多Agent排队系统结构研究(1)

1、多agent排队系统结构研究(1)摘要协调与协作是多agent研究的核心之一。排队 是实现多agent协调与协作的关键技术。所谓多agent排队 系统是指由多个申请服务的顾客agent和多个提供服务的服 务台agen t组成的一个较为松散的组织，由协调a gent通 过调度来协调它们的行为。多agent服务台休假排队系统是 在经典排队系统的基础上再添加一个休假策略，针对不同的 应用背景，引人各种各样的休假行为和多agent群集的思想， 而形成的计算机系统。关键字agent；排队；mas 1基 本概念多a g e n t系统的混合式结构一般是由集中式和分布式 两类结构组成，它包含一个或多个管理服

2、务机构，此结构只 对部分成员agent以某种方式进行统一管理，参与解决agent 之间的任务划分和分配、共享资源的分配和管理、冲突的协 调等。其他agent之间是平等的，它们的所有行为由自身做 出决策。此种结构平衡了集中式和分布式两种结构的优点和 不足，适应分布式mas复杂、开放的特性，因此是目前mas 普遍采用的系统结构。2鉴于多agent系统的混合式体系 结构，我们设计多agent排队系统。在多agent排队系统中 主要由两类agent组成，分别是顾客agent和服务台agento 由于系统中服务台数量是有限的，而顾客数是无限的，怎样 来协调顾客agent的行为呢？为了防止在申请服务台的时

3、候 发生冲突以及减少顾客与服务台交互的负担，在多agent排队系统中，我们设置了 一个队列agent和一个协调agent 3 o多age nt排队系统结构如图1。协调agen t主要承担调度任 务，协调顾客agen t和服务台agent的行为，以及管理服务 台agent。队列agent是连接顾客agent和协调agent的纽带， 主要管理队列中的顾客agent,以及代替顾客向协调agent 申请服务台。服务台agent主要提供服务给顾客agento 1多agent排队系统体系结构在我们设计的多agent排队 系统中，约定：只有一个队列ag ent;顾客遵循以入的 到达率到达系统；服务台agen

4、t的能力是相同的，都能够 服务任何的顾客；服务台之间是并联关系，服务台的服务 率遵循指数分布;协调agent采取先到先服务的调度策略。 顾客agent是分散的，而且是平等的，它们的行为由自身做 出决策。在多agent排队系统中，agen t为了实现自己的目 标的同时，必须相互协调，以至迗到协作，那么必须以通信 为基础。顾客agent与队列agent之间、服务台agent与队 列agent之间，协调agent和服务台age nt之间，我们采 用消息传送的方式。为了减轻过多的通信给系统带来的负担， 我们暂且不支持顾客之间的通信。由此可知，构造agent的 基本要素要有：agent的心智状态、age

5、nt的知识库、agent 的感知器、agent的通信。下面给出这几个要素的基本相关 理论。2单agent的构造在多agent排队系统中，顾客agent、 队列a gent、服务台agent以及协调a gent都需要一个基本的agent为基础来建造。每个agent都存在自己的心智状态、 知识库、感知器以及通信模块等。为了适应环境的动态变化 和协调各自的行为，agent必须利用知识，修改内部状态， 即心智状态。知识需要感知器感知环境以及通过通信器与其 它age nt进行交互而获得。agent心智状态的形式化描述 在我们的多agent排队系统中，agent需要和其它ag ent或 环境交互，因此，a

6、gent需要表示和维护环境的当前状态， 这些信息可以根据新的信息的获取而改变，并且可以以 agent的信念或知识的形式存在。另外agent的存在是为了 实现自己的目标或问题的解决，而目标的实现需要多个 agent相互协调。因此，我们在构造agent心智状态的时候， 主要考虑agent的信念、愿望、意图、目标等因素。单个agent 心智状态可以用下面的a兀组表不：agent= b，d，i，g， brf, drf, irf其中：b:信念，描述的是agent关于环境 和自身的信息，这些信息可能不完整，甚至是不正确的。可 以分为确定的客观事实和不确定的主观态度。例如“tom的 父亲是jim”，“我相信

7、明天会下雨”，前者是确定的客观事实， 而后者的正确性是不确定的。belief :factbasedbelief attitudebasedbelief ；factbasedbelief：: =fact(x)|aboutfact (x)； aboutfact：:=fact; attitudebasedbel ief： believe(id, t , s)；含 义是agent的信念含有客观事实类信念和主观态度类信念， 客观事实类信念包括事实以及有关此事实的知识。主观态度 类信念表示agent在时间t，相信标识符为id的agent处于 状态s。d:愿望，描述了 agent能够响应的事件和可能采纳 的

8、目标，由一个目标集组成。这些愿望可以具有不相容性， 而且agent也不必相信它的愿望是可实现的。i:意图，描 述了 agent在自己未来的时间内对自己行动的预先安排，是 agent未来的行动方向。根据当前自身和环境状态和目标连 接起来，建立计划集合。intention：: =intend(t, g)time(t) believe (id, t，g) | g oal (g)含义为：表示 agent 感知到外 界环境在时间t发生的事件或状态所蕴含的意图g后，判断 agent是否相信在该时间能实现该目标，然后向ag ent提出 实现目标的请求。g:目标，即agent希望进入何种状态， 是ag ent

9、从愿望中选择的子集，agent可能要加以追求的。 目标是agent当前拥有的选择，然而，agent还没有采取具 体行动的承诺。goal : : =g oal (x) | aboutfact(x )； aboutfact (x): =f act(x) |aboutfact(x )含义是当 agent 获得所要达到的目标x时，将查询该目标所需的知识。brf: agent信念修正函数。brf:，该函数依据当前感知和当前的 信念确定一个新的信念集合。drf:愿望修正函数。drf:, 该函数根据agent关于环境和目前意图的当前信念确定一个 愿望。该函数的作用：一是agent的愿望的产生是一个循环 求精

10、的过程，不断地考虑和承诺局部实现的意图，直到最后获得目标；二是它产生的愿望必须与agent当前的信念和当前的意图相一致，i rf:意图修正函数。irf：,该函数基于agent当前信念、愿望和意图确定一个新意agent 感知器算法我们知道人的感知器有眼、耳、鼻以及其它器官， 机器人agent有摄像机等。而软件agent是通过字符串编码 来实现感知的。感知器是一个多输入、单输出的运算系统4。 主要有把感知的信息进行预处理后输出。我们把感知的信息 进行分类，5w2类表示对紧急或简单的情况；w2类表示需 要慎思的信息。算法的基本步骤如下：给定一个增广的训练 模式集xl，x2，.，xn,其中每个模式类别

11、已知，分属 wl类和w2类。置步数k=l，令增量p=某正的常数，分别赋 予初始增广权矢量w的各分量较小的任意值。输入训练模式 xk,计算判别函数值。调整增广权矢量，规则是：如果 和，贝1j;如果和，贝1j; 如果和，或和，贝!j。得到判别函数d之后，就可以进行判别，将待识别模式x代入d 之中，当d>0时则判xewl;若d2;若d=0:则x的类属不 能判定。紧迫的任务可以立即得以处理，对时间要求不高的 任务可以通过推理选择最优方案。agent的知识库设计age nt的知识表示对自身和外界的认识，是agent问题求解的基 础6。这些知识可能预先给定的，也可能是通过局部感知 或与其它agent

12、的通信而获得的。agent知识库是agent活 动的依据，也是向外界承诺的基础。在这里知识库主要存放agent的各个方面的知识，主要包括以下内容。关于系统 组织结构、智能、目标等有关整体性质和行为的知识。关 于理解自身的知识、行为、求解能力和目标等的知识。关 于其它a gent的知识，即具有关于外部其它a gent的职责、 技能、信念、目标、规划等多方面的知识。关于agent间 相互作用与通信的知识。关于领域世界及待求解问题的知 识。这些知识是age nt进行一切活动的基础。agent还知道 哪些agent与自己由横向或纵向的联系，这些知识在进行推 理时起着关键的作用，它们同样可以看作是agent的知识。 这些知识可以映射为事实、规则等。对于知识库我们可以用下列形式表示：i ： = ：=： = ：=： = ：=：=：=由于agent每一次决策后都要进