（计算机应用技术专业论文）基于多agent的产品协同设计系统的研究与应用.pdf

太原理工大学硕士研究生学位论文 基于多a g e n t 的产品协同设计系统的研究与应用 摘要 本课题所研究的产品设计协同平台是一个多a g e n t 支持的分布式软 件系统，可以用其进行产品的初步设计以及产品数据管理。本课题详细 研究了a g e n t 理论模型，首先介绍了软件a g e m 的定义以及基本结构。 由于单个a g e n t 所能解决的问题是有限的，往往难以满足复杂应用系统 的要求，无法在开放的环境中独自完成比较复杂的任务。因此本课题将 研究重点放在对多a g e m 系统的研究。 本课题详细研究了以往m a s 的相关理论，包括什么是m a s ，m a s 的组织结构如集中式管理结构、混合管理结构、分散结构作了简单介绍。 对现有m a s 的任务分配算法、通信机制以及消息传递方式等重点研究， 在本课题提出了基于中介a g e m 管理的多a g e n t 协同模型( m a c m ) 。由 于t r i b a s e 任务分配模型和启发式任务分配算法适合于复杂的多a g e m 系 统，本课题拟在设计一个高效的多a g e m 系统，因此该模型中采用了基 于排队理论的任务分配算法。由于以往的任务排队算法过于简单，没有 考虑系统资源合理应用的因素，在该模型中a g e n t 之间采用基于合同网 协议的二级排队策略分配任务，结合中介a g e n t 的权重和任务a g e n t 的 负载比例，将任务分配到相对空闲的任务a g e n t 处理。该模型结合黑板 和点对点两种通信方式，在黑板上发布共享信息，相关a g e m 向黑板写 太原理工大学硕士研究生学位论文 信息以供其他a g e n t 利用。在点到点的通信方式中通过关系型数据对象 传递煮到点韵硝：百在很j e 程度二f 三减歹了系统_ 的 开销_ 从实验结果可以 看到，采用冗余的任务a g e n t 结合基于合同网协议的二级任务排队策略， 大大提高了系统的任务处理能力。 。 本课题将上述模型应用到产品协同设计系统中，通过产品数据的统， 一管理，可以方便的对产品数据进行存储、查询、更新，而不用考虑用 户所在地点，操作时间等因素。只要他同时通过权限管理和版本控制相 结合的方式，实现了对产品协n 设计过程中产品信息的访问控制，解决 了在产品协同设计过程中由此导致的产品数据不一致、数据复用性不高、 查询不方便等影响产品设计过程的问题。通过分析专家系统和设计专家 系统的辅助设计，大大缩小了产品的设计周期，提高了企业的竞争力。 关键词：a g e n t ，多a g e n t 系统，协同设计，产品数据管理，专家系统 i i 、 太原理工大学硕士研究生学位论文 r e s e a r c ha n da p p l i c a t i o no nm u l t i - a g e t nb a s e d p r o d u c tc o o p e r a t i o n a ld e s i g ns y s t e m a b s t r a c t i no r d e rt os o l v et h ep r o b l e m si n p r o d u c tc o l l a b o r a t i v ed e s i g n ，s t a n d a r d t h ep r o c e s so fp r o d u c td e s i g n ，s u c ha s m a n a g e m e n to fk n o w l e d g e ，r e a s o n a b l e u t i l i z a t i o no fr e s o u r c e ，ap l a t f o r mo fp r o d u c t m a n a g e m e n tb a s e d o d m u l t i a g e n tc o o p e r a t i o nm o d e li sb r o u g h tf o r w a r d i nt h i s p a p e r i nt h e b e g i n n i n gii n t r o d u c e dt h ed e f i n i t i o na n db a s i cs t r u c t u r eo fa g e n t b e c a u s e t h ea b i l i t yo fo n es i m p l ea g e n ti sv e r yl i m i t e d ，a l w a y sc o u l d n ts a t i s f yt h e n e e do fs y s t e ma n dc o m p l e t em o r es o p h i s t i c a t e dd u t yi no p e ne n v i r o n m e n t s ot h ew o r ki sm a i n l yb a s e do nm u l t i - a g e n ts y s t e m t h e r ea r eal o td e t a i la b o u tt h ea s s o c i a t e dt h e o r yo fm a s ，i n c l u d i n g w h a t sm a s ，t h eo r g a n i z i n gs t r u c t u r eo fm a s ，s u c ha st h ec e n t r a l i z e d s t r u c t u r e ，m i xm a n a g e m e n ts t r u c t u r ea n dd i s p e r s es t r u c t u r e i nt h ep a p e rip u t f o r w a r dm a c mm o d e lb a s e do na g e n tm a n a g e m e n t b e c a u s et r i b a s e m i s s i o nd i s t r i b u t em o d e la n de n l i g h t e nm i s s i o nd i s t r i b u t ea l g o r i t h ma r ea d a p t t om u l t i - a g e n ts y s t e m ，a n dm yp a p e rp l a nt od e s i g nae f f i c i e n tm u l t i - a g e n t s y s t e m ，s oi nt h et h e s i sit a k et h em i s s i o nd i s t r i b u t ea l g o r i t h mb a s e do nq u e u e t h e o r y i nt h ep a s tt h eq u e u ea l g o r i t h mw i t h o u tc o n s i d e r i n gt h er e a s o n a b l e a p p l i c a t i o no fs y s t e mr e s o u r c ew a st o os i m p l e ，t h e ni nm ym o d e lit a k et h e s e c o n d a r yq u e u es t r a t e g yb a s e do nc o n t r a c tp r o t o c o lt oa s s i g nd u t y , i n t e g r a t e t h ew e i g h ta n dt h el o a dp r o p o r t i o no fa s s i g n e da g e n tt oa s s i g nt h em i s s i o nt o t h e c o m p a r a b l e l e i s u r em i s s i o n a g e n t t h e m o d e l i n t e g r a t e t w o c o m m u n i c a t i o nm o d e st o g e t h e r ：b l a c k b o a r da n dp 2 p p u b l i s h t h es h a r e i n f o r m a t i o ni nb l a c k b o a r d ，r e l a t e da g e n tw r i t ei n f o r m a t i o no nb l a c k b o a r df o r o t h e ra g e n t su s e i np 2 pc o m m u n i c a t i o nm o d es e n d si n f o r m a t i o nf r o mp o i n t i i i 奎垦墨三奎堂堡塑窒尘兰堡笙苎 t op o i n tt h r o u g ha s s o c i a t e dd a t ao b j e c t s ，i tc o u l dd e c r e a s e t h ec o s to fs y s t e m 一f r o m - t h e - r e s u l t o fe x p e r i e n c e 。w e c a n t e l l i t c o u l d e n h a n c e _ t h e _ m i s s i o n m a n a g e m e n ta b i l i t yo ft h ew h o l es y s t e m i nt h et h e s i sip l a c e da l lt h em o d e li n t op r o d u c tc o l l a b o r a t i v ed e s i g n s y s t e m ，t h r o u g hc e n t r a l i z e dm a n a g e m e n to fp r o d u c td a t a ，i t sv e r yc o n v e n i e n t t os t o r e ，q u e r nu p d a t ep r o d u c td a t aw i t h o u tc o n s i d e r i n gs o m ef a c t o r sl i k e c u s t o m e r sp l a c eo ro p e r a t i o nt i m e a sl o n ga si tt a k ea u t h o r i t ym a n a g e m e n t a n de d i t i o nc o n t r o la tt h es a m et i m e i tc o u l dr e a l i z et h ev i s i tc o n t r o lo f p r o d u c ti n f o r m a t i o ni nt h ep r o c e s so fp r o d u c tc o l l a b o r a t i v ed e s i g n a n dt h e n i ts o l v e dal o to fp r o b l e m ，s u c ha sd i f f e r e n c eo fp r o d u c td a t a ，d a t ar e n e w , i n c o n v e n i e n tq u e r y t h r o u g ha n a l y z i n ge x p e r ts y s t e ma n da u x i l i a r yd e s i g no f e x p e r ts y s t e m ，i tc o u l dl e s s e nd e s i g nc y c l e ，h e i g h t e nt h ec o m p e t i t i o na b i l i t yo f e n t e r p r i s e s k e yw o r d s ：a g e n t ，m u l t i a g e n t ，c o o p e r a t i v ed e s i g n ，p r o d u c td a t a m a n a g e m e n t ，e x p e r ts y s t e m 声明户明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下， 独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外本论文 不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。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。本声明的 法律责任由本人承担。 论文作者签名：盘查 关于学位论文使用权的说明 本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定其 中包括：学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印 件；学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文； 学校可允许学位论文被查阅或借阅；学校可以学术交流为目的， 复制赠送和交换学位论文；学校可以公布学位论文的全部或部分内 容( 保密学位论文在解密后遵守此规定) 。 签名： 导师签名： 兰华一 日期：z 每孓乡 e ii 棼i ：叫! 一? 匆 太原理工大学硕士研究生学位论文 1 1 课题研究背景和意义 第一章绪论 复杂产品的协同开发过程通过计算机的辅助支持，作为一种新兴的产品设计方 式，往往是跨行业、跨部门的。在该方式下，分布在不同地点的产品设计人员以及其 他相关人员通过网络采用各种各样的计算机辅助工具协同的进行产品设计活动，活动 中的每一个用户都能感觉到其他用户的存在，并与他们进行不同程度的交互。由于各 行业采用的计算机辅助工具不同，开发过程需要地理上分布的多个专家的协同工作， 因此开发环境必然是一个分布的、协同的、异构的环境。而传统的开发环境由于结构 集中、过程模型和工具单一、集成化产品小组内聚性不高，无法满足复杂产品虚拟样 机开发的需求。目前对该技术的研究只停留在对产品的具体设计、仿真测试和维护等， 对产品的初始设计和智能部分的技术涉及得不多，甚至根本就没有涉及。其原因可归 为以下几点： 1 产品设计过程信息流动和协同过程的管理，涉及多用户多节点，难以管 理，容易导致产品信息的不一致。 2 产品开发过程的可追溯性差。 3 频繁的设计变更导致设计数据重用效果不佳。 所以需要研究一个基于知识的高层建模理论与方法，而且这一工作势在必行。 解决问题的方法，可采用多专家系统模型，如d i c e ；或者开发分布问题求解系统 和多a g e n t 系统的模型，如p a c t 和采用异步认知a g e n t 的d i d e 。兴起子2 0 世纪 7 0 年代的a g e n t 技术为解决这些潜在的缺陷提供了新的途径。由于多a g e n t 系统( m a s ) 具有分布性、社会性、适应性，因此能够在最大限度上满足复杂产品虚拟样机开发环 境的要求。 本课题拟采用多a g e n t 协同模型。研究基于多a g e n t 的高层建模的概念、结构， a g e n t 内部的体系结构，多a g e n t 间通信技术，多a g e n t 协同合作原理，由此产生具 有通信、协同功能的多a g e n t 设计的规范化模型，并将其应用到开发分布式计算机环 境所支持的协n - r 作( c s c w ) 在复杂产品初步设计中。其目的是实现一个基于分布式 】 太原理工大学硕士研究生学位论文 环境下，由各a g e n t 履行其在该系统中不同职责，通过互相通信与协作从而完成复杂 声品的协同罚泼以及初步设计的功能一并将开发出一套复杂产品初步设计原型系统， 以弥补产品在初步设计环节中辅助决策工具和协同系统的不足。从另一方面来说，该 课题的研究可应用于设计、构造一个基于多a g e n t 的产品步协同设计的系统模型。 1 2 多a g e n t 协同技术的发展现状及趋势2 ，3 ，4 ，5 ，6 1 多a g e n t 协同技术的研究大致经历了两个阶段：第一阶段为二十世纪七十年代到 八十年代，第二阶段为二十世纪九十年代以后。前一阶段的研究基于对a g e n t 的协商 假设，即m a s 中的成员都是协商型a g e n t ( d e l i b e r a t i v e t y p ea g e n t s ) ，这一阶段的研 究从宏观上把握m a s 中各成员a g e n t 的社会特性和行为，以a g e n t 问的交互作用 ( i n t e r a c t i o n ) 、通信( c o m m u n i c a t i o n ) 、任务分解和分配( t a s kd e c o m p o s i t i o na n d d i s t r i b u t i o n ) 以及冲突的协商解决等为代表性的研究内容。 进入第二阶段后，出现了许多新的a g e n t 类型，为多a g e n t 协同技术的研究带来 了突破，一些引入新型a g e n t 的协同机制开始应用于各种m a s 中。在这一时期， c a r n e g i em e l l o n 大学设计并实现了几个典型的开放式m a s ，为多a g e n t 协同技术的 研究提供了模型基础。这几个m a s 包括v i s i t o rh o s t i n gs y s t e m p l e i a d e s 和 r e t s i n a ( r e u s a b l et a s k b a s e ds y s t e mo f i n t e l l i g e n tn e t w o r k e d a g e n t s ) 等。目前大部分 m a s 的协同模型都参考了这几个系统。v i s i t o rh o s t i n gs y s t e m 较好地实现了a g e n t 的智能性，主要功能是通过a g e n t 的协同工作模拟人类制定访客计划安排。 p l e i a d e s 在v i s i t o rh o s t i n gs y s t e m 的基础上建立一个基于合作型 a g e n t ( c o l l a b o r a t i v ea g e n t ) 分布式构架( d i s t r i b u t e da r c h i t e c t u r e ) ，整个系统采用任务 a g e n t ( t a ) 和信息a g e n t ( i a ) 建立两层结构，通过个体a g e n t 内部的协同模块以及 a g e n t 间的协商实现系统协同。r e t s i n a 和p l e i a d e s 类似，由个体a g e m 内部功 能强大的协同部件配合系统服务来完成协同。这几个典型系统均采用分布式协同策 略，没有专门负责协同的中央机构。对于大型开放式m a s 而言，由于系统规模较大， 难以掌握全局知识，是无法设置一个专门负责全局控制的中央机构的；而中小型m a s 的系统规模有限，采用一个中央机构进行全局管理是可行的，而且如果设置这样一个 2 太原理：r 大学硕士研究生学位论文 中央机构，还可以大大削弱个体a g e n t 协同部件的功能，在一定的系统规模范围内， 带来更高的协同效率。由此可见，上述的几个典型系统所采用的分布式协同策略较为 适合大型开放式m a s ，但对于中小型m a s 而言并不是较为有效的选择。此后，为解 决中小型m a s 协同效率的问题，出现了具有中央管理服务机构的协同模型，但由于 协同控制中心的负荷以及系统通信数量都较大，不能较好地满足实际需要。 目前，越来越多的研究者开始将多a g e n t 协同技术应用于企业信息管理领域，利 用a g e n t 之间的合作特性处理复杂的业务逻辑。随着应用研究的深入，人们开始探讨 如何在保证一定系统性能的前提下，合理安排个体a g e n t 与系统管理服务机构( 或中 介机构1 在协同方面的负担问题。这一点是提高多a g e n t 协同效率的关键，反映了今 后一段时间内关于多a g e n t 协同技术应用研究的一个重要方向。 针对以上问题，本课题首先建立了一个高效的多a g e n t 平台，并基于该平台建立 了汽车制动器协同创新设计系统，该系统建立了个产品全生命周期内的产品知识 库，有效地帮助产品开发人员和管理人员快速地寻找信息、检索信息，相关人员不必 知道要到什么地方寻找发布的设计或其他信息，只要经过授权就能得到这些信息或数 据，这样可以使相关人员将更多的精力放在创造价值的活动上，加速产品开发的进行。 其次，该系统对产品的设计和制造信息进行版本控制，确保产品设计和制造数据的准 确性和一致性。针对前面提到的设计重用问题，该系统将企业的零部件按照相似性原 则划分为若干类，分别加以管理。从而实现以零部件为中心，组织相关信息，达到便 于检索、便于借用和重用的目的。 1 3 论文的组织安排 本文的主要工作就是通过对m a s 机构以及其通信机制、任务分配算法的研究， 实现一个高效的m a s 模型。并基于该模型实现产品数据管理应用实例，去解决目前 产品设计过程中存在的一些问题。论文主要包括五个部分。论文的第一章介绍多a g e n t 协同理论和多a g e n t 协同技术的发展状况，选题背景。第二章介绍了多a g e n t 协同技 术，包括多a g e n t 的协同结构，多a g e n t 的任务分配算法，以及多a g e n t 的通信机制。 同时列举了几个典型的多a g e n t 系统。第三章论述了基于中介a g e n t 管理的多a g e n t 3 太原理工大学硕士研究生学位论文 系统的体系结构以及协作方式，对该系统的任务分配方法以及消息传递结构改进，提 一出了基手合同网协议的二级排队任务分配策略，并从理论士阐述了它的优越性。第四 章着重论述基于多a g e n t 的产品协同设计系统，首先提到了产品协同设计中通常遇 到的一些问题，并针对这些问题给出了解决方案，接着着重介绍了该系统的设计与实 现。第五章总结了基于多a g e n t 系统的产品协同设计系统的优点和不足，并对未来工 作提出展望。 4 太原理工大学硕士研究生学位论文 2 1 软件a g e n t 第二章a g e n t 及m a s 相关理论 a g e n t 最初是作为一种分布式智能计算模型被提出来的，其概念出现于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，在8 0 年代后期逐渐成长起来。特 别是互联网技术的发展，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 1 a g e n t 的定义 软件a g e n t 技术，也称为a g e n t 计算( a b c ：a g e n t b a s e dc o m p u t i n g ) ，它为解决复 杂、动态、分布式智能应用提出了种新的计算手段，软件a g e n t 技术的诞生和发展 是人工智能技术和网络技术发展的必然结果。对a g e n t 的定义，最典型的定义大致有 以下两种 3 , 4 , 5 1 。 a g e n t 是驻留于环境中的实体，它可以解释从环境中获得的反映环境中所发 生事件的数据，并执行对环境产生影响的行为。在这个定义中，a g e n t 被看 作是一种在环境中“生存”的实体，它既可以是硬件( 如机器人) ，也可以是 软件。 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 动执行部分任务并以一种合适的方式与环境相互作用的软件程序。 通常认为a g e n t 具有以下部分或全部特性： ( 1 ) 自主能力( a u t o n o m ”：a g e n t 可以在没有人和其他a g e n t 直接干预的情况下运 作，并且对自己的行为和内部状态有某种控制能力。 ( 2 ) 社交o j j ( s o c i a b i l i t y ) ：a g e n t 可以和其他a g e n t ( 也可以是人) 通过某种a g e n t 交流语言进行交互，这是a g e n t 区别于普通软件程序的基本属性。 ( 3 ) 反应能力( r e a c t i v i t y ) ：a g e n t 观察其环境( 可能是物理世界，图形界面，其它 a g e n t 等) ，并在一定时间内做出反应，以改变其环境。 5 太原理工大学硕士研究生学位论文 ( 4 ) 预动似3 ( p r e - a c t i v e n e s s ) ：a g e n t 不仅简单的对其环境做出反应，也能通过接 受某些启动信息，- 体现出一目标定向的行动来一一 ( 5 ) 9 移动性( m o b i l i t y ) ：指a g e n t 可以在信息网络中移动。 ( 6 ) 真实性( v e r a c i t y ) ：假设a g e n t 不得在网络中传输错误信息。 ( 7 ) 慈善性( 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，因此每个a g e n t 通常是有 求必应。 ( 8 ) 合理性( r a t i o n a l i t y ) ：假设a g e n t 总是为达到目标而努力，而不阻碍目标的获 得，至少在它的信念中是如此。 2 1 2a g e n t 的基本结构 a g e n t 是一个伸缩性很强的概念，最简单的a g e n t 就是一个具有一定特性的计算 进程，该进程可能只是一个具有某种智能的子程序，也就是一个具有复杂智能行为的 计算系统。 a g e n t 可以看成一个黑箱( 如图2 - 1 ) ，通过传感器感知环境，通过效应器作用环 境a 一个简单的智能计算进程形式存在的a g e n t 可以通过输入设备来感知外界环境， 通过输出设备来作用外界环境。 图2 - i 抽象的a g e n t 结构 f i g 2 - 1a b s t r a c ta g e n ts t r u c t u r e 2 2m a s ( m u l t i a g e n ts y s t e m ) m a s ( 多a g e n t 系统) 是由分布式人工智能( 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 ) 的一个分支d p s ( 分布式问题求解：d i s t r i b u t e dp r o b l e ms 0 1 v i n g ) 引发出的。它用智能 6 太原理工大学硕士研究生学位论文 的社会的计算观点描述和刻画现实世界的各种活动，将人工智能研究的丰富理论成果 转换为实际应用。随着其相关理论技术，特别是面向a g e n t 的程序设计( a o p ) 研究 的深入，为分布式协同软件系统的设计和开发以及建立大型异构分布式应用系统，开 拓了一条崭新的道路，被誉为“软件开发的又_ 个重大突破”。 m a s 的设计和开发的最终目的是构造出应用m a s 原型和应用系统。在构建过程 中，必须实现基础服务设施，例如以一个通用灵活的系统结构框架为基础，重用通讯 机制、消息表示机制、消息交互协议，对异构平台的交互操作等等。在大部分情况下 一个新的应用必须重新实现这些底层功能，如果将这些底层功能抽象出来成为一套可 以重用的工具，这将会大大提高软件生产率，有力地促进m a s 从模型到实际系统的 转化。 2 2 1 什么是m a s 从本质上讲，m a s 是一种典型的分布式系统，以分布式人工智能的角度来看， m a s 是有多个问题求解实体组成，为求解一个单实体不能完成的任务而共同工作的 松耦合问题的求解网络。目前，研究人员将m a s 的概念作了进一步的泛化，凡具各 以下特点的，由多个自治软件实体组成的系统都可以称为m a s ： 1 ) 每个a g e n t 都不具备完全单独求解的能力； 2 ) 在系统中没有全局的系统控制结构： 3 ) 问题求解数据分散在系统的各个节点： 4 ) 计算呈异步特性。 m a s 适合于在分布式计算领域的应用，将一个大型问题划归为多个小问题，各 个a g e n t 分别负责不同的部分，一方面，并发运行可提高整个系统的效率，另一方面 各个a g e n t 权利分离，各自承担一部分系统的控制，有利于提高系统的灵活性、稳定 性。 2 2 2m a s 的组织结构与协同 总体来说，多a g e n t 的协同机制可以分为两类【6 ：集中式协同机制和分布式协同机 制。采用集中式协同机制，则在m a s 中有一个或若干个专门负责协同管理而不处理 7 太原理工大学硕士研究生学位论文 具体应用逻辑的系统a g e n t ，其它处理应用逻辑的a g e n t 的协同功能非常弱；分布式 协同机制则主要依靠个体a g e n t 内部的协同部件和a g e n t 间的协商完成协同，系统中 没有专门的协同管理a g e n t ，只会有一些起辅助作用的中介服务机构，而处理应用逻 辑的a g e n t 内部的协同部件具有较强大的功能。这两类机制没有严格的孰优孰劣之 分，究竟采取何种协同机制，与m a s 的开放性和系统规模有密切的关系。一般而言， 前者更适合于中小型m a s ，而后者更适合于大型的开放式m a s 。 对协同机制的分类源于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、集中式和混合式三种，具体结构见图2 2 ，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。 a ) 集中式b ) 混合式l c ) 混舍疵d ) 分敞式 其中： 表示管理服务机构 o , 衰示, , n n a g e n t 图2 - 2 m a s 的组织结构图 f i g 2 - 2m a ss t r u c t u r e 集中式结构的m a s ，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同控制。多个 a g e n t 组还可以组成一个高一级的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 理服务机构的协同，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。 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 间的协同提供辅助和服务作用，它与成员a g e n t 间不存在管理与被管理关系。混合式 8 太原理：i ：大学硕士研究生学位论文 结构则兼有分布式和集中式的特征，既有管理服务机构，也有中介服务机构。m a s 的组织结构对协同机制的决定作用就体现在这两种机构的功能上，它们在协同中的作 用是不同的。 管理服务机构负责对所有或部分a g e n t 成员的行为、协作、任务分配以及共享资 源等进行统一的调配和管理，建立学习系统和a g e n t 成员的模型，实现成员行为和系 统安全性监测及控制等。它与成员a g e n t 之间存在着一定的管理与被管理关系，但这 种管理活动并不采用简单的命令方式，而是以协商的方式进行，保证了成员a g e n t 自治性的实现。一个可行的管理服务机构除具有系统整体目标、当前环境等知识外， 至少还应知道如下几个信息： 管辖范围内所有的a g e n t 的位置。 这些a g e n t 提供何种服务，有什么样的能力。 这些a g e n t 的状态。 管辖范围内的共享资源信息，包括种类、数量以及使用情况等等。 设管理服务机构为m ，所有处理应用逻辑的a g e n t 组成集合a g e n t = - a g e n t s ， a g e n t 2 ，a g e n t 3 ，a g e n t 小在协同过程中，a g e n t ；( i = 1 ，2 ，n ) 如果能独立完成一项任 务，就不再向m 提出协商请求，否则就向m 提出合作请求；m 接到请求后如果发现 该任务可由另一个或几个a g e n t 完成，则可以向这些a g e n t 提出合作要求，或者也可 以将这些a g e n t 的信息告知a g e n t ，由它们自行协商；收到合作要求信息的a g e n t 有权决 定是否接受该合作请求，并给m 以反馈，如此数次反复直至达成协议；对于复杂任务， 则由m 分解该任务，再计算出有能力完成各子任务的a g e n t 集合，经过协商直至达成 协议。 中介服务机构用以发布、保存和维护各a g e n t 成员的能力、位置和状态等信息， 并进行合作对象和服务请求的匹配工作，它与系统内a g e n t 成员的关系是服务与被服 务关系。中介服务机构与管理服务机构最大的不同在于，中介服务机构仅仅为a g e n t 成员提供中介服务，并不像管理服务机构那样拥有多个a g e n t 成员和系统当前环境的 丰富知识，也不对系统的共享资源进行管理，更缺乏总体的协同组织能力。 9 太原理工大学硕士研究生学位论文 图2 - 3 中介服务机构b r o k e r 的协同机制 f i g 2 - 3b r o k e rc o o p e r a t i o ns t r a t e g y 这样的区别是由系统规模决定的：中介服务机构一般存在于大型的开放的m a s 中，不可能像管理服务机构那样拥有系统内所有的全局知识。常见的中介服务机构有 多种，以一种模仿市场交易过程的协同机制为例，中介服务机构的协同过程可参考图 2 3 。 当某个a g e n t 需要寻找合作伙伴时，则请求中介机构b r o k e r 寻求合作对象：b r o k e r 根据所掌握的全局知识，将合作请求发送给相应的a g e n t ( n 能有多个) ：愿意合作的 a g e n t ( s e l l e r ) 收到请求后向b r o k e r 发送表示同意合作的信息( b i d s ) ；b r o k e r 再把这些 同意合作的信息发给合作请求者( b u y e r ) ；最后，合作请求者的确认信息经过b r o k e r 被传达给同意合作的a g e n t 。这样的协商过程完毕后，合作各方就可根据协商结果进 行合作了。 2 2 3 多a g e n t 协同理论 在多a g e n t 系统中，各成员a g e n t 之间通过交互和协商，采取联合行动合作完成 一系列目标和任务。多a g e n t 协n j ( c o o p e r a t i o n ) i 拘本质，是使多个a g e n t 能够通过合 作以更加有效地解决某个问题，是协调行为中的一种，其中心在于“合作”。 从广义上讲，多a g e n t 协同主要涉及八个方面的内容： ( 1 ) 个体a g e n t 的推理，主要研究如何增强个体a g e n t 的推理能力，以达到提高多 a g e n t 之间一致性的目的。 ( 2 ) 任务分配，是协同中的一个研究重点，包括任务的分解、子任务的承担等方 面。 ( 3 ) 多a g e n t 规划，是一个构造a g e n t 行为的过程，其目的是为追求多a g e n t 1 0 太原理一大学硕士研究生学位论文 的问题求解一致性。 ( 4 ) 目标和行为的一致性问题。 ( 5 ) 冲突处理及资源管理，冲突处理主要研究在多a g e n t 协同过程中产生的冲突， 以及如何发现冲突并消除冲突的问题。资源管理为了给成员a g e n t 合理地分配资源， 使每个成员在达成自身目标的同时也不影响系统目标和其它a g e n t 目标的实现。 ( 6 ) 建立其它a g e n t 的模型。 ( 7 ) 多a g e n t 之间的通信管理，这并非一般意义上的网络通信问题，而是为了保证 实现a g e n t 成员间智能化协同工作的通信管理。 ( 8 ) 适应与学习，是为了保证a g e n t 能对环境的变化做出相应反应，并以某种方式 反作用于环境，为a g e n t 间在环境改变的情况下进行合作提供知识基础。 在这八个方面的研究内容中，任务分配是中心，它保证了总任务的完成和系统目 标的实现。而保证任务分配顺利进行的最基本条件就是成员a g e n t 之间要能有效地沟 通。 由上述分析可以看出，使多a g e n t 协同技术在实践中真正得到应用，有两方面问 题是最先需要解决的：任务分配和多a g e n t 通信管理。 2 3m a s 的任务分配 a g e n t 接到用户的任务请求后，会根据知识领域决定是直接执行该任务、委托其 它a g e n t 执行此任务还是将任务分解后再由多个a g e n t 合作完成。这个任务分配过程 的目的就是要使系统在完成某个任务时的执行和通信开销尽量小，在保证a g e n t 之间 不发生冲突的前提下，同时达到局部和全局目标。许多学者都对此做出了有益的研究， 下文对目前已有的几种任务分配机制进行介绍，其中启发式任务分配算法对集中式协 同机制和分布式协同机制都适用，排队论调度算法适合于集中协同机制，t r i b a s e 模 型适合于分布式协同机制。 2 3 1 启发式任务分配算法 启发式任务分配算法 7 1 把任务的分解与子任务的分配过程合并为一个线性规划 问题，为复杂任务的分配提供了一个可行的方法。其主体思想是把任务分配过程中应 1 】 太原理工大学硕士研究生学位论文 满足的条件形式化为一组约束条件，再将系统执行和通信开销定义为一个系统开销函 数，一最后用线性规划方法求系统开销函数在一组约束条件二f 的最小值，一在这个最小值 之下得到的任务执行计划就是最终的任务分配结果。 定义任务分解问题为 ，k 为知识集，所谓知识这里定义为任务的 初始条件、目标及中间结果；a 是操作集，一个操作t i 根据其输入信息i n p u t ( t j ) 得出 相应输出结果o u t p u t ( t i ) ，给定任务将通过a 中的操作完成；e 是执行者集合( 即任务 a g e n t 集合) 。k ，a 和e 给出了系统的环境定义，而i 和g 定义了要完成的任务，i 是要完成的任务的己知条件，g 是完成任务后所要得到的结果，即任务的目标。 得到任务分配方案可行解的约束条件为：只有给定一个操作所必需的输入信息方 才执行该操作：任务执行想要得到的结果都能达到。这两个条件可以转换为5 个约束： ( 1 ) 每个操作要么不被执行，要么被某个a g e n t 执行一次，不可能被重复执行。 ( 2 ) 所有操作的输出信息组成的集合必须包括任务目标集中的每一个信息。 ( 3 ) 对于每一个被执行的操作而言，其所有输入信息都应该存在。 ( 4 ) 任务被分解为一个操作集后，各操作的执行顺序必须可行。这一点对子任务 问具有相互约束关系的情况而言非常重要。 ( 5 ) 在一个任务分配方案中，只有当一个操作为另一个操作提供输入信息时， 它们之间才进行通信。 在以上条件约束下，任务分配的最优解在目标函数取最小值时获得，目标函数为： z 出p 咖肝( 一，西) + w o c o m m f u n ( e i ，局) ( 1 ) j j 启发式算法把任务分配问题分成两个子问题求解：第一个是将任务分解为一组操 作，即确定一组满足约束条件( 2 ) ，( 3 ) 和( 4 ) 的操作。第二个是在保证系统执行开销和通 信开销最小的前提下，把第一个问题中得到的一组操作分配给a g e n t 执行。 定义系统环境：设系统共有n 个操作、m 个任务a g e n t ( 处理业务逻辑的a g e n t ) 以 及k 种知识。求解第一个子问题的步骤如下： ( 1 ) 从n 个操作中选出所有可以把任务初始信息作为其输入信息的操作，组成操 作集b e g i n n e r s ，b e g i n n e r s 中包含了多少个操作，就说明对给定任务进行分解有多少 个可能的路径。 1 2 太原理：c 大学硕士研究生学位论文 ( 2 ) 如果b e g i n n e r s 为空集，则说明任务的初始信息不足以成为任何一个操作的输 入信息，问题不可解，退出算法。 否则从b e g i n n e r s 中任选一个操作t o ，将t o 从b e g i n n e r s 中去除，定义以o u t p u t ( t 0 ) 和初始信息组成的并集为当前已知条件，令a c t i o n s = t o ) 。直至可以获得任务目标g 中的所有信息或者a 中的所有操作均己被选择之前，循环执行如下动作：从所有不属 于a c t i o n s 的操作中选出可以把当前已知条件作为输入信息的所有操作( 即所有在当 前已知条件下可以执行的操作) ，再将这些操作的输出信息与当前已知条件合并，成 为新的当前己知条件，同时把这些操作放入a c t i o n s 集合中。 这一步是为了确定以t o 为起始操作来分解任务是否可行，能否得到一个包含任务 分解可行解的操作集。操作t o 与循环中被选择的所有操作组成一个集合a c t i o n s 。 ( 3 ) 如果已获得任务目标g 中的所有信息，则从a c t i o n s 中找出一组操作，组成 一个输出信息覆盖任务目标集o 的操作集，算法结束；否则说明a 中的所有操作均已 被选择之后还未能获得任务目标g 中的所有信息，即以t o 为起点操作是不可行的， 重新开始执行第( 2 ) 。 经过如上几步得到一组可行的