、 记录加入组织的a g e n t 的能力和任务、为组织中的a g e n t 提供通信服务、对a g e n t 提出的请求提供响应、在组织之间提供知识转换于消息路由等。 公共黑板：这是一种集中控制的方式，每个a g e n t 把消息放在其它所有a g e n t 都可以访问的黑板上，供其它成员共享。 常用的a g e n t 通信语言主要有k i f 、k q m l 和f i p aa c l 几种。 k i f ( 知识交换格式) | 2 2 1 语言基于一阶逻辑，主要形成k q m l 消息的内容部分。 它主要表示： 一个领域中事物的性质； 华南理工大学硕士学位论文 一个领域中事物间的关系； 一个领域中的一般性质。 k i f 假定一个基本的、固定的逻辑结构，包含通常的一阶逻辑连接符：二元 逻辑连接符a n d 、o f 、n o t 等，以及全称量词f e r a l l 和存在量词e x i s t s 。此外， k f 提供了基本的对象词汇、还有一些标准函数以及这些对象的关系。使用这些 基本结构，可以定义新的对象、函数以及这些对象之间的其他关系。例如，下面 的表达式断言文件f n e l 的长度是4 0 9 6 字节： ( = ( 1 e n g t hf “e 1 ) ( 4 0 9 6b y t e s ) ) 又如使用定义的k i f 语句： ( d e f r e l a t i o nb a c h e l o r ( ? x ) ：= ( a n d ( m a n ? x ) ( n o t ( m a r r i e d ? x ) ) ) ) 它表示单身汉的定义是男性且未结婚的人。 知识查询与操纵语言( k q m l ) 是目前主要的a c l 之一，是一种基于消息的a c l 。 k q m l 既是一种消息格式，又是一种消息处理协议，它提供了套标准的a g e n t 通 信原语，从而使得所有利用这种语言的a g e n t 能够进行交流、共享知识1 2 3 。k q m l 分为内容、消息和通信等三个层次。内容层以知识交换格式( k i f ) 为语法对需要传 输的知识进行封装：消息层包含行为类型、资格等，其中行为类型主要从言语行 为理论演化而来；通信层包括发送者、接收者、惟一标志、同步等。k q m l 也存在 一些缺点和不足，主要表现在它的用词集合、消息传送机制、语义等方面都没有 严格定义，语用词集合过于庞大、过于具体，而且忽略了承诺语用词。 1 9 9 7 年，智能实体组织( f p a ) 发布了它的第一个标准f i p a 9 7 ，主要包括 a g e n t 管理、a c l 和a g e n t 软件集成【2 4 i 。f i p aa c l 表面上与k q m l 十分相似，它 定义了消息的一个“外层”语言，而且消息的结构和具体语法都与k q m l 类似。两 者最重要的区别在于它们提供的语用词集合，f i p aa c l 提供的语用词分为传递消 息、请求消息、协商、执行动作和错误处理五类。此外，f i p aa c l 通过一种称为 s l 的形式语言定义它的形式语义。总的来说，目前f i p a 仍处于理论阶段，还需 要通过实例系统进行测试和完善。 最近，这些a g e n t 通信语言如何与x m l 技术相结合成了一个研究热点。由于 x m l 是一种跨平台、可扩展的数据交换语言，因此在实际的应用中为了使消息格 式独立于平台和应用，以便将来扩展m a s ，往往使用x m l 语言对k q m l 消息进行封 装。 2 3 面向a g e n t 的软件方法 目前，面向a g e n t 的软件方法取得了定的成果，但仍不太成熟。这些方法 主要是由面向对象的分析与设计方法改编而来，优势是其所采用的术语概念， 第二章背景理论及协同设计平台整体架构 以及方法为广大的软件工程师所熟知。但由于a g e n t 和对象之间的区别，这些由 面向对象方法改编而来的方法也有一些问题存在，例如很难捕捉到a g e n t 主动生 成的行动或者根据环境变化的反应，也很难展现出协作和协商。 此外，一些形式化的方法也应用于基于a g e n t 的软件开发方法中，主要应用 于系统规范和系统验证。 下图表示出了a g e n t 构建过程中的三个重要组成部分：a g e nc 理论用于对应 用建模，a c l ( a g e n t 通信语言) 指导a g e n t 之间的交互，内部的语言用于反映基 础的数据交换和函数。 2 3 1a a i i 方法 图2l 面向a g e n t 的软件方法的分层 a a i i 方法由澳大利亚人工智能研究所提出，它使用基于p r s ( 过程推理系统) 的b d i ( 信念一目标一意图) 模型架构1 2 5 1 和分布式多a g e n t 智能推理( d m a r s ) 【2 “， 主要利用面向对象的方法，并增加了基于a g e n t 的概念。 a a i 方法提出了外部模型和内部模型的概念。外部模型代表系统级的观点： 模型中显示的主要成分是a g e n t ；并关注a g e n t 之间的关系。外部模型包括两个 更深层次的模型：a g e n t 模型和交互模型。其中a g e n t 模型再进一步分解为a g e n t 类模型和a g e n t 实例模型，这两个模型定义了可能出现的a g e n t 和a g e n t 类，并 使其通过集成、聚合和实例化关系相互关联。 而内部模型则关注a g e n t 的内部：如何构造a g e n t 、它们做些什么。内部模 型认为每个a g e n t 类都具有三种基本属性：信念、目标和意图，并设计和定义a g e n t 的信念一目标一意图结构。 a a i i 方法的目标就是详细建立上面所说的模型，主要过程如下： i 识射应用领域中有关的角色，并在此基础上研究a g e n t 类的层次结构。 华南理工大学硕士学位论文 2 识别每个角色相关的责任、角色要求和提供的服务，然后确定与每个服务 相关的目标。 3 对每个目标，确定用来实现目标的计划和与每个计划相关的上下文条件。 4 确定系统的信念结构一一每个计划和目标对信息的需求。 和许多传统的方法论一样，分析过程是迭代的，最后将产生可以完全对应p r s a g e n t 体系结构的模型。结果，从最终设计到利用p r s 的实现是相对简单的。 2 3 2g a ia 方法 g a i a 方法是由w o o l d r i d g e 和k