多智能體技術

摘 要：當今，分布式人工智能研究的一個熱點是多智能體系統，它是分布式問題求解的進一步發展。隨著多智能體理論與技術的發展，其應用范圍也在不斷擴大著，但是由于其理論與應用研究剛起步不久，還有不少問題有待解決。本論文回顧了多智能體技術的發展歷史，指出了多智能體理論及應用的研究方向，介紹了多智能體技術的基本概念和特點，多智能體系統的體系結構，多智能體中的協調方法等內容。

關鍵詞：多智能；技術

1.前言

目前的工業系統正向大型、復雜、動態和開放的方向轉變，傳統的工業系統和多機器人技術在許多關鍵問題上遇到了嚴重的挑戰。分布式人工智能 （DAI，Distributed Artificial Intelligence）與多智能體系統（MAS， Multi-Agent System）理論為解決這些挑戰提供了一種最佳途徑。智能體系統是分布式人工智能的一個重要分支，是20世紀末至21世紀初國際上人工智能的前沿學科。研究的目的在于解決大型、復雜的現實問題，而解決這類問題已超出了單個智能體的能力，將DAT、MAS充分應用于工業系統和多機器人系統的結果，便產生了一門新興的機器人技術領域一多智能體機器人系統（MARS，MultiAgent Robot System）?？偟膩碚f，多智能體系統領域正在蓬勃發展。

2.多智能體

2.1多智能體技術的基本概念

多智能體系統（Multi-Agent System，MAS）是由多個Agent組成的集合，Agent之間及Agent與環境之間通過通訊、協商與協作來共同完成單個Agent不能解決的問題。也可以簡單地說，多智能體系統是指由多個自主或半自主的構件所構成的各種大型的系統。

在多智能體系統中，數據是分散的，沒有系統的全局控制。多智能體技術提供了一種適合分布式計算和不確定問題求解的新方法，這是因為多智能體系統放松了對集中式規劃、順序控制的限制，提供了分散控制、應急和并行處理的能力，并且它是一個高度交叉的研究領域，它吸取了不同領域的內容，如計算機科學、人工智能、經濟學、社會學等[1]。

2.2多智能體中的協調

在開放的多智能體系統中，每個Agent都具有自主性，在求解和運行過程中會按照自己的目的、知識與能力進行活動，經常會出現矛盾沖突，其根源在于Agent間的知識不完備性、目標不一致性、不兼容性等方面。因此，MAS中的Agent之間需要進行協調。多智能體協調（coordinating）是指具有不同目標的多個Agent對其目標、資源等進行合理安排，以協調各自行為，最大限度地實現各自目標。

有效的協調是自主的Agent在MAS中達到目標的關鍵。MAS中存在Agent相互依賴的行為時，由于有多個Agent的意圖存在，當發生沖突時，就要進行協調。協調是保證多智能體系統中Agent合作的主要方法。通過協調多智能體系統中Agent的個體行為，使得多智能體系統的整體行為得到改進，提高系統的性能，或是減少系統的沖突[2]。

2.2.1多智能體協調類型

多智能體系統的協調分為顯式協調和隱式協調兩種[3]。顯式協調是指Agent被設計成能夠對可能的交互進行推理，必要時與其他Agent進行協商。隱式協調是指Agent被設計成遵循某局部的行為規則。

（1）顯式協調

顯式協調以協調控制行為的執行者在系統中的分布程度可分為完全集中的協調、完全分布的協調以及集中與分布相結合的協調三類。

（2）隱式協調

由于處理大量的可能沖突以形成一個全局一致的方案，交互通信或中心規劃器的方法是可行的，因此多智能體系統中出現了關于社會規則、過濾、標準等隱式的研究。過濾策略與社會規則的原則相同，都是根據一定的原則將Agent可選動作中相容的一部分視為合理的而保留下來，從而協調Agent的行為。標準化是指在某些情況下，協調Agent通過標準化進行協調，即建立受控Agent在一些情況下必須遵守的標準規則。

2.2.2多智能體協調方法

目前多智能體協調方法主要有如下四種[4]：

（1）基于集中規劃的協調

如果MAS中至少有一個Agent具備其他Agent的知識、能力和環境資源知識，那么該Agent可作為主控Agent對該系統的目標進行分解，對任務進行規劃，并指示或建議其他Agent執行相關任務。這種基于集中規劃的協調方法特別適合于環境和任務相應固定、動態行為集可預計和需要集中監控的情況，如機器人協調和智能控制。

（2）基于協商的協調

當協商時，系統中沒有作為規劃的主控Agent。協商是Agent交換信息、討論和達成一致的方式。具體協商方法有合同網協商、功能精確的協作和基于對策論的協商等等。

（3）基于對策論的協調

此協調方法包括無通信協調和有通信協調兩類。無通信協調是在沒有通信的情況下，Agent根據對方及自身的效益模型，按照對策論選擇適當行為。在這種協調方式中，Agent至多只能達到協調的平衡解。在基于對策論的有通信協調中可以得到協作解。

（4）基于社會規則的協調

這是一類以每個Agent都必須遵循的社會規則、過濾策略、標準和管理為基礎的協調方法。這些規則對各Agent的行為加以限制，過濾某些有沖突的意圖和行為，保證其他Agent必須具有的行為方式，從而確保本Agent行為的可行性，以實現整個Agent系統的社會行為的協調。

3.總結

本論文學習研究了多智能體系統的基礎理論，闡述Agent及多智能體系統的基本概念，Agent的結構和多智能體系統的體系結構，多個Agent之間的協調方法，由此我們可以對于多智能體技術有一個更好的認識。

參考文獻：

[1]WookdrudgeM.多Agent系統引論，石純一等譯.北京：電子工業出版社，2003.

[2]張潔，高亮，李培根，多Agent技術在先進制造中的應用[M]，北京：科學出版社，2004，3-91.

[3]竇立謙，Agent系統協作與協調的研究[D]，天津：天津大學，2005.

[4]陳峰，多Agent合作問題求解的研究與應用[D].安徽：中國科學技術大學，2000.

[5]韓偉，韓忠愿，基于黑板模型的多智能體合作學習[J].計算機工程，2007，33（22）：42-44.

作者簡介：李崇，男，遼寧大連人，遼寧省大連市大連商業學校教師，講師，從事數學教學。