多智能体系统文献综述

多智能体系统文献综述多智能体系统文献综述 摘要 摘要 对多智能体系统及其协同控制理论研究和应用方面的发展现状进行了简要概述 首先 给出 Agent 及多 Agent 系统的概念和特性等 介绍了研究多 Agent 系统协同控制时通常用到 的代数图论 然后综述了近年来多 Agent 系统群集运动和协同控制一致性方面的研究状况 并 讨论了其在军事 交通运输 智能机器人等方面的成功应用 最后 对多 Agent 系统未来的发 展方向进行了探讨和分析 提出几个具有理论和实践意义的研究方向 以促使多 Agent 系统及 其协同控制理论和应用的深入研究 关键词 关键词 多 Agent 系统 MAS 协同控制 代数图论 群集运动 一致性协议 分布式人工智能是人工智能领域中一个重要的研究方向 而多 Agent 系统 multi Agent systemMAS 则是其一个主要的分支 20 世纪 90 年代 随着计算机技术 网络技术 通 信技术的飞速发展 Agent 及 MAS 的相关研究已经成为控制领域的一个新兴的研究方向 由于 Agent 体现了人类的社会智能 具有很强的自治性和适应性 因此 越来越多的研究人员开始关 注对其理论及应用方面的研究 目前 人们已经将 MAS 的相关技术应用到交通控制电子商务 多机器人系统 军事等诸多领域 而在 MAS 中 Agent 之间如何在复杂环境中相互协调 共同 完成任务则成为这些应用的重要前提 近年来 从控制的角度对 MAS 进行分析与研究已经成 为国内外众多学术机构的关注热点 人们在 MAS 协同控制问题上做了大量的研究工作 特别 是在 MAS 群集运动控制和协同控制一致性问题方面取得了很大的进展 目前对 MAS 的研究 总体上来说还处于发展的初步阶段 离真正的实用化还有一定的距离 但其广泛的应用性预示 着巨大的发展潜力 这必将吸引更多专家 学者投入到这一领域的研究工作中 对 MAS 的理 论及应用做进一步探索 根据上述目的 本文主要概述了多智能体系统 MAS 在协同控制方面 的研究现状及其新进展 1 Agent 与与 MAS 的相关概念的相关概念 1 1 Agent 的概念的概念 Agent 一词最早可见于 Minsky 于 1986 年出版的 Social of Mind 一书中 国内文献中 经常将 Agent 翻译为 智能体 主体 代理等 但最常见的仍是采用英文 Agent 因为 Agent 的概念尚无统一标准 人们对于汉语中哪个词能更好地表达其含义还没有达到共识 介 绍两种引用较多的定义形式 Maes 在文献 1 中将 Agent 定义为 试图在复杂的动态环 境中实现一组目标的计算机统 Wooldrige 和 Jennings 在文献 2 中 从 Agent 的特性方 面给出其弱定义和强定义 Agent 接受从环境中感知的输入 并产生输出动作作用于环境 这 种交互通常是一个连续不断的过程 Agent 不能完全控制它周围的环境 只能通过动作输出影 响环境 1 2 MAS 的概念的概念 概念 MAS 是由多个 Agent 组成的集合 Agent 之间以及 Agent 与环境之间通过通讯 协商与协作来共同完成单个 Agent 所不能解决的问题 优点 更广泛的任务领域 更高的 效率 改良的系统性能 错误容忍 鲁棒性 分布式的感知与作用 内在的并行性 对社 会和生命科学的观察等显著特性 汉语中哪个词能更好地表达其含义还没有达到共识 介绍两种引用较多的定义形式 Maes 在文献 1 中将 Agent 定义为 试图在复杂的动态环境中实现一组目标的计算机统 Wooldrige 和 Jennings 在文献 2 中 从 Agent 的特性方面给出其弱定义和强定义 Agent 接受从环境中感知的输入 并产生输出动作作用于环境 这种交互通常是一个连续不断的过程 Agent 不能完全控制它周围的环境 只能通过动作输出影响环境 Agent 接受从环境中感知的输入 并产生输出动作作用于环境 这种交互通常是一个连续 不断的过程 Agent 不能完全控制它周围的环境 只能通过动作输出影响环境 1 3 MAS 的组织结构的组织结构 MAS 的组织结构可以是集中式的或分布式的 也可以是这 2 种形式都存在的混合式组织 结构 不同的组织结构行为方式不同 因此性能也会有所不同 一般地 MAS 的组织结构主要 分为以下 3 种类型 3 1 行政管理组织结构 集中式 2 完全自治式组织结构 分布式 3 问 题求解组织结构 混合式 2 MAS 协同控制进展协同控制进展 经过 20 多年的发展 MAS 的研究已经在理论和应用方面取得了很大的发展 MAS 一 个显著特征是 系统中每个 Agent 的能力有限 而大量的这样的个体聚集在一起 通过相 互的作用会产生有意义的社会活动或完成单个 Agent 所不能完成的任务 因此 MAS 研究领 域中一个重要的问题就是设计正确的控制策略 使 MAS 完成本节先简要介绍研究协同控制 问题通常使用的代数图论 然后从 MAS 群集运动和协同控制一致性问题两个方面 论述近 年来国内外在多 Agent 协同控制方面的研究发展状况 2 1 代数图论代数图论 有向图由一个有限顶点 或结点集合 由一个有限顶点 或结点集合 V v1 v2 vn 一个有向边的集合 E 属于 V V 和权重矩阵 A 所构成 eij vi vj E 叫做边 第个元素 vi 称为 边的起点 第 2 个元素 vj 称为边的终点 边的方向从 vi 指向 vj 连接权值矩阵为 A aij 且对于 i I I 1 2 n 有 i j aij 0 对于 i I aii 0 类似地可以定义无向图 无向图是由一个有限顶点 或结点 集合 一个无向边集合和权重矩阵构成的 2 2 MAS 群集运动及控制研究群集运动及控制研究 MAS 群集 Swarming Flocking 行为是复杂性科学的一个焦点问题例如 如鸟群迁徙时会 整齐编队 在遇到障碍时 这种队形还可以自动调整 如野生动物群和鱼群在遇到攻击时会形 成一个合理的编队逃跑 而不是一哄而散 如蚁群在觅食时能够在食物与居住地之间选取一 条最优路径 并且 当环境变化时 它们会对路径进行重新选 这些是群集行为极具代表性的 例子 1987 年 Reynolds 提出一个模仿动物聚集的计算机模型 4 这个基本的群集模型包括 3 条规则 1 聚集 cohesion 所有 Agent 改变当前位置并向其邻近成员的平均位置运动 2 分离 separation 运动过程中 相邻的 Agent 避免发生碰撞 3 调整 lignment 所有 Agent 速度大小 和方向改变基于其邻近成员的平均值 2 3 MAS 一致性问题研究一致性问题研究 一致性 consensus 是指在一个 MAS 中 所有的 Agent 最终状态能够趋于一致 一致性协 议 算法 则是 MAS 中 使个体状态最终趋于一致的 Agent 之间的信息传递规则 下面介绍两 种一致性协议 算法 设系统中有 n 个多 Agent 用 xi 表示第 i 个 Agent 的状态 这个状态可以是位置 速度 振幅 等 1 连续时间线性一致性协议 2 离散时间线性一致性协议 上述两种研究工作都是假设 Agent 信息交换渠道是非常理想化的 即每个 Agent 能从与它邻 近的 Agent 那里得到准确的信息 而在实际应用中 Agent 发送 接收信息及信息传输过程中 经常会受到干扰 例如 热干扰 信道衰减等 3 多多 Agent 协同控制的应用协同控制的应用 3 1 军事方面军事方面 Li 等对一种对话模式的坦克智能体之间的通讯机制进行了构建 为在坦克分队仿真开发中 通讯机制有 效性 可靠性 透明性的提高提供了有力的参考 Parker 已经在早期的工作中对飞机编队飞行问题进行了研究 他利用局部信息和全局信息 相结合的方 式设计控制率以保持编队 文献 4 还利用 MAS 技术构建火力分配模型 实现火力模型通用化 智能化 使火力分配更 精确 高效 3 2 交通运输控制方面交通运输控制方面 文献 5 采用多 Agent 协调控制方法来协调相邻交叉口处的控制信号 以消除网络中的交 通拥塞 Cheng 等则在文献 6 中提出了一种基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法 澳大利亚人工智能研究所基于多 Agent 的思路设计实现了一个空中交通管理系统 系统 中每个 Agent 负责一个空中交通系统中的子问题 并与其他 Agent 进行协调与协作 以便实现 整个系统的目标任务 3 3 智能机器人方面智能机器人方面 日本的机器人足球世界杯锦标赛 RoboCup 就是一个非常典型的例子 在机器人足球赛 中 多个机器人之间的关系相当复杂 它们必须通过互助合作才能共同完成任务 这是 MAS 协 同控制应用的一个典型实例 在工业方面 MAS 协同控制的应用表现在 人们控制多个智能机器人以特定队形搬运单个 物体 利用多个智能机器人替代人类进行危险作业 4 结束语结束语