基于語義的協同模型研究

摘要:大規模并行與分布式系統的出現開拓了軟件技術的應用前景，要開發大規模并行與分布式系統的全部潛能，必須要處理系統中大量并發的活動體的協同過程。以Linda為代表的基于共享數據空間的協同模型和協同語言具有時間解耦、空間解耦和引用解耦的特點，為大規模并行與分布式系統的設計與發展提供了一種新方法。該文以多Agent系統為應用背景，研究有關Agent協同模型的問題，解決了現在大多數協同模型中缺乏語義信息的問題。

關鍵詞:協同技術;協同模型;Linda協同語言;語義Web技術;OWL;本體

中圖分類號:TP311文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2009)14-3663-03

Research on Coordination Model Based on Semantic

HUANG Zhi-yan

(Dept.of Computer Engineering， Jiangsu Vocational and Echnical College of Finance Economics， Huai’an223003， China)

Abstract: Massively parallel and distributed systems open new horizons for large applications. Exploiting the full potential of massively parallel systems requires programming models that explicitly deal with the concurrency of cooperation among very large numbers of active entities that comprise a single application. The shared dataspace coordination models， represented by Linda， have the characteristic of temporal uncoupling， spatial uncoupling and referential uncoupling， indicate the development trend of massive programming and satisfy the requirements of software application in Internet that is open， dynamic and distributed. The paper focuses on the agent coordination model with the background of multi-Agent system， and proposes a semantic based coordination model.

Key words: coordination technology; coordination model; Linda; semantic web technology; OWL; ontology

1 引言

在動態、開放的分布式環境下，當一個系統需要完成某項任務時，一方面，系統中的模塊之間不可避免的存在一些相互依賴關系，彼此之間的交互非常頻繁;另一方面，各模塊間還存在一定的自治性。因此，協同在一個多模塊系統中具有至關重要的作用。以Linda為代表的元組空間其具有時間解耦和空間解耦，在解決動態開放的分布式系統中協同問題時被廣泛采用。自從Linda協同語言[1-2]提出以來，已有許多人在此基礎上進行了大量的改進[3]，使得Linda在更廣的范圍內得到應用。但是影響這些協同模型在開放的分布式系統中廣泛應用的一個主要原因是這些協同模型中元組的表示和檢索方法缺乏語義信息，各協同Agent之間不能很好地理解其相互傳遞的信息，使得Agent不能精確的獲取自己所需要的信息。本文提出一種基于語義協同模型AccSTuple。該協同模型以基本Linda協同模型為基礎，加入語義Web技術中的OWL DL[5]，為開放的分布式環境提供了一個基礎設施，負責分布式數據的管理、多個Agent之間的協同。

2 基于語義和訪問策略的協同模型AccSTuple

圖1給出了AccSTuple的體系結構。其核心組件是Linda協同模型以及作為共享數據空間的元組空間。AccSTuple兼容對簡單數據元組、XML元組、RDF(S)元組在數據視圖的操作以及在信息視圖對RDF(S)元組的操作，并且擴充了對新的元組類型——OWL元組在數據視圖和信息視圖的操作。其中，信息元組空間作為元組的共享數據空間;訪問策略元組空間則用于存放訪問策略元組。

此外，在AccSTuple中還有兩個重要的組件——本體庫和信息沖突調節規則庫。本體庫中存放的是領域本體和AccSTuple的本體。對于本體的管理則由相應的本體管理模塊所負責，可以通過本體管理模塊對本體庫中所存儲的本體進行查詢、修改、刪除以及添加等操作。因為OWL DL和RDF(S)語義之間不兼容可能產生沖突，以及不同信息提供者所供應的具有語義的元組，在信息視圖的操作所產生的語義沖突，AccSTuple提供了信息沖突調節規則庫，用以存儲解決沖突的規則。相應的可以通過信息沖突管理模塊對信息沖突調節規則庫進行管理，如查詢、刪除、添加等操作。

3 AccSTuple的擴展

AccSTuple是將語義Web技術中的OWL DL和Linda協同模型相結合，為開放的分布式系統信息的發布與檢索提供了一個中間件，作為多個Agent交流的平臺。具體來說，它是在Linda基礎上經過以下三個方面的擴展: 元組類型、協同原語和匹配機制。

3.1 元組類型

3.1.1 空節點

在RDF(S)中空節點又稱為匿名資源。空節點標識符可用于標記一個RDF圖所對對應的一個或多個聲明中多次出現的相同的匿名資源。在OWL DL中沒有顯式的使用空節點的概念。由于OWL DL允許定義匿名本體、匿名類、匿名個體以及特殊的枚舉數據類型。當OWL DL文檔使用抽象語法描述，轉換成具體的交換語法RDF/XML的時候，需要使用轉換規則將其轉換成三元組的形式。若抽象語法中存在匿名本體、匿名類、匿名個體或枚舉數據類型，就要借助空節點，才能順利的將其轉換成三元組。

在RDF(S)中空節點可表示任何無法全局引用的匿名資源，而OWL DL中，空節點只能用于匿名本體、匿名類、匿名個體以及特殊的數據類型。因此對于空節點這種特殊的元組域類型在AccSTuple本體中分別用asts:RDFsBlankNode和asts:OWLBlankNode表示。

3.1.2 集合

在RDF(S)中，集合是由一組資源所組成的封閉集合，一個集合的所有成員都在這組資源中，集合在RDF圖中使用列表(List)的結構表示，可以使用內置的RDF詞匯表示列表結構。 在OWL DL中集合通常作為其它定義的一部分，只能隱式的出現，沒有全局URI引用，通過空節點標識符作為其局部引用

在OWL DL中使用屬性:owl:distinctMembers、owl:intersectionOf、owl:unionOf以及owl:oneOf時，要使用集合作為其值。當使用關系owl:oneOf定義枚舉類時，關系的值是一組由個體組成的封閉集合。同樣，使用owl:oneOf定義OWL中特殊的數據類型——枚舉數據類型時，關系的值是一組由字面常量(literal)組成的封閉集合。在OWL中提供了一種特殊的內置類owl:AllDifferent，該類中的所有個體都是互不相同的，而這些個體組成了一個封閉的集合，必須通過內置的屬性owl:distinctMembers定義該類的實例，將這個實例與一組互不相同的個體的集合關聯起來。

在OWL DL中增加了更多的詞匯用于描述領域中的類、屬性、個體、以及它們之間的關系，因此使用OWL DL可以定義更加復雜的類，具有值約束和(或)基數約束的屬性以及更加豐富的數據類型等，相應的增加了許多新的OWL元組域類型。

3.2 協同原語

AccSTuple不僅可以對具有語義信息的OWL元組進行操作，還可以對已有的普通數據元組、XML元組以及RDF(S)元組進行操作，所以Linda中定義的out、rd、in以及semantic tuplespace[6-7]中定義的outr、rdr、inr原語在AccSTuple中依然適用。在AccSTuple中，引入了具有更強語義的OWL元組以及與之相對應的新的協同原語和匹配方法。由于OWL元組也可以使用三元組的形式表示。對于具有語義信息的元組(無論是RDF(S)元組還是OWL元組)，可以分別在兩個視圖——數據視圖和信息視圖(圖2)上進行操作。在數據視圖中，不考慮元組的語義信息，即將所有元組都看成是沒有語義的無格式的字面常量或者是有RDF特殊結構(空節點、集合、容器以及具體化)的字面常量，這時所有元組都和傳統Linda中的元組一樣，不具有語義信息;而在信息視圖中，具有語義信息的RDF元組和OWL元組將被看成是RDF圖或本體，其語義是由相應的RDF圖或本體唯一決定。因此，對原語作如下擴展:

3.2.1 ia

將OWL元組添加進信息視圖，即在信息視圖斷言OWL元組所包含的信息是正確的，在AccSTuple中定義了原語ia:

ia: (s， p， o， id)→boolean

ia: (OWLSubSpace)→boolean.

從信息視圖添加OWL元組要檢測元組與本體的一致性，不符合本體要求的元組將被拒絕添加到語義元組空間中。無論是用OWL DL抽象語法還是RDF/XML交換語法，將一個定義轉換成三元組的形式時可能只包含單個三元組，也可能對應一組相關聯的三元組。若只包含一個元組時，需要對該類進行實例化。每一個類在實例化后都攜帶一個真值，當它們都實例化后，將這些真值與操作后的結果返還給信息提供者，如果為true，則表示斷言OWL元組所包含的信息是正確的，否則拒絕將OWL元組添加進入信息視圖并返還一個1。很顯然這些真值只在信息視圖中有效，它們作為OWL元組在信息視圖下的一個屬性，用于和數據視圖中的OWL元組相區別。若對應一組相關聯的三元組，以asts:OWLSubspace的形式將這組具有語義關聯的OWL元組整體添加進AccSTuple中，并要求這組三元組中的每個元組都是滿足要求的的，否則OWLSubspace中的所有內容將全部被拒絕添加。

3.2.2 sir和mir

從信息視圖中讀出一個基于領域本體的與指定的模板語義相匹配的OWL元組，定義了以下原語:

sir: (s， p， o， id) →OWLSubSpace

通過sir操作可以從信息視圖中讀出一個基于領域本體的與指定模板語義相匹配的OWL元組。使用者通過指定的模板執行sir操作時可能得到的是一組相關聯的三元組，而這組三元組使用同一個標識符作為主節點(對應RDF圖中的主節點)。因此sir操作的返回結果以asts:OWLSubspace的形式出現，它可能只包含一個的元組也可能包含一組相關聯的元組。使用sir從AccSTuple中讀出元組后，該元組在信息視圖上依然存在。

為了解決Linda中的多讀問題，在AccSTuple中定義了以下原語:

mir: (s， p， o) →LocalOWLSpace.

由于非破壞性讀操作執行完后，元組依然在元組空間中，因而從信息視圖中非破壞性地讀取一個或多個元組時，對數據視圖不產生影響;同樣，從數據視圖非破壞性地讀取元組對信息視圖也不產生影響。

3.2.3 dig

從信息視圖中基于本體庫中的相關領域本體，破壞性的讀取語義匹配的OWL元組可以使用以下原語:

dig: (s， p， o， id)→OWLSubSpace.

從信息視圖中添加的所有元組都聲稱其所包含的信息是正確的，dig只是將它們從信息視圖中刪除，但是在數據視圖中相對應的OWL元組仍然是存在的。和ia操作一樣，dig也是以asts:OWLSubspace的形式將結果返還給信息消費者。

3.3 匹配機制

3.3.1 基于OWL DL語法的匹配

基于OWL DL語法的匹配相對于傳統的基于類型-值匹配主要區別在于前者考慮到了OWL DL的具體語法——三元組及其相關特性。OWL元組在信息元組空間中以的形式存儲，第一個域X的類型是asts:SensorAgent(信息提供者)，用以標識元組的源頭;域s，p以及o的值對應于具體的信息內容，在OWL DL中域s值的類型只能是類或個體，域p值的類型只能是屬性，域o值的類型可以是類、個體或是數據值。最后一個域id作為元組在信息元組空間中的唯一標識符，域值的類型是asts:OWLTuple。域id的值是在OWL元組成功添加時新建的類OWL元組的實例ID號。符合OWL DL語法的元組中每一個域在值和類型所對應的URI引用字符串都相同的情況下才匹配。

當OWL DL使用語法三元組進行描述時，會出現RDF中的特殊概念——空節點和集合，由于它們在OWL和RDF(S)中的語義不完全相同，所以在匹配OWL元組時對于空節點和集合必須進行特殊處理。對于空節點，在AccSTuple中定義了類asts:OWLBlankNode，該類的實例ID號是局部標識符，只在空節點所在的RDF圖中有效。因此在OWL DL中，通常將空節點作為匿名本體、匿名類、匿名個體以及特殊的枚舉數據類型的標識符。對于具體的匹配OWL元組中的空節點，可以在模板中使用類型是asts:OWLBlankNode的變量或者通配符。AccSTuple本體中定義了類asts:OWLList用于表示在OWL DL中出現的集合概念。對于OWL元組和模板中集合常量之間的匹配，需將集合處理成數組數據類型，只有兩個集合中按次序對應的每個元素具有相同的類型和值時，才認為它們是完全匹配的。當模板中出現的是集合變量時，只有OWL元組和模板相對應的域的類型都是asts:OWLList就認為是相匹配的。

3.3.2 基于OWL DL語義的匹配

OWL DL比XML，RDF以及RDF Schema具有更強的語義表達能力，它提供了更多的用于定義類、關系、個體、數據值及其關系的內置詞匯。基于語義的匹配只能夠在信息視圖上進行操作，根據指定的模板基于領域本體以及AccSTuple本體經過推理引擎的執行產生語義匹配的信息。在基于語義的匹配中，OWL元組和模板的域s，p和o不再僅僅認為是對應某個數據類型的域，它們具有對應于本體定義中的語義。因此，在信息視圖上對于OWL元組的匹配必須能夠對元組內容所對應的語義進行解釋。很顯然語義表達能力越強，相應的計算資源的要求也越高，所以基于語義的匹配必須在推理能力和計算性能之間進行平衡。

對于在信息視圖中基于語義的匹配關鍵的是領域本體和AccSTuple本體的定義。操作原語sir和mir兼容RDF(S)元組，所以基于本體推理的匹配可以最大限度的利用信息元組空間中具有語義信息的元組(信息視圖下的RDF(S)元組和OWL元組)，在描述邏輯強大推理能力的支持下，為客戶提供更加貼近需求的信息。

4 性能分析

AccSTuple中協同原語的性能測試采用Sun JDK 5.0，使用的領域本體http://www.biopax.org/release/biopax-level2.owl來源于BioPAX Home。

在圖4中顯示了語義協同原語ia在一次執行過程中添加不同大小語義聲明集合的性能。從圖表中能夠發現ia協同原語的執行時間隨著發布數據集的大小成線性增長。圖5顯示了以非破壞性的方式檢索出單個語義匹配元組的協同原語sir以及對應破壞性讀操作dir的性能評估結果，從圖中能夠看到線條展示了平穩地上升趨勢。在圖6中顯示了協同原語mir的評估結果。

圖4 ia操作性能 圖5 sir和dir操作性能 圖6 mir操作性能

參考文獻

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[6] Tolksdorf R，Nixon L，Bontas E P，et al.Enabling real world Semantic Web applications through a coordination middleware[C]//Proceedings of the 2nd European Conference on Semantic Web ESWC2005.Springer Verlag，2005.

[7] Tolksdorf R，Bontas E P，Nixon L.Towards a tuplespace-based middleware for the SemanticWeb[C].Proceedings of the IEEE Web Intelligence Conference WI2005，2005.