（计算机软件与理论专业论文）基于多agent的远程智能教学系统的研究与实现.pdf

摘要 摘要 软件a g e n t 是一个正在迅速发展的研究领域，它是指模拟人类行为与人类社 会关系，具有一定智能，能够自主运行和提供相应服务的程序。多a g e n t 系统缓 解了系统本身关于集中式、序列控制的约束，从而成为了一种具有分布式、并发 性特点的系统。 我们的m a b i t s ( m u l t i - a g e n tb a s e di n t e l l i g e n c et u t o r i n gs y s t e m ) 系统是中学 数学的智能教学系统。假定学生正常地随堂听课，就可以用本系统做练习。系统 模拟教师对学生进行个别辅导的经验、方法，为学生提供一个灵活的、个性化的、 交互式的、智能化的练习和作业完成环境，即相当于一个电子“辅导老师”。 我们的智能教学系统业务逻辑复杂度较高，采用多a g e n t 的分布式对象技术 将把复杂度高的业务逻辑分解成多个复杂度较低的业务逻辑模块，并把每个业务 逻辑模块构造成存在于网络中的具有独立节点的a g e n t ，集中于一点的庞大的业 务逻辑分散到网络中的多个节点上，从而使负载得到均衡，提高了智能教学系统 的性能，减少了软硬件的成本。 本文主要涉及基于多a g e n t 远程智能教学系统的设计和实现。 首先，智能教学系统被分成了四个a g e n t ，分别是学生模型a g e n t ，用户a g e n t ， 帮助a g e n t 和推理a g e n t 。本文分别介绍了每个a g e n t 的功能和核心算法。 其次，本文重点强调了a g e n t 间是如何利用a g e n t 基础框架来进行通信和协 调的。本文在把a g e n t 的b d i 理论与实际应用相结合的基础上，自行设计实现了 基于x m l 的规划库和消息单元。 最后，并且为了更好的实现a g e n t 所具有的响应性，特别使用了j 2 e e 框架 内的j m s ( j a v am e s s a g es e r v i c e ) 和m d b ( m e s s a g ed r i v e n b e a n ) 技术。 关键词： 智能代理，智能教学系统，b d i ，j 2 e e a b s t r a c t a b s tr a c t a g e n ts o f t w a r ei sar a p i d l yd e v e l o p i n ga r e ao fr e s e a r c h a g e n ti sak i n do f i n t e l l i g e n tp r o g r a mw h i c hs i m u l a t e sh u m a nb e h a v i o ra n dh u m a ns o c i e t y r e l a t i o n i sa b l et or u nv o l u n t a r i l ya n dp r o v i d ec o r r e s p o n d e n c es e r v i c e m u l t i a g e n ts y s t e m s o f f e ra w a y t or e l a xt h ec o n s t r a i n t so f c e n t r a l i z e d ，p l a n n e d ， s e q u e n t i a ic o n t r o l ，t op r o v i d es y s t e m sl h a la r ed e c e n t r a l i z e d e m e r g e n ta n d c o n c u r r e n t t h i s p a p e rp r o p o s e s aw e ba p p l i c a t i o nn a m e d m u l t i - a g e n t b a s e d i n t e l l i g e n c et u t o r i n gs y s t e m ( m a b i t sf o rs h o r t ) ，t h es u b j e c td o m a i no fw h i c h i s h i g h s c h o o lm a t h e m a t i c s i ti sao n e f 0 一o n ec o a c h e dp m b e ms o l v i n g ，t s h e l p i n gs t u d e n t st od oh o m e w o r ka f t e ra t t e n d i n gt h e i rc l a s s r o o ms e s s i o n s f o t h e rk i n do fl t si n c l u d et h o s ef o r t e a c h i n g m a t e r i a j s y n t h e s i s a n d u n d e r s t a n d i n g 1 e a r n i n gb ye x a m p l e s ，e t c ) a b i t sp r o v i d ea g i l i t y , p e r s o n a l i t y a n di n t e l l i g e n tp r a c t i c ea n dd o i n gh o m e w o r ke n v i r o n m e n t ，i sr e g a r d e da sa n e l e c t r o n i ct e a c h e r i nt h e i n t e l l i g e n c et u t o r i n gs y s t e m m u l t i a g e n tt e c h n o l o g yi s u s e dt o d e c o m p o s e t h e v e r yc o m p l e xi o g i c t r a n s a c t i o n e a c h l o g i c m o d e li s e n c a p s u l a t e di n t ol n d i v i d u a la g e n t i nt h en e t w o r ks oa sl or e d u c eb o t hs o f t w a r e a n dh a r d w a r ec o s t s ，a n d p r o v i d e s f a s t e r p r o b l e ms o l v i n g ( b ye x p l o i t i n g p a r a l l e l i s m ) i nt h i sp a p e r , t h em a i nr e s e a r c h e si n v o l v et h ed e s i g na n di m p l e m e n io f i n t e l l i g e n c et u t o r i n gs y s t e mb a s e do nm u l t i a g e n t s f i r s t ，i n t e l l i g e n c et u t o r i n gs y s t e mi s d i v i d e di n t of o m ra g e n t si n c l u d i n g s t u d e n tm o d e ia g e n t u s e ra g e n t h e l p e ra g e n ta n dr e a s o n i n ga g e n t w e g i v ee a c ha g e n t sf u n c t i o na n d c o r ea l g o r i t h m s e c o n d ，t h i sp a p e rp r o p o s e s t h es o l u t i o n b y w h i c h a g e n t s c a r c o m m u n i c a t ea n dc o o r d i n a t ee a c ho t h e rb yi n f r a s t r u c t u r e t h eb d lt h e o r yi s i n t e g r a t e d i n t ot h e a g e n ta p p l i c a t i o n ，f u r t h e r m o r e ，t h ep l a n s t o r ea n d m e s s a g e u n i tb a s e do nx m li sd e s i g n e da n di m p l e m e n t e d t h i r d a b i t si sb u i l ta b o v et h ej 2 e ep l a t f o r m ，t h i sp a p e ri n t r o d u c e sh o w t ou s et h ej m sa n dm d b t e c h n o l o g y i nj 2 e et os t r e n g t ht h ea g e n t sr e a c t i v i t y k e y w o r d s ： a g e n t ，i t s ( i n t e l l i g e n c et u t o r i n gs y s t e m ) ，b d i ( b e l i e f , d e s i r e i n t e n t i o n ) ，j 2 e e ( j a v a 2 e n t e r p r i s ee d i t i o n ) i i - 独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。尽我所知，除了文中特别加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，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构 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了谢意。 签名：叠受垦整日期：2 塑生：乡 关于论文使用授权的说明 本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅：学校可以公布论文的全部或部 分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 日期：丛出r ，眵 第一章绪论 1 1 研究背景 第1 章绪论 软件a g e n t 技术是进入2 0 世纪9 0 年代以来，才在人工智能技术和网络技术 的基础上发展起来的一门新兴技术，由于它为解决复杂，动态，分布式智能应用 提供了一种新的计算手段，符合了未来计算环境的特征“3 ，所以发展非常迅速。 软件a g e n t 已经成为各种计算机文献和众多公司的发展规划中出现最为频繁的 词汇。 a g e n t 是指模拟人类行为与人类社会关系，具有一定智能，能够自主运行和 提供相应服务的程序。与现在流行的软件实体，比如对象，构件相比，a g e n t 的 粒度更大，智能程度更高。 a g e n t 的研究主要起源于人工智能领域。人工智能技术的主要成果之一专家 系统把专业领域知识和推理有机的结合在一起，为应用程序的智能化提供了一个 低级而实用的解决办法，使智能化的软件a g e n t 成为可能。作为人工智能的一个 分支a i 计划理论的研究成果使应用程序有了初步的面向目标的特征，从而 使应用程序得以具备一定的主动性；而人工智能的另一个分支决策理论和方 法则使应用程序有了自主判断和选择的能力，从而使其具有了一定的自主性“3 。 人工智能的新学科一知识工程又涉及知识的获取，存储和管理等许多课题。所 有这些技术的发展，加快了应用程序智能化的进程，为软件a g e n t 技术的产生和 发展奠定了基础。 随着网络技术的发展，一个能使在物理上和地理上分布的应用程序之间实现 互相通讯与协作的网络底层基础结构，正在被逐渐建立起来。分布式对象技术， 则进一步是分布且异构的应用程序之间能以一种共同的方式提供和获得服务，实 现了分布状态下的软集成。随着分布式技术的发展，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 li n t e l l i g e n c e ) 作为人工智能与分布式技术的交叉学科不断得 到发展。d a i 系统由多个a g e n t 组成，每个a g e n t 又是一个半自治系统，这些 a g e n t 之间以及a g e n t 与环境之间都是并发的，需要进行交互3 1 。多a g e n t 系统 缓解了系统本身关于集中式、序列控制的约束，从而成为了一种具有分布式、并 北京工业大学工学硕士学位论文 发性特点的系统。一些系统是空间分布的，另外一些系统是功能分布的。例如， 一组不同专长的专家可以联合起来解决一个难题。一个自治的多a g e n t 系统具有 如下好处： 1 模块化、易于扩展性 每一个a g e n t 可以看成是一个实体( e n t i t y ) ，这将是系统具有可扩展性。其 好处在于一个a g e n t 既可以加入到这个系统和其他a g e n t 一起开始工作，又 可以在其完成使命后，在不对这个系统造成任何影响下，退出这个系统。 2 降低软件成本。 当软件具有更多的模块，开发时间和复杂性将降低。 3 减少硬件成本。 只需要些更廉价的c p u ，而不是更昂贵的。 4 快速的解决问题。 并行计算。 1 2 基于多a g e n t 的智能教学系统 我们的m a b i t s ( m u l t i a g e n tb a s e di n t e l l i g e n c et u t o r i n gs y s t e m ) 系统是中学 数学的智能教学系统。假定学生正常的随堂听课，就可以用本系统做练习。系统 模拟教师对学生进行个别辅导的经验、方法，为学生提供一个灵活的、个性化的、 交互式的、智能化的练习和作业完成环境，即相当于一个电子“辅导老师”。【4 】 它可以对学生选择的题目进行自动推理解题；当学生输入解题步骤后，它可以在 线实时的判断学生的解题行为是否正确：当学生请求解题帮助时，它可以提供给 学生个性化的解题帮助。我们的系统由于具有学生模型，可以跟踪掌握学生的解 题情况，从而给出的解题帮助具有很强的针对性。并鼓励学生根据自己的实际情 况参看详略不同的解题帮助。例如，对于能力强的学生，系统提供的帮助会概括 些，反之学生解题情况不好，解题则会详细些。 从上述对m a b i t s 系统的功能分析可知，我们的i t s 业务逻辑复杂度较高， 知识库较大，如果在一台服务器上实现，势必会因负载量庞大造成当大量用户同 时使用时系统网络拥挤阻塞、运算延迟缓慢，导致学生无法使用i t s 系统进行正 常的练习。采用多a g e n t 的分布式对象技术将把复杂度高的业务逻辑分解成多个 第一章绪论 复杂度较低的业务逻辑模块，并把每个业务逻辑模块构造成存在于网络中的具有 独立节点的a g e n t ，集中于一点的庞大的业务逻辑分散到网络中的多个节点上， 从而使负载得到均衡，提高了i t s 系统的性能，减少了软硬件的成本，这将是我 们的i t s 系统发展的必然选择口】。 1 3 课题任务 1 3 1 a g e n t 的理论分析与研究 这一部分是课题研究的基本任务，分析a g e n t 系统的特点及其种类。 1 3 2 m a s 的体系结构 m a s 的体系结构是指多a g e n t 系统中a g e n t 间的信息关系和控制关系，以及 问题求解能力的分布模型，它是结构和控制的有机结合，是提供a g e n t 活动和交 互的框架。它描述了组成a g e n t 的基本成分及其作用、各成分的联系及交互机制 等。最后确定m a b i t s 系统的体系结构。 1 3 3 a g e n t 的协调、协作与协商 多a g e n t 协调、协作与协商问题是d a i 研究的核心问题之一。多a g e n t 协 调( m u l t i a g e n tc o o r d i n a t i o n ) 是指具有不同目标的多个a g e n t 对其目标、资 源等进行合理安排，以协调各自行为，最大限度地实现各自目标。 多a g e n t 协作( m u l t i a g e n tc o l l a b o r a t i o n ) 是指多个a g e n t 通过协调各自行为， 合作完成共同目标。 多a g e n t 协商( m u l t i a g e n tn e g o t i a t i o n ) 是指多个a g e n t 借助通信，交换各自 目标，直到多a g e n t 的目标一致或不能达成协议。 1 3 4 移动a g e n t 技术的应用 移动a g e n t 的概念是2 0 世纪9 0 年代初由g e n e r a lm a g i c 公司在推出商业 系统t e l e s c r i p t 时提出的。由于其自身优异的特性，移动a g e n t 技术已成为继 北京工业大学工学硕士学位论文 c o r b a 、e j b 后新一代分布处理的关键技术，并且在很多新兴领域得到广泛的应 用。 1 3 5 基于多a g e n t 系统的具体实现 a g e n t 是人工智能与分布式技术的交叉学科，在实现技术上并没有固定的框 架，而7 2 e e 技术是目前非常流行的跨平台的分布式应用系统框架。作为一个分 布式系统，子系统之间数据传递是不可避免的，由于这些子系统可以是异构的， 所以使用x m l 作为存储这些数据的载体是较为理想的。因此我们使用了基于x m l 的规划库和消息单元，来实现多a g e n t 间的通信与协作。 1 4 创新性工作 1 4 t 基于8 di 理论的通信与协调技术的设计与实现 如今，a g e n t 的研究是一个热点问题，基于a g e n t 的系统实现很多。但多数 论文，在把一个复杂的系统分为多个a g e n t 后，只重点强调各a g e n t 的具体功能 及其算法，而对多a g e n t 系统之间是如何进行通信、协调的，a g e n t 又是如何实 现自治的，却涉及甚少，往往闭口不谈，缺乏对a g e n t 自身理论的应用：而有些 偏重a g e n t 理论的论文，则只给出抽象模型和规则推理，往往对于如何利用这些 理论进行多a g e n t 系统的实现也缺乏具体的点拨，让人多少感觉a g e n t 是个很 “虚”的概念。本文从多a g e n t 的角度设计实现一个基于a g e n t 的智能教学系统 m a b i t s ( m u l t i a g e n tb a s e di n t e l l i g e n c et u t o r i n gs y s t e m ) ，不仅介绍每 个a g e n t 的功能和实现方法，而且重点强调a g e n t 间是如何利用a g e n t 基础框架 来进行通信和协作的。把a g e n t 的b d i 理论与实际应用相结合，实现了一个基于 多f l g e n t 的远程智能教学系统m a b i t s 。 1 4 2 a g e n t 与j 2 e e 及x m l 技术的结合 使用j 2 e e 作为m a b i t s 的整体架构。在与用户交互方面，用户可使用i e 浏 览器访问我们的系统。系统使用3 s p 和s e r v l e t 接收请求和显示结果。在各a g e n t 第一章绪论 的实现中，采用f a c a d e 的e j b 设计模式由s e s s i o n b e a n 封装业务逻辑，调用多 个e n t i t yb e a n 得到数据库中的数据。为实现a g e n t 所具有的反应和主动性，在 a g e n t 间的通信中，使用了j m s ( j a v am e s s a g i n g s e r v i c e ) 和m d b ( m e s s a g ed r i v e n b e a n ) 技术。并且为增强a g e n t 间传递的通信数据的可移植性，设计了基于x m l 格式的m e s s a g e 作为数据的载体。在a g e n t 间的协调方面，也专门设计了一个基 于x m l 的规划库。 北京工业大学工学硕士学位论文 第2 章a g e n t 综述 多a g e n t 系统是当今计算机科学技术领域、信息工程领域和网络与通信领 域十分活跃的前沿研究方向之一。 a g e n t 的概念出现在2 0 世纪7 0 年代的人工智能中，8 0 年代后期才成长起 来。由于分布并行处理技术、面向对象技术、多媒体技术、计算机网络技术， 特别是i n t e r n e t 和w w w 技术的发展，a g e n t 不仅成为a i 和计算机领域最活跃 的研究内容之一，而且引起了，科学界、教育界、工业界甚至娱乐界的广泛关 注，其应用也越来越广泛。 2 ，1 未来的计算环境及其特征 人类社会可以看成是一个由多个有着自己目标，愿望和本能的个体( 人) 组 成的环境。在这个环境中，旧的个体不断灭亡，新的个体不断产生。在其生命周 期中，个体之间既有相互竞争，又常常相互合作以实现自己的目标，在宏观和整 体上不断推动整个环境的发展。随着计算要求的不断提高，计算的不断复杂化， 人们普遍认为，未来的计算环境将不断朝着模拟人类社会的方向发展，他应该是 一个分布，开放的环境“1 。 从分布的角度看，这个计算环境中，个体之间存在地理上的距离以及随之 而来的通讯延迟。这样，我们就无法得到关于整个系统的一个完整的，全局的 视图，从而不得不基于局部的信息对整个环境进行观察，分析和管理。不仅如 此，为了保证计算效率，还必须采取异步通讯机制来提供计算和通讯的并行和 协作，这些都增加了管理此环境的复杂性。 从开放的角度看，未来的计算环境又必须是一个动态的，不断变化，不断 发展，具有很强适应性的环境。它所提供的服务功能不断增强，质量不断提高。 它必须具有一个开放，灵活，方便的用户界面，必须提供一套新陈代谢，生长 进化的机制。 第二章a g e n t 综述 2 2 软件a g e n t 的定义 a g e n t 一词的意思为“代理”。从a g e n t 思想诞生至今，不同的研究领域的 学者都根据各自领域的技术特点提出了各自对a g e n t 的定义。在广义的应用领 域中，研究者把凡是具有智能行为和交互特性的分布实体都称为a g e n t ，他既 是各种智能软件，也可以人类，机器人或智能嵌入式设备。而软件的研究者则对 a g e n t 进行了如下定义： 智能软件a g e n t 是能为用户执行特定的任务，具有一定程度的智能以允许 自主执行部分任务，并以一种适合的方式与环境相互作用的软件程序。 2 2 软件a g e n t 的特性 由软件a g e n t 的定义可以知道，软件a g e n t 首先应该是智能的，即他应该 有自主性和主动性( 这还要感谢人工智能技术) ，并且应对环境有响应性。f 司时， 由于他实际上是对人类社会的模仿，所以其必然还应该具有社会性，应该能和 其他的软件a g e n t 进行通讯，合作，协商解决问题。 l 自主性( a u t o n o m y ) ：一个软件a g e n t 能在没有与环境相互作用，或任何来 自外部的命令或自己的情况下自主执行任务。这要求a g e n t 有自己的计划，这 是软件a g e n t 区别与其他普通软件的基本属性。 2 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响应的反 应。 3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 不应该只能被动 的对环境变化做出反应，他还应该能够在特定情况下采取主动行动，这种主动 性要求a g e n t 有严格定义的目标。 4推n 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 ) ：这个特性是a g e n t 智能 的最集中体现，它主要由三个部件组成：内部知识库，学习或自适应能力，基 于知识库内容的推理能力。 5可以移动性( 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。应该指 出并不是所有的a g e n t 都必须具备此特性。 6角色( c h a r a c t e r ) ：一个a g e n t 在计算机网络中对安全性，风险，信任， 北京工业大学工学硕士学位论文 6 角色( c h a r a c t e r ) ：一个a g e n t 在计算机网络中对安全性，风险，信任， 诚实等因素的考虑。 7 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a g e n t 在其群体中应该具有的社会属性。 由于a g e n t 具有这些特征，因此，它与面向对象方法中的对象有明显的区 别： 第一：a g e n t 具有主动性，它有自己的目标以及面向目标的行动，能遵循承 诺采取主动行为，而且可具有自学习、自适应的能力。而对象是被动的，其行 为是指由对象去调用相应的方法，完成方法所规定的工作。 第二：a g e n t 是一个自主的计算机实体，能够在没有外界直接操纵的情况下， 根据自身所处的环境、内部的状态和知识，以及外部事件来决定和控制自身的 行为，而对象是受控的，没有信息执行的控制机构，对接收到的信息只是机械 的执行信息所规定的动作，无法了解其含义。 第三，对象问信息的传递需要明确对方的存在，而a g e n t 间的通信既可以了 解对方之间通信，又可以不了解对方，间接的通信。可见，面向a g e n t 方法比 面向对象的方法在通信方面，有着更好的灵活性，a g e n t 之间可以通过一个中 介来传递消息，而彼此不需要了解，保持相对的独立性，这一点对于分布的异 构计算模型系统是至关重要的。 2 3 a g e n t 通信语言a c l 在a g e n t 的各种属性中，交互性是其最重要的特征之一。这就要求a g e n t 必须具备相互通信的能力。与传统分布式计算中各计算实体间的通信不同， a g e n t 通信是建立在知识级别( k n o w l e d g e l e v e l ) 上的，而实现这种通信的手段 便是使用a g e n t 通信语言( a c l ) 。 a c l 是指a g e n t 与a g e n t 之间以及a g e n t 与服务设旄之间进行通信所采用的 语言。 2 4k o m l k q m l 是获得最为广泛应用的a c l ，被称为事实上的a c l 标准，在理论和实 第二章a g e n t 综述 k q m l ( k n o w l e d g eq u e r ya n dm a n i p u l a t i o nl a n g u a g e ) 是一种用于信息和 知识交换的语言和协议。k q m l 是a r p a 的k s e ( k n o w l e d g es h a r i n ge f f o r t ) 联 盟工作的一项成果。k s e 的目标是为开发和建立大型的可共享、可重用的知识 库( k n o w l e d g eb a s e s ) 所需的技术和方法。k q m l 即是一种a g e n t 之间的消息 的表示格式，也是一种消息处理协议，它支持a g e n t 之间的运行时( r u n t i m e ) 知识共享。k q m l 可作为应用程序与智能系统之间或智能系统相互之间进行交流 的一种语言，以知识共享为基础，支持协同问题处理。 k q m l 的核心为一组可扩展的行为原语( p e r f o r m a t i v e ) ，它们定义了可作用 于a g e n t 彼此的知识库和目标库( k q m l 支持基于b d i 的a g e n t 模型) 的各种许 可的操作。基于k q m l 的行为原语，可建立a g e n t 之间交流的更高层的模型，例 如协商机制和合约网( c o n t r a c tn e t s ) 。此外，k q m l 还提供了一种进行共享的 体系结构：通过一类被称为交流设施f a c i l i t a t o r ( 交流) 的a g e n t ，来协调其他 a g e n t 之间的交互。 k q m l 被分为三层：内容层，消息层和通信层。内容层包括消息的实际内 容，k q m l 可以携带任何语言表达的内容，包括表达为a s c i i 码或二进制代码的 语言。通信层描述低级的通信参量，如发送者，接收者和与通信有关的唯一标 识符。消息层是k q m l 的核心，他的主要作用包括识别传输消息所采用的网络协 议，给出发送者对内容的态度和意图，即行为原语( p e r f o r m a t i v e s ) 。行为原 语定义了可用于a g e n t 的知识库和目标库的各种许可的操作。 k q m l 中定义了一组含义明确的、预留的行为原语。这些预留的行为原语并 非是k q m l 具体实现中必须实现的最小子集，它可以根据需要选择实现或添加新 的原语，但是通常要求选择实现的预留原语满足k q m l 标准的要求。 习惯上，一条k q m l 行为原语也成为一条消息，一条典型的k q m l 消息如下： ( a s k o d e ：s e n d e rs h a n g h a i ：c o n t e n t ( g e o l o ec h e n g d u ( ? l o n g ? l a t ) ：r e c e i v e ri n f o s e r v e r ：r e p l y w i t h l o c a t i o n l a x ：l a n g u a g es t a n d a r d _ p r o l o g 北京工业大学工学硕士学位论文 ：o n t o l o g yg e e m o d e l 3 ) 其中，a s k o n e 为k q m l 的一条用于询问的预留的行为原语的名字，s e n d e r 、 c o n t e n t 、r e c e i v e r 、r e p l y w i t h 、l a n g u a g e 、o n t o l o g y 为k q m l 预留的行为原 语的参数。参数c o n t e n t 的值是一个表达式，它必须符合参数l a n g u a g e 所指定 的语言的语法，其中的常量必须在参数o n t o l o g y 指定的概念关系中有定义。由 于a g e n t 之间多采用异步方式通信，所以利用参数i n r e p l y t o 和参数 r e p l y w i t h 来匹配发出的询问和收到的问答。o n t o l o g y ( 实体抽象) 是一个重 要的概念，一个o n t o l o g y 是指存在于交互的a g e n t 之间的或a g e n t 中的概念与 概念之间的关系的一种描述。在k q m l 中，o n t o l o g y 参数指的是c o n t e n t 参数 使用的实体集( 如术语定义集) 的名称。 上面的k q m l 消息可以解释为：s h a n g h a i 机场向i n f o r s e r v e r 询问有关 c h e n g d u 机场的地理位置，具体询问的内容采用s t a n d a r d _ p r o l o g 的语法进行 描述，在描述中采用术语集g e o m o d e l 3 中的术语。i n f o s e r v e r 在回答有关询 问时，则采用r e p l y ( 有答案时) 或s o r r y ( 无答案时) 原语进行回答，在参数部 分，应该包括：i n r e p l y t ol o c a t i o n l a x 参数，表示是对以上消息的回答。 常用的原语有基本操作原语( t e l l ，d e n y ) ，基于知识数据库的操作原语 ( i n s e r t ，d e l e t e ) 基本响应原语( e r r o r ，s o r r y ) ，基本查询原语 ( e v a l u a t e ，r e p l y ，a s k i f ) 等，开发者可以自己扩充k q m l 来实现特定的系统a 2 5 软件a g e n t 的分类 由于a g e n t 的定义并不统一，而且现在也出现了各种具有不同特性的a g e n t ， 所以对为了明确这些a g e n t 的具体含义，按照不同的根据分别对其进行归类是 必要的。 首先应该明确的是，宏观上的a g e n t 可以分为人类a g e n t ，硬件a g e n t 以及 我们主要讨论的软件a g e n t 。下面我们对软件a g e n t 分别根据功能，属性，行 为方式对其进行分类。1 ： 第二章a g e n t 综述 2 5 1 按功能划分 ( 1 ) 信息i n t e r n e t a g e n t ( l n f o r m a t i o n i n t e m e t a g e n t ) ：他支持用户在分 布式系统或i n t e m e t 网络上智能搜索信息，或智能管理网络。( 这类 a g e n t 一般应该是移动a g e n t ) ( 2 ) 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：它的主要功能是协助用 户完成乏味而重复性的工作。这类a g e n t 在属性上应该突出强调其 推理学习自适应能力。它将观察并学习用户是怎样执行特定任务 的，当这些a g e n t 能确定用户在特定情况下如何反应的时候，他就 开始替代或帮助用户完成任务。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。 ( 3 ) 任务a g e n t ( t a s k a g e n t ) ：它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 。 2 5 2 按行为方式划分 ( 1 ) 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。 ( 2 ) 多重a g e n t ( m u l t i a g e n t ) ：一个a g e n t 能利用关于其它a g e n t 的知识来 协调它与其它a g e n t 的行动或合作完成目标。 ( 3 ) 助手a g e n t ( a s s i s t a n t a g e n t ) ：只与人类a g e n t 相互作用。 2 5 3 其他一些特殊类型的a g e n t ( 1 ) 移动a g e n t ：具有移动属性，能够自主的在网络中迁移，从而与服务接口 或网络中其他程序进行通信的a g e n t 。他通常是由客户端迁移到服务器端的脚 本程序，也是我们将要重点讨论的一类a g e n t 悼j 。 ( 2 ) 可信a g e n t ：它是在于人的相互作用中以“令人信任”的特征来执行，他 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作得 特别好。 北京工业大学工学硕士学位论文 2 6 典型软件a g e n t 的体系结构 m a s 的体系结构是指多a g e n t 系统中a g e n t 间的信息关系和控制关系，基 于问题求解的分布模式，它是结构和控制的有机结合，是提供a g e n t 活动和交 互的框架9 。它描述了组成a g e n t 的基本成分及其作用、各成分的联系及交互 机制，大致可分为三类： 1 审慎式体系结构( d e l i b e r a t i v ea r c h i t e c t u r e ) 其特点式a g e n t 中包含了显示的世界符号模型，a g e n t 的决策是通过基 于模板匹配和符合操作的逻辑推理做出的，如同人们通过深思熟虑、精 心推敲后作出决策一样，因此称为审慎式体系结构。 2 反应式体系结构( r e a c t i v ea r c h i t e c t u r e ) 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 件做出反应的过程，和一个依据感知器消息激活某过程执行的控制系 统。a g e n t 的活动是由于受到某种刺激而引发的，因此被称为反应式体 系结构。该体系结构在目前主流分布式系统中占主导地位。 3 混合式体系结构( h y b r i da r c h i t e c t u r e ) 其特点是a g e n t 中包含了审慎式和反应式两种结构框架，而且是分层组 织的，前者建立在后者的基础之上。 2 7 软件a g e n t 的适用领域 1 与用户有灵活的相互作用，在相互作用中智能的协助用户完成琐碎的工 作。 2 在对海量分布式信息搜索中，建立快速智能的搜索机制。 3 在高度动态的环境下，要求应用程序能够对多变的环境做出响应和自适 应。 4 需要应用程序能自主处理失效和冲突，以进行再调度，再计划或资源再分 配。 5 需要应用程序即能进行长期计划驱动的行为，又能从事短期实时响应行 为。 第二章a g e n t 综述 6 在复杂的或安全性很重要的应用程序中，保证适宜的反映和应答时间。 7 在地理上或逻辑上分布，自主或异构的节点间提供应用服务或中f 司件服 务。 8 在不完全信息下的复杂或分散的资源分配问题。 2 8 移动a g e n t 2 8 1 移动a g e n t 的定义及其最大特点移动 随着网络技术的发展，可以让a g e n t 在网络中移动并执行，完成某些功能， 这就是移动a g e n t ( m o b i l ea g e n t ) 的思想。 移动a g e n t 可以被定义为：一个能在异构网络中自主地从台主机迁移到 另一台主机，并可与其他a g e n t 或资源交互的程序。实际上它是a g e n t 技术和 分布计算技术的混血儿。 与传统的各种分布技术相比，移动a g e n t 的优点是相当明显的。传统的r p c 客户与服务器间的交互需要连续的通讯支持；而移动a g e n t 可以迁移到目标服 务器上，直接与本地进行高速通讯，而这种本地通讯是不占用网络资源的。 移动a g e n t 迁移的内容即包括其代码也包括其运行状态。运行状态可分为 执行状态和数据状态：执行状态主要指移动a g e n t 当前运行时的状态，如程序 计数器，运行栈内容等。数据状态主要指与运行有关的数据堆的内容，按所迁 移的运行状态的内容，移动a g e n t 的迁移可分为强迁移和弱迁移。强迁移间时 迁移程序的执行状态和数据状态，但这种迁移的实现比较复杂；弱迁移只迁移 移动a g e n t 的数据状态，其速度较强迁移快，但不能保存移动a g e n t 的完整运 行状态“。 2 8 2 移动a g e n t 的优点 移动a g e n t 具有很多优点。 移动a g e n t 技术通过将服务请求a g e n t 动态的移动到服务器端执行，使得 此a g e n t 较少依赖网络传输这一中间环节，而直接面对要访问的服务器资源， 从而避免了大量的网络传输，降低了系统对网络带宽的依赖。 北京工业大学工学硕士学位论文 移动a g e n t 不需要统一的调度，由用户创建的a g e n t 可以异步的在不同结 点上运行，待任务完成后再将结果传送给用户。为了完成某项任务，用户可以 创建多个a g e n t ，同时在一个或若干个结点上运行，形成并行求解的能力。 此外他还具有自治性和智能路由等优点。 a ) 移动a g e n t 与其他分布式技术的不同点 首先移动a g e n t 不同与远程调用，远程调用需要持续的网络通讯的支持，而 移动a g e n t 则是直接迁移到目的主机上，从而与当地资源进行高速通讯。 移动a g e n t 也不同于进程迁移，一般来说，进程迁移系统不允许进程自己决 定什么时候迁移到何处。而移动a g e n t 是完全自主的，他可以根据应用程序的 需要在任何时刻移动，可移动到任何他想去的地方1 。 移动a g e n t 也不同与a p p l e t 。a p p l e t 只能从服务器端向客户端进行单方面 移动，而移动a g e n t 可以在客户端和服务器端进行双向移动。更明显的区别是 a p p l e t 只移动代码，而移动a g e n t 同时移动代码和状态。 2 9a g e n t 的b d i 理论 多a g e n t 理论主要包括a g e n t 的认知模型和有关理论，即研究如何用符号表 示复杂现实世界的a g e n t ，以及a g e n t 如何根据各种信息对环境进行推理和决 策。a g e n t 的b d i 理论是指一个或一组智能a g e n t 可以被看作是拥有信念 ( b e l i e f s ) 、期望( d e s i r e s ) 和意图( i n t e n t i o n ) 等精神状态的所谓意识系 统( i n t e n t i o n a ls y s t e m ) “。 信念：用于表示a g e n t 的世界模型： 期望：对应于分配给a g e n t 要执行的任务； 意图