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西华大学硕士学位论文 专业搜索引擎中的多a g e n t 协调研究 计算机应用技术 研究生向丹指导教师伊良忠、杜亚军 摘要 随着计算机技术、人工智能以及计算机网络技术的快速发展，计算机快速 转向开放的、网络平台的协同工作方式，在这十多年来，源于分布式入工智能 ( 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 ，d a i ) 的智能a g e n t 以及多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 ) 已经成为了人工智能研究的一个热点。智能a g e n t 以及m a s 的出现为分布式系统的综合、分析、实现和应用开辟了一条新的路 径，进步促进了人工智能和软件工程的发展。 当前，智能a g e n t 技术已经被广泛的应用到了电子商务、航空控制、工作 流管理、交通系统以及信息检索等众多领域。而本文主要研究的是智能a g e n t 在专业信息检索弓| 擎中的相关应用。 专业搜索引擎利用智能a g e n t 在网络上进行有目的有选择性的爬行，相对 于通用搜索引擎，它有效地减少了检索页面的数量，增加了检索页面的规整程 度，并能深入剖析用户感兴趣的主题，返回大量高质量用户相关信息，因此成 为了研究的热点。 然而在专业搜索领域，研究者们大多数均专注予a g e n t 的自治，即单个 a g e n t 在网络上爬行时如何进行方向选择，却忽略了多个a g e n t 之间的协调问 题。因此，本文研究的重点是专业搜索引擎中智能a g e n t 的社会性，换句话说， 本文主要研究的是专业搜索引擎中的多个a g e n t 在网上爬行时如何相互协调的 问题。本文的研究重点主要在集中在以下三个方面： 专业搜索引擎中多a g e n t 的组织结构： 第l 茭 西牮大学硕士学位论文 要实现a g e n t 之间的协调，必须先要保证各个a g e n t 之间能够正常裂| 时地 交流通信。因此，本文首先提出了一个适用于专业搜索引擎中多a g e n t 的组织 结构，使待a g e n t 之间的透信成为现实。 o 专业搜索引擎中智能a g e n t 的结构： 本文提出将专业搜索引擎中的智能a g e n t 分成两类：f a g e n t 以及 c a g e n t 。前者负责制定并分配任务，管理c a g e n t 以及处理a g e n t 之闻的协调 以及通信；而后者负责在网络上检索到与主题相关的那些网页。本文分别对这 两种a g e n t 的功能及结构作了具体的研究。 专业搜索引擎中多a g e n t 之间的协商协议： 本文对专业搜索引擎中a g e n t 之闻竞争与协作的情况作了深入的探讨。为 了解决a g e n t 之间的竞争以及协作问题，在合同网以及拍卖理论的基础上，本 文分别提出了两种不同的协商协议。最后本文通过相关实验对比，进一步说明 了这两种协议的优缺点，并得出了结论：在专业搜索引擎中，a g e n t 之闻的携 商是有必要的，采用合适的协商方式可以显著地提高系统的效率，增强系统中 a g e n t 执行任务的能力。 关键词：专业搜索引擎，智能a g e n t ，携作，竞争，协商协议 第l l 贾 西华大学硕士学位论文 r e s e a r c ho fm u l t i - a g e n tc o o r d i n a t i o ni n t o p i c - - s p e c i f i cs e a r c he n g i n e c o m p u t e ra p p l i c a t i o n & t e c h n o l o g y m a s t e rd e g r e ec a n d i d a t e ：d a nx i a n g s u p e r v i s o r ：l i a n g z h o n gy i ，y a j u nd u a b s t r a c t w i t ht h ef a s td e v e l o p m e n to fc o m p u t e rt e c h n o l o g y , a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c ea n d c o m p u t e rn e t w o r kt e c h n o l o g y , c o m p u t e rh a sq u i c k l yt u m e di n t oo p e n e d ，n e t w o r k d i s t r i b u t e da n dc o o r d i n a t i v ew o r k i n g i nt h er e c e n tt e ny e a r s ，i n t e l l i g e n ta g e n ta n d m u l t i a g e n ts y s t e m ( m a s ) ，w h i c hc o m eo fd 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 ( d a i ) ， h a v eb e c o m eah o t s p o ti nt h ef i e l do fa r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e 。t h ea d v e n to fi n t e l l i g e n t a g e n ta n dm u l t i a g e n ts y s t e mb r o k ean e wp a t hf o ri n t e g r a t i o n ，a n a l y s i s ， r e a l i z a t i o na n da p p l i c a t i o no ft h ed 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 ；i ta l s of u r t h e r p r o m o t e dt h eg r o w t ho f a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c ea n ds o f t w a r ee n g i n e e r i n g n o w a d a y s ，i n t e l l i g e n ta g e n tt e c h n o l o g yh a sb e e nw i d e l ya p p l i e dt ot h ef i l e do f e l e c t r o n i cc o m m e r c e ，a i rt r a f f i cc o n t r o l ，w o r k f l o wm a n a g e m e n t ，t r a n s p o r t a t i o n s y s t e m s ，a n di n f o r m a t i o nr e t r i e v e ，a m o n go t h e r s t h i sp a p e rf o c u s e so nt h er e l a t e d i s s u e s ，w h i c ha p p l yi n t e l l i g e n ta g e n tt ot o p i c s p e c i f i cs e a r c he n g i n e s t o p i c s p e c i f i cs e a r c he n g i n e su s ea g e n t st oc o l l e c tw e bp a g e sf r o mt h ei n t e m e t b yc h o o s i n gt og a t h e ro n l yp a r t i c u l a rp a g e sr e l a t e dt os p e c i f i ct o p i ct h e r e f o r ec o u l d e f f i c i e n t l yc o l l e c tp a g e st h a ta r em o r er e l e v a n tt ou s e r s c o m p a r i n gw i t ht h eg e n e r a l s e a r c he n g i n e s ，i tc a l le f f e c t i v e l yd e c r e a s et h ea m o u n to fr e t r i e v a ld o c u m e n t s ，c a l l 第| l l 页 p r o f - 0 u 1 1 d l ya n a l y z et h eu s e f u lt o p i ca n dr e t r i e v em o r eh i g hq u a l i t yi n f o r m a t i o nf o r u s 蹦t h e r e f o r e ，t o p i c s p e c i f i cs e a r c hh a sb e c o m eah o t s p o ti n t h es e a r c hf i e l d h o w e v e r i nt h et o p i c 。s p e c i f i cs e a r c hf i e l d ，m o s tr e s e a r c h e r sf o c u so nt h e s i n g l e a g e n th o wt oc r a w l o nt h ew e b ；t h e yn e g l e c tt h ec o o r d i n a t i v e i s s u e sa m o n g m u l t i 。a g e n t s t h e r e f o r e ，t h i sp a p e r c o n c e n t r a t e do nt h ec o o r d i n a t i o na m o n g m u l i a g e n ti nt o p i c s p e c i f i cs e a r c he n g i n e 。t h em a i n c o n t e n t so ft h i sp a p e rc a l lb e s u m m a r i z e di nt h ef o l l o w i n gt h r e ea s p e c t s ： s t r u c t u r eo fm u l t i a g e n ti nt o p i c 。s p e c i f i cs e a r c he n g i n e ： 1 洒a c k o v et h ec o o r d i n a t i o na m o n gm u l t i a g e n t ，i tm u s t m a k es u r et h a ta g e n t s c a nc o m m u n i c a t en o r m a l l ya n di m m e d i a t e l y t h e r e f o r e ，a s t r u c t u r el sf i r s t l y p r o p o s e df o r t h em u l t i a g e n ti nt o p i c s p e c i f i cs e a r c he n g i n e ；i tr e a l i z e s t h e c o m m u n i c a t i o na m o n ga g e n t s s t r u c t u r eo fi n t e l l i g e n ta g e n ti nt o p i c s p e c i f i cs e a r c he n g i n e ： i nt h i sp a p e r , t h et o p i c 。s p e c i f i cs e a r c ha g e n t si s d i v i d e di n t ot w ot y p e s ： f a g e n ta n dc a g e n t 。t h ef o r m e rm a k e st a s kp l a n s ，m a n a g e st h ec _ a g e n t s a sw e l l a sd e a l sw i t ht h ec o m m u n i c a t i o n sa m o n gt s s a ，w h e r e a st h el a t t e r c r a w l so nt h e w bf o rr e t r i e v i n gt h er e l e v a n tp a g e s t h i sp a p e rc o n c r e t e l yd i s c u s s e sf u n c t i o na n d a r c h i t e c t u r eo ft h et w oa g e n t sr e s p e c t i v e l y t h en e g o t i a t i o np r o t o c o l sa m o n gm u l t i a g e n ti nt o p i c - s p e c i f i cs e a r c he n g i n e ： t h i sp a p e rd i s c u s s e st h ec o o p e r a t i o na n dc o m p e t i d o na m o n gt h em u l t i 。a g e n ti n t o p i c s p e c i f i cs e a r c he n g i n ei nm o r ed e t a i l b a s e do nt h e c o n t r a c tn e ta n da u c t i o n t h e o r y , t w on e g o t i a t i o np r o t o c o l s a r ep r o p o s e dt oc o n t r o lt h ec o o p e r a t i o na n d c o m p e t i t i o na m o n gc a g e n t s f i n a l l y , b y t h ee x p e r i m e n t ，t h et w on e g o t i a t i o n p r o t o e o l s a r eu l t e r i o r l ye x p l a i n e d ，a n di t c a l ld r a wt h ec o n c l u s i o n ：i nt h e t o p i c s p e c i f i cs e a r c he n g i n e ，t h en e g o t i a t i o na m o n ga g e n t sl s n e c e s s a r y i tc a l l e v i d e n t l yi m p r o v et h ee f f i c i e n c ya n di n c r e a s et h ee x e c u t i v ea b i l i t yo f a g e n t - k e y w o r d s ：t o p i c s p e c i f i c s e a r c h c o m p e t i t i o n ，n e g o t i a t i o np r o t o c o l e n g i n e ，i n t e l l i g e n ta g e n t ，c o o p e r a t i o n ， 第页 西华大学硕士学位论文 声明 本人声明所里交的学位论文是本入在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。除了文中特别力嚣以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经 发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西华大学或其他教育机构的学位或 证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论 文中作了明确的说明并表示谢意。 本学位论文成果是本人在西华大学读书期间在导师指导下取德的，论文成 果归西华大学所有，特此声明。 作者签名： 导师签名： 繁6 毒爽 年月网 砂妒挣f 胄西圜 西华大学硕士学位论文 第1 章绪论 1 i 本文研究的目的、意义 隧着因特嚼上信息量的飞速剧增，作为一种有爱的查询检索工具，搜索弓| 擎的地位显得尤其重要，丽传统的通用搜索引擎存在蔫以下一些缺点： 网页更新速度过快，超过了传统搜索引擎的处理能力，导致信息检索不准 确。搜索结果中常包含大量无效网页。即使网页依然有效，僵因为访问权 限变化等多方面原因，用户同样无法访问。 信息相关性低，有效性差。目前主要搜索引擎返回相关结果的比率低，同 一搜索请求在不同搜索引擎中的查询结果的重复率低。 传统搜索引擎的信息检索服务无法满足人们日益增长的对个性化服务的需 要等等。 鉴于传统搜索技术的种种局限，结合了智能a g e n t 技术的“专业搜索引擎 ( t o p i c - - s p e c i f i cs e a r c he n g i n e ) 应运而生并引起了研究者的极大重视。信息检 索与智f l 芝a g e n t 技术有着各照的优势与不足，这两种技术结合起来，为开发新一 代网络信息检索系统提供了广阔的天地。 专业搜索引擎利用智能a g e n t ( 或称爬行虫、网络蜘蛛) 在网上进行有目的 的智能爬行，它有效的减少了检索页面的数量，增加了检索页面的规整程度， 并能深入剖析用户感兴趣的主题，返回大量高质量用户相关信息，进两有效的 缓解了上述问题。 智能a g e n t 一般具有自治性( a u t o n o m y ) 、社会性( s o c i a la b i l i t y ) 、反应性 ( r e a c t i v i t y ) 、能动性( p r e - a c t i v e n e s s ) 等特性。从a g e n t 的特性上看，a g e n t 区别于传统智能系统的显著特性在于它具备与其所处环境，与其它a g e n t 和人 进行交互、协调以及协作的社会能力。协调和协作是多a g e n t 研究的核心问题 之一，以自主的智能a g e n t 为中心，使多a g e n t 的知识、愿望、意图、规划、 行动协调，以至达到协作，是多a g e n t 的主要謦标。但在以往的专业搜索弓| 擎 第1 页 西牮大学硕士学位论文 研究中，学者们对于a g e n t 的研究重点往i 主集中在单个a g e n t 智能品质的研究 与模拟上，却无法充分刻谶或恰当地模拟a g e n t 群体的智能行为。a g e n t 技术 已经醚趋成熟，它正致力于那些更复杂、更现实、更大规模的闯题，丽这些阅 题的解决已超出了单个a g e n t 的能力。在专业检索的多a g e n t 系统中，要检索 到满意的结果，就要求各个a g e n t 能够互协作，并在平等的交互基础上相互协 调，协调与协作不仅能提高单个a g e n t 以及由多个a g e n t 所形成的系统的整体 性能，增强a g e n t 及多a g e n t 系统解决问题的能力，还能使系统具有更好的灵 活性。 综上新述，在专业搜索弓| 擎中，多a g e n t 的协调已经成了追在眉睫的问题， 研究a g e n t 闻的协调与协商是研究和开发基于多a g e n t 的专业搜索引擎的必然 要求。本课题的目的是为了得到适用于专业搜索引擎中多a g e n t 的协商方案， 使得在信息检索时多个a g e n t 能够更好的进行协调以及协作。 1 2 本文研究背景以及当前现状 智能a g e n t 技术的诞生和发展是分布式人工智能技术和鼹络技术发展的必 然结果。a g e n t 和多a g e n t 的研究近几年来已成为基于网络的分布式人工智能 研究的一个热点。 a g e n t , s 论与技术研究最早源于分布式人工智能( d a i ) ，僵从8 0 年代末开始， a g e n t 理论、技术研究从d a i 领域中拓展开来，并与许多其他领域相互借鉴和融 合，在许多不同于最初d a i 应用的领域得到了更为广泛的应用。 对a g e n t 的研究大致可分为智能a g e n t 、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 ) 和瑟na g e n t 的程序设计( a g e n to r i e n t e dp r o g r a m m i n g ，篙称a o p ) 这3 个 相互关联的方面【l 】。 智能a g e n t 是m a s 研究的基础，我们可以将有关智能a g e n t 的研究统一在 m a s 的研究之下，这样，智能a g e n t 被看成是m a s 研究中的微观层次，主要研 笺2 甍 西华大学硕士学位论文 究a g e n t 的理论和结构；而有关a g e n t 间关系的研究则构成了m a s 研究的宏观层 次；智能a g e n t 和m a s 的成功应用要借助予a g e n t 的应用方法，即a o p | 以及a o p 开发工具或平台。 智能a g e n t 是指在动态的多a g e n t 领域采取灵活、自治活动的计算机实体，其 结构是m a s 研究的基础，现在单个a g e n t 的计算结构有很多，大体上分为慎思型 a g e n t 、反应型a g e n t 以及混合型a g e n t 。慎悉型a g e n t 麓模拟或表现出被代理者 具有的所谓意识态度，如信念、愿望、意图等，其中典型的代表当属由b r a t m a n 提出的b d i 2 模型。反应型的a g e n t 只简单的对外部刺激产生响应，内部没有任 何推理的状态。而混合式的是对以上两者的结合，集中了以上两者的优点而成 为了研究的热点【3 5 】。在实际应用系统中，单个a g e n t 可以根据其实际需要呈现 许多不同的结构特征，即系统中的每个a g e n t 应具有什么样的结构、能力才能在 一个有限时间约束、开放的多a g e n t 环境中自主的行动、决策以及与其他a g e n t 交流【6 】。 分布式人工智能( d a d 的发展为m a s 的研究提供了技术基础。d a i 研究早 期的一些经典结构，包括合同网协议 7 】、黑板系统 8 等，在当前m a s 研究中仍有 很大影响。目前，m a s 研究的主要方面包括：m a s 理论、多a g e n t 协作和多a g e n t 的规划等。协调和协作是多a g e n t 研究的核心润题之- - 9 ，因为以自主的智能 a g e n t 为中心，使多a g e n t 的知识、愿望、意图、规划、行动协调，以至达到协 作，是多a g e n t 的主要目标。研究a g e n t ! t h 何进行协作，如何通过引导这些协作行 为使a g e n t 完成特定的任务或达到特定的目标，是m a s 研究产生的搬源和最终 照标。涉及这方嚣研究的文献种类繁多，对各种交互行为的名词表述和定义也多 种多样 1 0 1 3 1 。为了加快m a s 的发展及具体的应用，一些相关的研究机构和企 业组成了一些标准化组织，其中最有影响力的是f i p a ( f o u n d a t i o nf o ri n t e l l i g e n t p h y s i c a la g e n t s ) 1 4 。圈前国际上应用的最逶焉的两种a g e n t 通信协议语言( a c l ) 是k n o w l e d g eq u e r y a n dm a n i p u l a t i o nl a n g u a g e ( k q m l ) 1 5 1 16 和f i p aa c l 。 通过各个a g e n t 之间的协作交流，m a s 在很多领域已经得到了广泛的应用， 其中包括电子商务、工作流管理、运输系统、网上信息检索系统以及其他的网 络应用等【5 ，1 7 2 2 】。例如，【5 】中作者提出了一个用予处理嚣常事物的多a g e n t 系统模型u a c ；【1 7 中利用了多a g e n t 协作进行数据挖掘；而f i l i p p o 等人在 2 1 ，2 2 】 繁3 页 西华大学硕士学位论文 提出了一个多a g e n t 的在线信息检索系统i n f o s p i d e r s 。 1 2 2 专业搜索引擎 尽管搜索引擎的出现时间较短，但已经获待了广泛的认可，并取得了较大 的成就 2 3 2 6 。网络上已经出现了大量优秀的搜索引擎，它们具有各自不同的 优点。例如现在比较流行的通用搜索弓| 擎a l t a v i s t a ( h t t p ：w w w a l t a v i s t a c o m ) 、 g o o g l e ( h t t p ：w w w 。g o o g l e c o m ) 、墨录式搜索引擎y a h o o ! ( h t t p ：f t w w w 。y a h o o c o r n ) 以及中文搜索引擎百度( h t t p ：w w w b a i d u c o m ) 。 在专业搜索引擎领域，单个a g e n t 的智能性已经被丰富应用，具体表现为以 下的一些成就：1 9 9 4 年，f i s hs e a r c h 2 7 算法被提出，该算法是基于一群具有 自治能力的a g e n t ，这些a g e n t 将用户输入的查询关键词或短语l 乍为主题，将包含 查询串的页面看作与主题相关，且仅搜索与主题相关页面，已经具备了一定的智 能性。s h a r ks e a r c h 2 8 是f i s hs e a r c h 的一个改进算法，其中的智能a g e n t 采用基 于连续值的相似度丞数计算链搂价值，这样不但可以计算邀哪些页面与主题相 关，还可以得出相关性的大小，进一步加强t a g e n t 的镏能性。为了更好的查 找与指定主题相关的内容，印度理工大学( i i t ) 和i b m 研究中心的研究人员开发 t f o c u s e dc r a w l e r 2 9 系统，主要有选择性的搜寻那些与用户兴趣主题相关的页 面，与基于整个w e b 的爬行相比，该系统明显减少了信息采集量。考虑到w 曲 文本是一种半结构化的文档，很多学者利用w e b 文档的结构特征来评价网络文 本的重要性，其中最著名的链接分析算法是s t a n f o r d 大学提出并应用至l j g o o g l e 搜 索弓l 擎中的p a g e r a n k 算法 3 0 】以及碡m 霜予c l e v e r 搜索引擎的h i t s 算法【3 l 】。固 考虑到采用单一的评价方法并不能有效预测链接的真实价值，近年来学者们提 出了将对文本内容的研究以及对链接结构的研究相结合的策略，得到了更智能 的a g e n t 。d i l i g e n t i 等人【3 2 】提出的基于“语境图”( c o n t e x tg r a p h s ) 的搜索策略，通 过构建典型页面的w 曲语境图来估计离雹标页面的距离。b h a r a t 等 3 3 1 对h i t s 算法进行了改进，将页面的文本信息与链接的结构信息相结合利用查询主题与 页面的相关性计算每个页面p 的主题权重w p 】，并用w p 水h p 代替h p 计算 a u t h o r i t y j l 叉重。董占兵【3 4 】等人在语境图的基础上，利用形式概念分析计算爬行 繁毒夏 西华大学硕士学位论文 网页与核心概念之间的距离。 1 3 本文的主要研究内容 在以往的专业搜索引擎研究中，学者们的研究重点是单个a g e n t 的智能性， 丽本文主要研究的是专业搜索引擎中多a g e n t 如何通过协商达到协调。多a g e n t 之间的协调主要包括多a g e n t 之间的撩作以及竞争协调，本文构造了适用于专 业搜索引擎的单个a g e n t 结构以及多a g e n t 组织结构，并对爬行期间多a g e n t 之间的协作、竞争的产生以及协商方案作了进一步的研究，其研究内容主要涉 及到以下三个方蕊： 专业搜索引擎中多a g e n t 的组织结构磺究： 要实现a g e n t 之间的协调，必须先要保证各个a g e n t 之间能够正常即时的 交流通信，因此要得到一个适用于专业搜索引擎中的多a g e n t 的组织结构，使 褥a g e n t 之闻的通信成为现实。 专业搜索引擎中智能a g e n t 的结构研究： 智能a g e n t 系统是个高度开放的智能系统，一个理性的a g e n t 内部必须有 合适的内置部件，其结构如何将直接影响到系统的智能性。这部分内容主要研 究专业搜索弓l 擎中的a g e n t 应该具有什么样的结构、能力才能自治地在网络上 进行爬行，并能与环境以及其他a g e n t 协调。本文将专业搜索引擎中所涉及到 的a g e n t 根据其功能分成了两类，并对这两类a g e n t 的结构分别进行了深入探 讨。 专业搜索引擎中多a g e n t 之间协商方案研究： 系统中的每个a g e n t 都有其各自不同的任务，在执行任务时，可能需要其 他a g e n t 的协作，在某些时候，不同的a g e n t 也可能会产生竞争。这个部分主 要是对智能a g e n t 网上爬行时可麓出现的协作以及竞争的情况进行分析，并在 前两个部分的基础上，讨论a g e n t 之间应该以什么的方式进行协商，最终达到 a g e n t 之间，a g e n t 与环境之间的协调。 繁5 茭 谣华大学硕士学位论文 l 。4 本文的内容安排 第1 章明确本文研究的目的和意义，简要介绍本文的背景以及当前的研究 现状，介绍本文的内容安排。 第2 章阐述a g e n t 基本概念、a g e n t 的特性、a g e n t 的体系结构、a g e n t 的 通信等。 第3 章构造了适用于专业搜索引擎的单个a g e n t 结构以及多a g e n t 组织结 构，将专业搜索弓| 擎中的智能a g e n t 分成了两类，分别进行了深入研究。 第4 章是在第3 章所构建的结梅基础之上，分别提出了两种不同的多a g e n t 协商方案。 第5 章介绍了模拟实验的相关情况。 第6 章对本文进行总结，指出本文的不足之处，并对下一步要傲的工作进 行了展望。 繁6 页 西华大学硕士学位论文 第2 章智能a g e n t 以及多a g e n t a g e n t 技术，特别是多a g e n t 技术，为分布式开放系统的分柝、设计和实 现提供了一种崭新的方法，被称为是“软件开发的又一重大突破”。目前对于 a g e n t 的研究，无论是在人工智能领域还是在计算机科学的其他领域，都十分 活跃。研究的内容大致包括：a g e n t 和多a g e n t 的理论、a g e n t 的体系结构、多 a g e n t 系统中a g e n t 之间的通信与协调，a g e n t 语言等。美国s t a n f o r d 大计算 机科学系的h a y sr o t h 在i j c a i 9 5 的特邀报告中谈到：“智能的计算机a g e n t 既是人工智能最初的豳标，也是人工智能最终的目标。舀前国内对a g e n t 尚无 公认统一的译法。译文包括：主体、智能主体、智能体、代理、个体、实体以 及艾真体等。本文沿用英文原文。 2 1a g e n t 的概念以及特性 2 1 1a g e n t 的概念 在应用a g e n t 技术的系统中，a g e n t 的定义和表现各不相同。那么，究竟什 么是a g e n t ，它又有哪些特性? 这些是a g e n t 研究者和应用者最为关心的闻题， 也是目前a g e n t 研究领域一直在争论和探讨的热点问题之一。 关于a g e n t 的概念，不同的研究者根据自己的研究背景和研究领域提出了 不同的研究观点和看法。迄今为止，尚没有形成统一的a g e n t 定义。美国m 。 m i n s k y 教授在1 9 8 6 年出版的思维社会( s o c i e t yo f m i n d ) 中首次提出y a g e n t ， 认为社会中的某些个体经过协商可求得问题的解，这个个体即是a g e n t 。a g e n t 的基本思想是使软件能模拟人类的社会行为和认知，即人类社会的组织形式、 协 乍关系、进化机制，以及认知、思维和解决问题的方式。和传统的对象概念 相比，a g e n t 概念具备更多的知识、主动性和协作性，具有更强的问题求解能力 第7 爽 西牮大学硕士学位论文 和自治能力。 一般认为a g e n t 是运符于动态环境中，具有智能的、感知环境的，能根据 翻身资源、状态、行为能力、相关知识、知识规则以及获取的外部环境信息， 通过规划、推理和决策实现问题求解，并做出反应，自主地完成特定任务并达 到预定目标的具有高度自治能力的实体( e n t i t y ) 【3 5 。 2 1 2a g e n t 的特性 在有关a g e n t 特性的研究中，最为经典和广为接受的是w o o l d r i d g e 等人有 关a g e n t 的“弱定义和“强定义”的讨论 3 5 ，3 6 】。 定义2 1 ( 弱定义) a g e n t 用来最一般地说明一个软硬件系统，它具有四个 特性。自治| 生( a u t o n o m y ) ：a g e n t 可以在没有人或者其他a g e n t 直接干预 的情况下自主的运作，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 la b i l i t y ) ：a g e n t 和其他a g e n t ( 也可能是入) 通过a g e n t 语言进行信 息交流通信；反应性( r e a c t i v i t y ) ：a g e n t 能够理解周围的环境，并对环境的 变化l 乍出实时的响应；能动性( p r e a c t i v e n e s s ) ：a g e n t 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 2 ( 强定义) a g e n t 除了具备定义2 。l 中所有特性外，还应该具备一 些人类才具有的特性，如知识、信念、义务、意图等。s h o h a m 认为a g e n t 就是 种实体，它可以看作是由多种心智状态，如信念、能力、选择和承诺等组成 的。另外a g e n t 还可以具有其他一些特性，如：移动性( m o b i l i t y ) ：指a g e n t 可以在信息阿络土移动；真实性( v e r a c i t y ) ：假设a g e n t 不传输错误信息； 仁慈性( b e n e v o l e n c e ) ：假设a g e n t 没有冲突的目标，每个a g e n t 通常有求 必应；合理性( r a t i o n a l i t y ) a g e n t 总是为实现目标而努力，而不阻碍目标 的获得，至少在它的信念中应该如此。 研究和开发人员没必要构建一个包括上述定义中所有特性的a g e n t 或多 a g e n t 系统，他们往往是从应用的实际需要出发来开发包含以上几部分特性的 a g e n t 系统。但一般认为，既然是称为面i - f i - j a g e n t 的技术或系统，那么就应当满足 定义2 1 提到的4 条最基本的特性。刘大有等人【l 】根据a g e n t 的特性给出一个 第8 茭 西牮大学硕士学位论文 a g e n t 的简单定义：a g e n t 是一类在特定环境下能感知环境，并能自治地运行以 代表其设计者或使用者实现一系列蟊标的计算实体或程序。 专业搜索引擎中所研究的智能a g e n t 均具有定义2 。l 所提到的四个基本特 性，一些特殊的智能a g e n t 同时也具有定义2 2 所提到的部分或者全部特性。 而本文主要研究专业搜索引擎中的智能a g e n t 群体的社会性，即研究多个a g e n t 在网上共同完成文档搜集任务时，在什么样的情况下会产生合作和竞争，以及 怎样通过a g e n t 之间的协商来协调他们的合作以及竞争。 2 2a g e n t 的基本结构 a g e n t 的结构主要研究如何用软件或硬件的方式实现a g e n t ，主要有以下3 种典型的a g e n t 结构 3 5 】。 慎思型( d e l i b e r a t i v e ) 结构：基于s i m o n 和n e w e l l 的物理符号系统假设，a g e n t 维持着对世界的内部表示，具有能耀一定形式的符号推理加以修正的精神 状态。根据大多数通用的慎思方法，认知构件基本上由藤部分组成：规划 器和世界模型。这种方法中有一个基本的假设：对认知功能进行模块化是 可能的，即可以分开来研究不同的认知功能( 如感知、学习、规划和动作) ，然 后把他们组装在一起构成智熊自治a g e n t 。从工程焦度看，功能模块化降低 了系统的复杂性。 反应型( r e a c t i v e ) 体系结构：起源于b r o o k s 的思想，甚1 a g e n t 不依赖任何符号 表示，童接根据感知输入产生行动。反应a g e n t 只是简单地对外部刺激发 生反应，没有符号表示的世界模型，并且不使用复杂的符号推理，反应结构 的设计部分是来自下面的假设：a g e n t 行为的复杂性可以是a g e n t 运作环境 复杂性的反应，而不是a g e n t 复杂内部设计的反应。 混合型( h y b r i d ) 体系结构：混合型体系结构是上述两种体系结构的结合，既 能实现面向目标的长期规划，又具有实时性的特点，在m a s 应用中最为常 用。比较著名的有p r s ( p r o c e d u r a lr e a s o n i n gs y s t e m ) ，t o u r i n g m a c h i n e ，w i l l 及i n t e r r r a p 。它们又可分成两类：层次型( 1 a y e r e d ) 体系结构，如p r s ， 第9 夏 谣华大学硕士学位论文 t o u r i n g m a c h i n e 和i n t e r r r a p ：环型( r o u n d ) 体系结构，如w i l l 。 2 3 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 ) 是由多a g e n t 组成的系统，是一种分布式自主系 统。m a s 在a g e n t 理论的基础上，通过a g e n t 的交互实现，主要研究多个a g e n t 必了联合采取行动或求解问题，如何协调各囊的知识、薯标、策略和规划等 3 7 】。 在表达实际系统时，m a s 通过各a g e n t 间的通讯、合作、互解、协调、调度、管 理及控制来表达系统的结构、功能及行为特性。由于在同一个m a s 中各a g e n t 可 以异构，因此多a g e n t 技术对于复杂系统具有无搿- il l 拟的表达力，它为各种实际 系统提供了一种统一的模型，为各种实际系统的研究提供了一种统一的框架， 其应用领域十分广阔，具有潜在的巨大市场。 2 3 1 多a g e n t 组织结构 在m a s 中，多个a g e n t 通过一定的方式组织起来，并在组织结构的基础 上进行着通信交流，丽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 8 三种，其中混合式又可分为两种形式，如图2 1 所示，其中代表管理服务机 构，o 代表a g e n t 成员。 集中式结构：如图2 1 ( a ) ，将关系密切、有共同意愿的a g e n t 集合成一组， 在保证每个成员一定自治性的前提下，用一个管理服务机构来负责这一组 内的协作控制。多个a g e n t 组还可以组成一个高一级酶a g e n t 组，并有一 个高层管理a g e n t 来负责低层管理服务机构的协作，可以有若干个这样的 层次。管理服务机构与成员a g e n t 间具有一定的管理与被管理关系。此方 式的缺点是：随着各a g e n t 复杂性和动态性的增加，控制的瓶颈问题也愈 加突出；一量控制局部或全局的管理a g e n t 崩溃，将导致整个区域或系统 第1 0 黄 西华大学硕士学位论文 崩溃。 分布式结构：如图2 。l 圆) ，各a g e n t 组之闻和组内各a g e n t 之间均为分布式 结构，备a g e n t 组或a g e n t 间无主次之分。在分布式m a s 中不存在管理服 务机构，而是采用中介服务机构来为a g e n t 成员间的协作提供辅助和服务 作用，它与成员a g e n t