（模式識別與智能系統(tǒng)專業(yè)論文）多agent系統(tǒng)的學習策略和協(xié)商機制的研究與實現(xiàn).pdf

中國科學技術(shù)大學碩士論文摘要 摘要 智能主體a g e n t ( i a ) 和多a g e n t 系統(tǒng)( m a s ) 是分布式人工智能的一個主要研 究方向。a g e n t 和m a s 的理論和應(yīng)用在計算機科學界，尤其在人工智能領(lǐng)域， 越來越受廣泛關(guān)注。m a s 已經(jīng)成為分布式人工智能領(lǐng)域研究熱點，并取得了很 多重要成果。本文結(jié)合前人的研究成果，采用j a v a 分布式語言平臺，對a g e n t 及m a s 架構(gòu)作了相應(yīng)的研究和探討。 第一章首先介紹了分布式人工智能的的發(fā)展概況和多a g e n t 系統(tǒng)的一些基 本問題。接著對m a s 的丌發(fā)工具作了簡單的分析后，提出了本文的主要工作： 構(gòu)造j a v a 環(huán)境下的多a g e n t 系統(tǒng)的框架和對其協(xié)商機制的研究。 第二章介紹了智能主體a g e n t 的知識表示，給出了幾種知識表示的形式化方 法。第三章給出了a g e n t 的基于i f - t h e n 規(guī)則的推理系統(tǒng)，詳細給出了e 向推理和 逆向推理算法和實現(xiàn)。 第四章是本文的一個重點，首先介紹了a g e n t 的學習模型，然后給出了a g e n t 學習機制的三種算法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法、特征映射和基于信息論的決策 樹，并給出了這三種算法的j a v aa p p l e t 實現(xiàn)以及相應(yīng)j a v a 類的設(shè)計。這一章的 內(nèi)容和前兩章一起構(gòu)成了構(gòu)造智能主體a g e n t 框架的基礎(chǔ)。 第五章是本文研究的另一個重點。首先提出了構(gòu)建智能主體a g e n t 架構(gòu)的功 能規(guī)范，接著用j a v a 語言實現(xiàn)了構(gòu)建智能主體a g e n t 的軟件包，這個軟件包封 裝了實現(xiàn)a g e n t 功能的基本類和一些附屬類及接e 1 。通過重用這些類和接口，并 作稍微的修改，我們就可以設(shè)計m a s 。 第六章根據(jù)開放混合m a s 的特點，提議了一個形式化的結(jié)構(gòu)模型；在此基 礎(chǔ)上，引入遞歸、即插件和系統(tǒng)漲落等思想，通過擴展第五章給出的封裝類，用 j a v a 描述語言給出了該丌放混合m a s 的形式化定義；最后提出了丌放混合m a s 的合同網(wǎng)方式的協(xié)商機制以及針對不同情況的沖突消解策略。 關(guān)鍵字：智能a g e n t ，m a s ，知識表示，推理系統(tǒng)，學習機制，協(xié)商機制 沖突消解 中國科學技術(shù)大學碩士論文 a b s t r a c t a b s t r a c t i n t e l l i g e n ta g e n t ( i a ) a n dm u l t i a g e n ts y s t e m ( m a s ) a r e o n eo f t h em o s t p r i m a r y r e s e a r c h a s p e c t s o fd i s t r i b u t e d a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e ( d a ) ，n 他t h e o r i e s a n d a p p l i c a - t i o n s o fi aa n dm a s i n c o m p u t e rs c i e n c e s ，e s p e c i l l y i na r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e ( a i ) ，h a v eb e e np a i dm o r ea n dm o r ea t t e n t i o nt o m a si s o n eo ft h eh o t r e s e a r c hs u b j e c t so fd a ia n dal o to fi m p o r t a n tp r o d u c t i o n sh a v eb e e nm a d e t h i s t h e s i s i n t e g r a t e st h ee x i s t e n tr e s u l t s a n du s e sj a v ad i s t r i b u t e d l a n g u a g ep l a t f o r mt o m a k es o m ec o r r e s p o n d i n gr e s e a r c h e sa n dd i s c u s s i o n so nt h ea r c h i t e c t u r eo fi aa n d m a s i nt h el “c h a p t e r w es u m m a r i z et h ed e v e l o p m e n to fd a la n d e x p l a i n e ds o m e b a s i cp r o b l e m so fm a s a f t e ra n a l y z i n gt h ed e v e l o p m e n tt o o l k i to fm a s ，w e b r i n g f o r w a r dt h em a i nm i s s i o n so f t h i st h e s i s ：t oc o n s t r u c taf r a m e w o r ko fm a si nt h e e n v i r o n m e n to fj a v a l a n g u a g e ，a n d t od os o m er e s e a r c h e so fi t s n e g o t i a t i o n m e c h a n i s m i nt h e2 “。c h a p t e r , k n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o no fi ai si n t r o d u c e da n ds e v e r a lf o r m a l k i n d so f k n o w l e d g e r e p r e s e n t a t i o na r er e s p e c t i v e l yd i s c u s s e d t h e3 ”c h a p t e rp r e s e n t s t h er e a s o n i n gs y s t e mb a s e do ni f - t h e nr u l e sa n d e x p l i c i t l yd e s c r i b e sb o t hf o r w a r d a n d b a c k w a r d c h a i n i n ga l g o r i t h m s ，t h e ni m p l e m e n t s t h e m u s i n g j a v a t h e 4 ”c h a p t e ri so n ek e y s t o n eo f t h i st h e s i s f i r s t l yi ti n t r o d u c e st h em o d e lo f l e a r n i n ga g e n t ，t h e np r o v i d e sa n o t h e r d i s c u s s i o no f t h r e e l e a r n i n ga l g o r i t h m so f l a ： b a c k p r o p a g a t i o n n e u r a ln e t w o r k s ，k o h o n e n m a p s a n dd e c i s i o nt r e eb a s e do n i n f o r m a t i o nt h e o r y l a s tw e d e s i g n a n di m p l e m e n taj a v a a p p l e ta n d t h ec o r r e s p o n d i n g j a v ac l a s s e sf o rt h e s et h r e ea l g o r i t h m s t h i sc h a p t e ra n dt h et w o p r e v i o u sc h a p t e r sa r e c o m b i n e dt ob ef o u n d a t i o no f t h ec o n s t r u c t i o no f t h ef r a m e w o r ko f i a t h e5 ”1c h a p t e ri sa n o t h e rk e y s t o n eo f t h i st h e s i s a tf i r s t ，w ep u tf o r w a r dt h e f u n c t i o n a ls p e c i f i c a t i o n sw h i c ha r ep e r f o r m e dt oc o n s t r u c tt h ea r c h i t e c t u r eo fi a t h e n u s ej a v at oi m p l e m e n ti as o f t w a r ep a c k a g e t h i s p a c k a g ee n c a p s u l a t e st h eb a s i cc l a s s a n ds o m e a t t a c h i n gc l a s s e sa n d i n t e r f a c e s a n dw i t hm i n o rm o d i f i c a t i o na n dr e u s eo f t h e m ，w ec a nd e s i g no u rm a s i nt h e6 c h a p t e r af o r m a l i z a t i o nf r a m e w o r ko fo p e n m i x e dm a si s p r o p o s e d a c c o r d i n gt o i t sc h a r a c t e r i s t i c s ；af o r m a l i z a t i o nd e f i n i t i o no fo p e n m i x e dm a si s s h o w e di nt h ed e s c r i b i n gl a n g u a g ej a v a ，i nw h i c hr e c u r s i o n ，p l u g & p l a ya n ds y s t e m f l u c t u a t i o na r ec o n t a i n e d ；an e g o t i a t i o nm e c h a n i s mo fo p e n m i x e dm a si s p u t f o r w a r di nac o n t r a c tn e t w o r k ，a n dt h es t r a t e g i e st or e s o l v es o m ec o n f l i c t s k e y w o r d s ：i n t e l l i g e n ta g e n t ，m a s ，k n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n ，r e a s o n i n gs y s t e m ， l e a r n i n gm e c h a n i s m ，n e g o t i a t i o nm e c h a n i s m ，c o n f l i c tr e s o l v i n g - 1 1 1 中國科學技術(shù)大學碩上論文致謝 致謝 在此論文完成之際，我謹向我的導(dǎo)師王俊普教授致以衷心的感謝。在我研究 生階段進入智能控制實驗室以來，王老師至始至終給予我熱忱的指導(dǎo)和幫助，及 時地幫助我解決了在理論和實踐中遇到的難題。王老師以他淵博的學識、嚴謹務(wù) 實的治學態(tài)度和嚴肅認真的工作作風，向我展示了一位師長的可敬的風范，他教 授給我的寶貴的理論知識和實踐經(jīng)驗都值得我用一生去學習，并為此終生受用。 感謝實驗室的李滔和叢丹同學，他們不僅是我八年的同窗好友，也在論文的 工作、學習和生活上給我了一貫地支持和幫助。同時也感謝實驗室共處過的徐揚、 嚴捷豐和張劭一同學，懷念和他們一起共處的合作經(jīng)歷，并衷心地祝福他們。 向所有關(guān)心和幫助過我的老師、同學們一并表示感謝，還要感謝在一起生活 了三年的室友：葉家鳴、章守信和周東華，感謝他們的包容、理解以及在生活上 的幫助。同時也向2 0 0 0 級研究生班的同學們說聲謝謝，和他們一起生活學習的 經(jīng)歷將是我一生中難忘的記憶。 謹以此文獻給我的父母和親人，以及遠方工作的弟弟 中國車幸學技術(shù)大學碩圭論文 第一章緒論 第一章緒論 1 1 分布式人工智能( d a i ) 1 1 1 人工智能的定義 近年來，人工智隧( a 1 ) 獲得了很大發(fā)展，它0 l 起了綴多學科灼目整耋視，成 為一f 廣泛的交叉和魏澮學科。我們可以烽人工智能理鰓必：它愁智能孛是器黲攮行 的逶常與人類智能相關(guān)熬凌能，熱判凝、推理、諼明、識蹦、驥籍、設(shè)計、愚考、 竣劃、學習舞潤題求勰等思維活動。符號系統(tǒng)( s y m b o | s y s t e m ) 、久工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ) 、杭器擎 - ( m a c h i n el e a m i n g ) , 和面向?qū)ο蟮木幊? o o p ) 等 研究的開展，都有力地推動了人工智能的進一步發(fā)展【割。 要理解人工智能的理論、方法和技術(shù)，就需要了解知識的表示、基于規(guī)則的推 瑚、學習以及規(guī)劃，這些也都包括在暫能體a g e n t 中，我們將在以后的幾章中作詳 細討論。 1 1 2 分布式人工智能的檄述 住為人工鐳能秘分布式計舞( d i s t r i b u t e dc o m p u t i n g ) 結(jié)合，分毒式人工智能 f d a i ，d i s t r i b u t e da r t i f i c i a lt n t e l l i g e n c e ) t 逐瀕受到人嬲熬萋我。在d a t 系統(tǒng) 中，簧捧性( r o b u s t n e s s ) 弧搡 乍經(jīng)( i n t e r o p e r a b i l i t y ) 楚檢驗這類系統(tǒng)的兩個耋要準 贈。魯棒鏈是指系統(tǒng)在其特性躐參數(shù)發(fā)爭攝動時仍可使品璇指標傈持不變的性能。 魯棒往是基予健壯、容錯和離散的結(jié)構(gòu)。瓦操作性是指系統(tǒng)的備種交互功能均可在 計算機網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下充分體現(xiàn)資源的合理分布與共享。瓦操作性肇于的是異構(gòu)、開放 和靈活的結(jié)構(gòu)。 分布忒人工智能研究的目標是要創(chuàng)建描述自然和社會系統(tǒng)精確的概念模型。在 分布式人工智能中，由于鎦能本質(zhì)上不是個獨立存在的概念，麗只能在團體中實 王見，因此分布式人工鎪能研究的方向末要怒幾個手體之間的合作、交互等方囂。一 般地，分糍式人工智熊的職究可以分為囂大類：分毒式閩題求解( d p s ，d i s t r i b u t e d p r o b l e ms o l v i n 曲秘多鏹能體a g e n t 系絞( m a s ，m u l t i - a g e n t s y s t e m ) 。分布式人工 智能的這疆個嵇究領(lǐng)域都簧礴究懿禱對于辯識、資滾、控鋪等進行翔分；不同處在 申量辯學技術(shù)丈學碩士論文 第一章鰭避 于，在分布式問題求解中，我們常常肖一個全局的概念模型、全局的問題和全局的 成功標準，麗在m a s 中，我們有多個局部的概念模型、問題和成功標準。 早期d a i 職究的趣題主要是d p s ，其目標是要創(chuàng)建大粒度的揍作群體，它們 之闖共嗣工作以瓣某一目題進行求勰。露進入年代，睫善計算機網(wǎng)絡(luò)、計舞援 遙鏹等技術(shù)的發(fā)矮，特別是i n t e m e t 釋w w w 鶼普及，對予智能主體a g e n t ( 1 a ， i n t e l l i g e n c ea g e n t ) 以及多a g e n t 系統(tǒng)鐫 舜究已成為分稚式人工智能研究韻熱點 鏊 于a g e n t 計算( a b c ，a g e n t - b a s e dc o m p u t i n g ) 被認為是軟件開發(fā)的下一個熏要突 破；面向a g e n t 的程序設(shè)計( a o p ，a g e n t o r i e n t e dp r o g r a m m i n g ) 也被認為是面向?qū)?象程序設(shè)計( o o p ，o b j e c t - o r i e n t e dp r o 艫a m m i n g ) 的一次革命1 4 ”。a o p 怒一種以計 算的社會觀為基礎(chǔ)的嶄新的穰序設(shè)計范例，它已經(jīng)成為a i 程序設(shè)計的主流，反映 了a i 領(lǐng)域日益重視對a g e n t 的動態(tài)性的研究和a g e n t 之間豐富交互活動的開發(fā)。 多智能體a g e n t 系統(tǒng)硬究的是一組自治智能體之閽智能行為的游調(diào)，它們怎棒 辦調(diào)它們的知識、目標、推理積規(guī)劃，聯(lián)合起來采取行動或求蜒蛔題 2 7 1 。在m a s 中智能體霹壽一個求緞基櫞， 掛可能毒多個交夏的爨標，它們霹懿共享蠢關(guān)闞題 秘求熊方法靜知識，資佟進行淘題求鰓，扶焉體現(xiàn)必經(jīng)務(wù)分攆( t a s ks h a r i n g ) 和結(jié)巢 共享( r e s u l ts h a r i n g ) 。在一個多a g e n t 系統(tǒng)中，作為智能實休的a g e n t 其有自謄 譴、協(xié)作性和適應(yīng)性，它可能是預(yù)先存在的，或者是并構(gòu)的。 由于m a s 更能體現(xiàn)人類的社會智能，其商更大的靈活性和適應(yīng)性，更加適合 開放、混合和動態(tài)的世界環(huán)境，因此在下面的敘述和以后的章節(jié)中，我們將重點介 紹多a g e n t 系統(tǒng)的架構(gòu)和軟件實現(xiàn)。 1 2 多a g e n t 系統(tǒng)( m a s ) 的基本概念 1 2 1 智熊豐體a g e n t 的定義 翅能豐 零a g e n t 的概念始予7 0 年的a l 磺突的物理符號骰設(shè)，認為蟹能強務(wù)霹 以逮過對特號躲內(nèi)部表示遴錯操佟，溷露“符號豹出部表示接力進稷”形殘了智 能體a g e n t 的辛霹燮。7 0 年代寒到8 0 年代襁，隨著計算祝辯學與技術(shù)熟迸蕊，基于 初登豹a g e n t 可敬模羧更為復(fù)雜靜入糞智髓行為。8 0 年代末敬來，關(guān)于a g e n t 的研 究和應(yīng)蠲褥劐了滋猛的發(fā)展，來自不藺領(lǐng)域豹研究者構(gòu)造了各自需要的軟件， 2 中國科學技術(shù)人學碩士論文 瓤一章縫論 a g e n t 有各種名字，如用于接e l 上的i n t e l l i g e n c e i n t e r f a c e ；用于知識處理的 k n o w b o t ( 圭l 識機器人) ，用于人機、網(wǎng)絡(luò)通訊的u s e b o t 和n e t b o t 等。棚應(yīng)地，與應(yīng) 用開發(fā)棚關(guān)的軟傳體系續(xù)構(gòu)、語言、邏輯程序設(shè)計也取褥了顯著的進疑，如甏囪 a g e n t 的程序設(shè)計語畜a o p ，a g e n t 開發(fā)環(huán)境s o d a b o t 及k i d s i m 程基予a g e n t 豹軟 件工程【3 s ! 。憨之，扶這些各耱s o f t w a r ea g e n t 來說，慧靛強象是a g e n t 、多a g e n t 系統(tǒng)開發(fā)是瑟兩實嗣豹，旨在鑫簌終掰戶提供毫接( e n d s e n d s ) 的服務(wù)。 然而，究竟什么楚智能末體a g e n t ? 作為d a i 的個慕本術(shù)語及a i 的一個原 語，迄今為止，a g e m 并沒有一個明確的定義a 在國內(nèi)，a g e n t 一詞的譯法亦無定 論，通常翻譯為“智能體”、“宅體”或“代理”等，但這些譯法都不能準確表達 a g e n t 一訶的豐富內(nèi)涵。豳此，許多研究者依據(jù)不同的研究內(nèi)容和目標對術(shù)語 “a g e n t ”賦予不同的含義。一般認為，在a l 中，a g e n t 被看 乍是處于一定環(huán)境下 包裝的計簿機系統(tǒng)，在其他的a g e n t 程在的情況下，熊夠連續(xù)、魚主嫩處瓔環(huán)壤中 發(fā)生的時間的功能總和 6 1 。這里所說的“爨專”是指系統(tǒng)a g e n t 工 乍時不要求出人 纜常不斷的0 導(dǎo)鄹干預(yù)。誨多a g e n t 蹙與它的物理表緩密切榴關(guān)的。 w o o l d r i g e 穢j e n n i n g s 在憨終了囂人褒餐筏體a g e n t 鎂域的黧工作瑤，繪密 了現(xiàn)在基本被學術(shù)賽公認酌定義。他們麩狹義和廣義兩個方面給出a g e n t 的兩種定 義：弱定義與強定義轉(zhuǎn)”。 1 智能主體a g e n t 弱概念( w a ，w e a ka g e n t ) 遮是從廣義的角度來規(guī)定智能體a g e n t 的特性。定義了被稱為智能體的軟件和 硬件系統(tǒng)典有如下的特性： 自治性( a u t o n o m y ) ：智能體能夠在沒有人或其他a g e n t 于預(yù)下完成其大部分 功能，控制其內(nèi)部狀態(tài)； 社會能j 3 ( s o c i a la b i l i t y ) 或稱必可通饋性e o m m u n i c a b 雉喲：智攜囂熊夠逶過 巢神蟹能體通信語言 u 其鍛差體或人交_ 百，以實現(xiàn)菸蛙標； 反皮性( r e a c t i v i t y ) ：智能體熊感知瘸耀環(huán)境勢對萁潤韻交純產(chǎn)生安對響應(yīng)， 這些動作的執(zhí)行綦予觸發(fā)栽剮幫預(yù)定義豹藐行計劃； 能動性( p r o a c t i v i t y ) ：智能律能夠主動逾進 亍基于自身目標和信念的活動， 就是說智熊休感翔周圍環(huán)境變化，并做出基于闊標的行為( g o a l - d i r e c t e db e h a v i 0 0 ； 審囂科學技術(shù)丈學弼士論文 第一章緒論 一般馕提下a g e n t 分布在啜終之中，因此它們的行為既其毒鼴郝效應(yīng)又其鴦全 鼴效應(yīng)。 餐能圭體弱概念是智熊體不僅僅只應(yīng)耀予人王智能鎂域，兩黷廣泛圭| 鏊應(yīng)用在諸 麴人橇賽囂、逶倍、并彳亍工程、軟件工程、接索雩| 擎簿。函詫狠多計葬梳軟 串都w 戳納入餐銹幸摹a g e n t 桶范疇蛩來，如縫理i n t e r a c t 事物，幫勁粥戶處理e - m a i l 的代 理等。 2 ，智能主體a g e n t 強概念( s a ，s t r o n ga g e n o 在某些研究領(lǐng)域，尤其是人工智能領(lǐng)域，科學家們往往更關(guān)注a g e n t 的智力行 為，從而構(gòu)成了s a 的概念。s a 與w a 不同，它除了w a 所具有的特性外，還強 調(diào)計算機系統(tǒng)中人的鍵力靼精神上、情感上的因素，比如知識、馕念、意圈、握 絕、承諾等糟神狀態(tài)( m e n t a ls t a t e ) 。 s h o h a m 以認知邏輯必基礎(chǔ)，分掰了a g e n t 豹精享 l 狀態(tài)的形式傯露題，采鬟公 理秘規(guī)則，對a g e n t 避行了定義：“一個餐能體a g e n t 是逸徉的個安體，它的狀 態(tài)可黻著作是壺镕念( b e l i e f ) 、能力( c a p a b i l i t y ) 、選擇( c h o i c e ) 、承諾( c o m m i t m e n t ) 等 心智部梓( m e n t a lc o m p o n e n t ) 緘驛 。s h o h a m 認為應(yīng)該根據(jù)實際應(yīng)用領(lǐng)域的需要， 來選擇a g e n t 的精神狀態(tài)的范疇和性質(zhì)，并且精神狀態(tài)的描述蒙與計算匹配。當前 對s a 的研究主要集中在理論方面。 3 智能主體的其他屬性 其它經(jīng)常討論的智能體屬性有： 可移動性( m o b i l i t y ) ：主體可以攜帶數(shù)據(jù)葶 1 指令移動到網(wǎng)絡(luò)其他習：壤中共在那 里執(zhí)紛指令； 學習能力( 1 e a r n i n g ) - 主體可以掇據(jù)過去的經(jīng)驗聯(lián)暴辯識，并艇修改萁行為以 遘應(yīng)薪的環(huán)境； 維瑗能力( r e a s o n i n d ：主體胬綾箕當蘅的知談和經(jīng)驗，戳簿佼的、可再生的 方式撩瑾絨推測； 規(guī)翊能j ( p l a n n i n g ) ：根據(jù)目標、環(huán)境等要求，主體威該歪少對自己的短期 行為住出規(guī)劃，主體威該有生成規(guī)劃的能力： 中國科學技術(shù)大學碩士論文 第一章緒論 適應(yīng)性( a d a p t a b i l t y ) ：主體能夠適應(yīng)環(huán)境的變化，這往往是通過學習機制來 實現(xiàn)的： 誠實 l 生( v e r a c i t y ) ：假設(shè)主體不會故意地使用虛假信息進行通信； 善意性( b e n e v o l e n c e ) ：假設(shè)系統(tǒng)中的a g e n t 并沒有沖突目標，因此每個 a g e n t 總是試圖去做向它請求的事情來幫助其他a g e n t ； 合理性( r a t i o n a l i t y ) ：a g e n t 的活動總是為了達到它的目標進行的，而不是以 某種方式阻止目標的到達，至少在信念中是這樣的； 時間連續(xù)性( 1 0 n g e v i t y ) ：主體的進程是連續(xù)的，而不是象一般程序那樣只一 遍就結(jié)束計算。 協(xié)作和協(xié)商的能力( c o o p e r a t i o na n dn e g o t i a t i o n ) ：a g e n t 應(yīng)能在多個a g e n t 環(huán) 境中協(xié)同工作和沖突消解，以執(zhí)行和完成一些相互受益且自身無法獨立求解的復(fù)雜 問題。這是連接i a 與d p s 和m a s 研究的橋梁。 4 智能主體a g e n t 的類型 根據(jù)智能主體a g e n t 在系統(tǒng)中的行為表現(xiàn)，對現(xiàn)有的a g e n t 的分類可以有幾種 不同的方法： ( 1 ) 按移動性分類 根據(jù)a g e n t 在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中移動能力的不同，a g e n t 可以被分為靜態(tài)的a g e n t ( s t a t i ca g e n t ) 和移動的a g e n t ( m o b i l ea g e n t ) 兩種。 ( 2 ) 按工作方式分類 a g e n t 的工作方式有兩種：慎思式( d e l i b e r a t i v e ) 和刺激反應(yīng)式( s - r ，s t i m u l u s r e s p o n s e ) 。所謂慎思主體是指它的驅(qū)動來自對環(huán)境的深思熟慮的思考。這種類型的 a g e n t 擁有內(nèi)部符號系統(tǒng)和推理機制，并且為了達到與其他a g e n t 配合，它們要進 行規(guī)劃和導(dǎo)航。而反應(yīng)主體主要來自于b r o o k s 的研究工作，與慎思主體正好相 反，它沒有用于環(huán)境的符號系統(tǒng)和推理模型，而是采取刺激反應(yīng)的方式對其所處 環(huán)境的當前狀態(tài)產(chǎn)生行為反應(yīng)。 實際上主體一般都采用混合式，即融合了慎思結(jié)構(gòu)和反應(yīng)結(jié)構(gòu)兩種子系統(tǒng)：慎 思予系統(tǒng)含有符號表示的世界模型，并用主流人工智能中提出的方法生成規(guī)劃和決 中國科學技術(shù)大學碩士論文 第一章 緒論 策；反應(yīng)子系統(tǒng)用來不經(jīng)過復(fù)雜的推理就對環(huán)境中出現(xiàn)的事件進行反應(yīng)。通常，反 應(yīng)子系統(tǒng)的優(yōu)先級比慎思子系統(tǒng)高，以便它對環(huán)境中出現(xiàn)的事件提供快速的反應(yīng)。 ( 3 ) 按基本特征分類 根據(jù)a g e n t 的三種基本特征( 自治性、合作性和學習性) ，我們將a g e n t 分成 四類：協(xié)同a g e n t 、協(xié)同學習a g e n t 、界面a g e n t 和精明a g e n t 。協(xié)同a g e n t 要更強 調(diào)合作和自主，而不是強調(diào)學習，但并不意味著它就不需要學習；協(xié)同學習a g e n t 同時強調(diào)合作和學習：界面a g e n t 則強調(diào)自主和學習，而不是強調(diào)合作；精明 a g e n t 更強調(diào)學習的能力。 ( 4 ) 按扮演角色分類 這類a g e n t 主要是指w w w 網(wǎng)上的信息a g e n t ，這類信息可能是靜態(tài)的、動態(tài) 的或慎思的。此外還有些次要的a g e n t ，比如報告a g e n t 、圖像a g e n t 、分析設(shè)計 a g e n t 、測試a g e n t 等。 1 2 2 多a g e n t 系統(tǒng) 多a g e n t 系統(tǒng)是指有多個a g e n t 組成的系統(tǒng)，它是為了解決單個a g e n t 不能夠 解決的復(fù)雜問題，由多個a g e n t 協(xié)調(diào)合作形成的問題求解網(wǎng)絡(luò)。由于系統(tǒng)與環(huán)境的 復(fù)雜性，單個的a g e n t 是無法獨立學習和認知，完成系統(tǒng)下達的任務(wù)，就必須借助 于其他的a g e n t 主體，通過相互間的通信，相互學習，協(xié)同工作，構(gòu)成一個多層次 多群體的協(xié)作結(jié)構(gòu)模式。一般地，每個a g e n t 被認為是一個物理的或者抽象的實 體，能夠作用于自身和周圍環(huán)境，并可以與其它a g e n t 通信。而多a g e n t 系統(tǒng)的研 究方法是模擬人類社會系統(tǒng)的運作機制來提高計算機系統(tǒng)解決復(fù)雜問題的能力。通 過多a g e n t 之間的合作可以克服單個a g e n t 知識的不完全、處理的信息不確定等缺 點。多a g e n t 系統(tǒng)可以是緊密型的，也可以是松散耦合型的，m a s 的組成粒度也 可粗可細。 對于智能主體a g e n t 的需求更多地源于用戶接口的智能化，對于m a s 的需求 更多地源于分布式計算的復(fù)雜性。分布式計算與人工智能技術(shù)的結(jié)合促進了分布式 人工智能的研究，多a g e n t 系統(tǒng)是分布式人工智能研究中的一個重要部分，如圖 1 1 所示。分布式人工智能系統(tǒng)的另一部分重要的工作是分布式問題求解( d p s ) 。 6 - 中國科學技術(shù)大學碩士論文 第一章緒論 d p s 一般針對信息管理的問題，而m a s 針對行為管理。它們之間的交叉部分指一 些用a g e n t 進行信息管理的系統(tǒng)。 圖1 1 多a g e n t 系統(tǒng)與分布式人工智能 多a g e n t 系統(tǒng)需要借助一些相關(guān)的理論和技術(shù)來實現(xiàn)。系統(tǒng)中單個a g e n t 通過 一定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及相應(yīng)的操作對要解決的問題進行建模，就要利用到知識表示和 推理方法的相關(guān)理論。a g e n t 之間的通信與信息交流要以定層次的協(xié)議作為基 礎(chǔ)，a g e n t 通信語言( a c l ，a g e n tc o m m u n i c a t i o nl a n g u a g e ) 可以被用于完成這樣的 功能，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m a s 中最常用的 a c l 通信語言之一【6 】。多個a g e n t 以一定的方式組織在一起以實現(xiàn)相互協(xié)作，屬于 多a g e n t 系統(tǒng)協(xié)調(diào)的問題。a g e n t 之間的高層次交互包括協(xié)商和競爭等，可以用邏 輯模型進行表達和實現(xiàn)。這些相關(guān)的理論和技術(shù)將在以后的章節(jié)進行介紹。 1 3 多a g e n t 系統(tǒng)的開發(fā)工具 從軟件工程的角度研究m a s 的開發(fā)也是a g e n t 研究領(lǐng)域的一個重要課題。由 于m a s 本身的分布性、復(fù)雜性和智能性，成功地開發(fā)這樣的軟件系統(tǒng)需要新的軟 件工程方法和工具。由于a g e n t 的抽象方式與對象的抽象方式具有一定的相似性， 所以面向?qū)ο蠹夹g(shù)的相關(guān)內(nèi)容可以作為借鑒。面向a g e n t 的程序設(shè)計( a o p ) 已經(jīng)成 為面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計( o o p ) 的主流之一。 我們認為面向a g e n t 的程序設(shè)計語言一般要滿足以下幾點要求【2 7 】： ( 1 ) 面向?qū)ο蟆Ｖ黧wa g e n t 是一種對象，因此主體語言也必須支持面向?qū)ο竽?型，主體具有數(shù)據(jù)成員( d a t am e m b e r ) 和成員函數(shù)或方法( m e m b e rf u n c t i o no r m e t h o d ) 。主體間的通信通常是通過方法i 周用( r p c ) ，每個主體產(chǎn)生公共方 中國科學技術(shù)大學碩士論文 第一章緒論 法的子集。這種子集構(gòu)成公共界面，主體只能通過方法來調(diào)用數(shù)據(jù)，不能 直接訪問內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ( 2 ) 平臺獨立性。主體是用在不同的硬件和軟件環(huán)境中。特別是移動主體和分 布式主體系統(tǒng)，它們在網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)計算機環(huán)境下工作。從不同的平臺主體也 可以訪問異構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)。 ( 3 ) 通信能力。主體語言必須提供構(gòu)造用于實現(xiàn)面向通信的構(gòu)件，這包括主體 間的通信和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下主體操作的能力。 ( 4 ) 安全。安全是m a s 設(shè)計中的核心問題。主體語言必須提供相應(yīng)的功能，可 以通過使用特定的語言安全模型，或者與外部安全模型集成，例如騎火 墻、密碼協(xié)議。對于移動主體，要保證高度安全。 ( 5 ) 代碼操縱。許多應(yīng)用要求主體程序代碼可以運行時( r u n t i m e ) 操作。主體語 言必須提供主體代碼與其它對象命名( n a m i n g ) 標識機制，以區(qū)別它與其它 主體的不同。 辛體開發(fā)環(huán)境( a d e ，a g e n td e v e l o p m e n te n v i r o n m e n t ) 提供主體基本軟件所有 的功能，這些功能不但是通用基本系統(tǒng)的重要組成部分，而且還要正確形成以滿足 系統(tǒng)開發(fā)主體的需求。我們給出主體開發(fā)環(huán)境的分成結(jié)構(gòu)，如圖1 2 所示： 圖1 2a g e n t 開發(fā)環(huán)境分層結(jié)構(gòu) 中國科學技術(shù)大學碩士論文 第一章緒論 目前存在多種多樣的m a s 開發(fā)工具。常用的主體開發(fā)語言有c + + 、j a v a 、t c 等。n t t 公司的a g e n t a l k 是一種m a s 協(xié)調(diào)協(xié)議描述語言。本文中構(gòu)建a g e n t 和 m a s 采用j a v a 編程語言。j a v a 是一種跨平臺，適合于分布式計算環(huán)境的面向?qū)ο?的語言。它具有如下特性：簡單性、面向?qū)ο笮?、分布式、解釋型、可靠、安全?平臺無關(guān)、事務(wù)性、可移植性、多線程等b “。j a v a 支持封裝、多態(tài)性和繼承：它 通過j a v a 虛擬機( j v m ，j a v a v i r t u a lm a c h i n e ) 在目標碼級上實現(xiàn)平臺的無關(guān)性； j a v a 支持w w w 客戶機服務(wù)器( c s ，c l i e n t s e r v e r ) 的計算模式，因此也就支持數(shù) 據(jù)的分布與操作的分布。j a v a 開發(fā)工具( j d k ，j a v ad e v e l o p m e n tk i t ) 提供了集成這 些特性的開發(fā)環(huán)境，也是我們將要構(gòu)建a g e n t 和m a s 的開發(fā)環(huán)境。 1 4 多a g e n t 系統(tǒng)應(yīng)用前景 目前多a g e n t 系統(tǒng)的理論和技術(shù)已經(jīng)在廣泛的領(lǐng)域內(nèi)得到了應(yīng)用，開放系統(tǒng)和 復(fù)雜系統(tǒng)是多a g e n t 系統(tǒng)典型的應(yīng)用領(lǐng)域。開放系統(tǒng)是指系統(tǒng)結(jié)構(gòu)具有不斷動態(tài)變 化的能力的軟件系統(tǒng)。對于這種事先不確定的、可以隨事件改變的異構(gòu)系統(tǒng)，帶有 協(xié)商性質(zhì)的功能是必須的，而這正是m a s 所要研究的問題。復(fù)雜系統(tǒng)可以用模塊 化來簡化軟件開發(fā)的復(fù)雜性，a g e n t 是一種將系統(tǒng)模塊化的有力工具?；赼 g e n t 的方法可以將整個問題細化，分成小的、簡單的組件，每一個都很容易開發(fā)和維 護。a g e n t 從概念上提供了一種與對象相同的抽象方式，軟件開發(fā)者可以利用 a g e n t 把復(fù)雜的系統(tǒng)概念化成許多相互合作的、自治的軟件模塊，對于許多應(yīng)用 f a p p l i c a t i o n ) 來說，這種高層次上的視圖用a g e n t 來抽象最合適。 多a g e n t 系統(tǒng)越來越引起各個領(lǐng)域的研究人員的重視，其主要原因是采用多 a g e n t 系統(tǒng)的理論與技術(shù)實現(xiàn)的系統(tǒng)在很多方面具有明顯的優(yōu)勢。a g e n t 和m a s 技 術(shù)已經(jīng)在智能機器人、交通控制、柔性制造、醫(yī)療診斷、軟件開發(fā)、產(chǎn)品設(shè)計、網(wǎng) 絡(luò)化和信息處理等眾多領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。下面分別以國內(nèi)國外的多a g e n t 系統(tǒng)實例說明m a s 的研究和應(yīng)用p ”。 ( 1 ) a c t o r 系統(tǒng) 7 0 年代開始，m i t 的h e w i t t 等人一直致力于a c t o r 系統(tǒng)的研究工作。a c t o r 系 - 9 中國科學技術(shù)大學碩士論文 第一章緒論 統(tǒng)中，每個a c t o r 是一種自包含、交互式、相互獨立的實體，有自己的私人信息并 實行數(shù)據(jù)封裝；它的行為式輸入信息的函數(shù)，a c t o r 通過向另一個a c t o r 發(fā)送消息 來影響另一個a c t o r 的行為。系統(tǒng)中a c t o r 可以動態(tài)創(chuàng)建，每個a c m r 的行為可以 不同。a c t o r 系統(tǒng)是一個拓撲結(jié)構(gòu)可改變的、異構(gòu)的多a g e n t 系統(tǒng)，a c t o r 的控制結(jié) 構(gòu)是由a c t o r 間的信息傳遞形成的，所以呈網(wǎng)狀分布。 f 2 ) m a r v e c 系統(tǒng) 由s j r u s s e l 等人開發(fā)的m a r v e c 系統(tǒng)是一個復(fù)雜的多a g e n t 實時診斷系統(tǒng)。 在該系統(tǒng)中，多a g e n t 可以合作地解涉及多信領(lǐng)域的問題。其基本思路將問題劃分 到子區(qū)域，由單個a g e n t 盡可能地完成負責某個區(qū)域，這樣可以盡量減少通訊量。 系統(tǒng)中的a g e n t 是內(nèi)嵌的診斷子系統(tǒng)，由數(shù)據(jù)驅(qū)動，且互不重疊。a g e n t 通過元知 識尋找超出其領(lǐng)域的合作，并以層次組織形式來協(xié)調(diào)其動作。 此外，國內(nèi)的研究者也在進行理論探討的同時，建立了面向a g e n t 的各種開發(fā) 環(huán)境，主要有多a g e n t 處理環(huán)境m a p e ，多a g e n t 計算環(huán)境m a c e 以及多a g e n t 產(chǎn)牛式系統(tǒng)m a p s ，并取得了豐富的應(yīng)用成果。 可以看出，目前對主體a g e n t 和m a s 的研究主要包括a g e n t 和m a s 的理論、 主體結(jié)構(gòu)和組織、主體語言、規(guī)劃、通信和交互技術(shù)、主體之間的協(xié)作和拂商等方 面。但是，智能主體a g e n t 的研究在理論層的研究方面還沒有形成一定的體系，甚 至沒有一個公認的定義，應(yīng)用中也還都處于起步階段，許多問題都有待進一步研 究。這些正是我們迫切需要解決的問題，下面提出了本文的主要工作。 1 5 本文的豐要工作 本文首先給出了智能體a g e n t 和多a g e n t 系統(tǒng)( m a s ) f 拘定義、特性和分類。結(jié) 合人工智能，我們詳細論述智能主體a g e n t 的基于規(guī)則的知識表示( k n o w l e d g e r e p r e s e n t a t i o n ) ，比較了過程表示、關(guān)系表示、遞階表示和框架、語義網(wǎng)、謂詞邏輯 等知識表示方法，并給出了消解( r e s o l u t i o n ) 和合- - ( u n i f i c a t i o n ) 兩種處理謂詞邏輯的 機制。接著分析了知識表示的不確定性以及知識交換格式( k i f ，k n o w l e d g e i n t e r c h a n g ef o r m a t ) 。 中國科學技術(shù)大學碩士論文 第一章緒論 在知識表示的基礎(chǔ)上，本文借助于j a v a 編程語言的a p p l e t ，構(gòu)建了規(guī)則類、規(guī) 則庫類以及一些附屬類，并給出了a g e n t 推理系統(tǒng)( 包括正向推理和逆向推理) 的程 序算法和演示實例。然后進一步給出了a g e n t 的學習機制( 包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、特征映 射和決策樹算法) ，并給出了幾個運行的程序。 a g e n t 的推理和學習機制只是構(gòu)建a g e n t 和多a g e n t 系統(tǒng)的必要組成部分，本 文的重點是如何用這些類和模塊來構(gòu)建智能主體a g e n t 的框架和m a s 。借助于 j a v a 的b e a n s 類、e v e n t 類、r u n n n a b l e 線程接口和e v e n t l i s t e n e r 接口，本文給出了 a g e n t 的軟件實現(xiàn)- - c i a g e n t 類，并對此進行封裝。通過繼承c i a g e n t 類并擴充其 功能，我們就可以構(gòu)建一個m a s 。 最后，本文提出了一種開放混合m a s 的框架結(jié)構(gòu)，它是建立在一級一級地擴 展c i a g e n t 類的基礎(chǔ)上，同時介紹了基于合同網(wǎng)方式的協(xié)商機制和針對不同情況下 的沖突消解策略。 中國科學技術(shù)大學碩士論文第二章主體的知識表示 第二章智能主體的知識表示 2 1 概述 什么是知識了? 韋伯詞典對“知識”的定義為“利用相似性通過體驗或聯(lián)想， 獲取對認知事物的真相或狀態(tài)”。人們通過視覺、聽覺、感覺和味覺來認識世界， 獲得知識，也可以通過聯(lián)想已知的事物而獲得關(guān)于世界的新的知識。這些知識都可 以存儲在人的大腦中。我們怎樣將這些知識存儲在計算機中? 這個問題，就是所謂 的知識表示( k n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n ) ，它是人工智能領(lǐng)域也是智能主體a g e n t 的一個重要的環(huán)節(jié)。我們可以用符號( s y m b 0 1 ) 來解決在計算機上存儲知識的問題。 一個符號是用來表示對象或概念的數(shù)字或字符串。這些數(shù)字或字符串可以被計算機 很好的處理。然而，人們比較喜歡用自然語言，比如英語來表示知識。因此，我們 必須建立起從事實到計算機內(nèi)部表示和人們所能理解的形式的映射。 a g e n t 的知識表示就是要在外部問題領(lǐng)域與a g e n t 內(nèi)部符號推理系統(tǒng)之間建立 起聯(lián)系。符號推理系統(tǒng)是a g e n t 關(guān)于外部世界的模型，它包括了用于信息存儲的數(shù) 據(jù)結(jié)構(gòu)利對這些數(shù)據(jù)的操作。對a g e n t 所要解決的問題域中的每一個相關(guān)元素，例 如一個對象或?qū)ο笾g的關(guān)系，a g e n t 的域模型中都要有一個相對應(yīng)的表示。這種 映射關(guān)系使得a g e n t 可以通過在域模型中執(zhí)行推理過程，把結(jié)果返回問題域。 我們給出了一個基于知識的