基于全能Agent的分布式優化油料保障模型

（后勤工程學院，重慶 401311）

1 引言

油料保障聯盟呈現地域分布特征，致使在整個油料保障鏈中，每個保障實體可能以局部最大利益來采取保障行動及其優化各自區域的局部保障性能。這一現象不符合油料保障鏈總體目標要求[1]。應將保障鏈中的不同地域、不同環節的分布式油料保障決策集成，以便提供強勁的油料保障性能，而這卻常被保障鏈某些短期目標和局部視角缺陷所隱匿。

對于高度集中式油料保障鏈決策，以往使用分析方法，重點研究如何提高整個保障鏈中各保障實體的運作效率，而不是提高其綜合保障效能[2,3]。雖然，一般情況下，油料保障聯盟擁有全局性油料保障規劃總體方案，試圖考慮作為其成員的各保障實體的主要活動、目標、所觸發的行為復雜性，這使得難于集成其保障效能[4,5]。此外，即使油料保障鏈集中式規劃系統簡單得足于運作，但油料保障環境的頻繁和不可預見的變化，導致油料保障規劃方案滯后或過時，難于快速響應保障環境態勢。

油料保障鏈中各保障實體呈地域自然分布，但緊耦合為一個網絡。因此，分布式約束優化方法適合用于解決油料保障鏈管理問題，它使得Agent的局域自利本性符合全局油料保障優化要求。它允許Agent以異步和較有效方式來運行，使用與相鄰Agent的局域通信，對此，具有單個中央Agent的通信是難于做到的[6,7]。

本文應用約束網絡與Holonic Agent技術，對分布式優化油料保障模型進行研究。將分布保障實體所考慮的涉及局部保障因素的算法內嵌到多角色Holon，調用分布式約束多目標最優化智能算法，以便實現油料保障資源調度與配置。

2 分布式油料保障問題域

對于油料保障鏈中分布式油料保障問題，Agent嘗試尋找對一組受到約束變量的分配。假設Agent子集具有每個給定約束的知識，Agent可以分布式異步方式，只與相鄰Agent通信，來優化全局函數。這不同于涉及自益Agent的其它相關形式，它嘗試單個最大限度地發揮自己的效用。Agent通過所選擇最優解決方案，最大限度地發揮其所累積的效應。

2.1 問題描述

將分布式約束優化油料保障鏈問題描述為5元組(A,X,D,C,F)，其中：A=a1,a2,…,an是 Agent集；X=x1,x2,…,xn是油料保障變量集；D=d1,d2,…,dn是有限離散域集，每個域與對應變量相關聯。 C=cij:Di×Dj→N(i,j=1,2,…,n，i≠j)是用每對變量xi和xj的保障成本函數cij所表示的約束集。目標函數為：

只有Agent具有知識，控制和分配與其相關聯變量的值。Agent的目標是為所有變量選擇估值，以便最大化目標函數F，該目標被建模為一組值的約束。

2.2 影響因素與決策變量

油料保障鏈在給定時間域T演變，T被劃分為期間Γε,ε ∈ {1 ,...,T}，通過其索引ε來表示。在每個周期的開始時，根據過去和將來決策知識來做出決策。時間域H中的一系列決策被稱為決策策略集Q。決策意味著向所有決策變量分配數值。油料保障鏈涉及不同層次眾多保障資源，根據全局保障目標和不同層次油料保障計劃puε來調配，從每個時期ε、每個保障實體u所產生的保障計劃離散集中，選擇確定相應保障計劃。

另一方面，對于每個時期t，每個油庫w，選擇最優油品庫存量Qbest={Qmin,Qmax}，Qmin表示安全庫存，Qmax表示庫存容量限制，來處理每種油品的庫存管理。通過補充或發放所需的油品數量，確保在時期ε結束時，相應的庫存水平等于Invwoε。

決策變量有：

（1）Puε：期間ε由保障實體u的保障計劃；

（2）Invwoε：期間ε結束時，在油庫（或加油站）w中，油品o的庫存水平。ε∈{1 ,...,T},e∈E（油料裝備集），o∈O（油品集），p∈P=E?O。

輸入參數有：

（1）In(e;o;puε)：在期間ε，使用保障計劃puε，保障實體u所處理的油品o的數量；

（2）Out(u;e;put)：在期間ε，使用保障計劃puε，保障實體u所處理的油料裝備e的數量；

（3）Dmweε：在期間ε，在油庫w所對應的保障區域，所預測的油料裝備e的需求量；

（4）preCostue：保障實體u調運油料裝備e的一個單位成本；

（5）ProCosto：油品o的單位價格；

（6）InvCostwo(Invwot)：在期間ε，油庫w的庫存油品o，庫存水平的庫存成本函數Invwoε；

（7）RfRateRo：在油料保障區R，油品o的運價；

（8）WZfRateWZo：在戰區WZ，各油料保障區域之間的油品o的運價；

（9）SfRateo：供應商與戰區之間油品o的運價。

2.3 油料保障實體holarchy結構

根據油料保障仿真約束、計算資源，對所仿真行為的復雜性和真實性進行調整。在角色和交互方面，使用油料保障實體組織模型來定義油料保障實體行為，采用holon對油料保障實體建模，構建油料保障實體holarchy結構如圖1所示。

圖1 油料保障實體holarchy結構

該結構描述油料保障實體行為，保障執行器和保障感知器分別提供保障實體在油料保障環境中行為和感知的手段。油料保障實體角色，根據holon目標，將感知與行動計算、保障環境約束相集成。在holarchy的較低層次，超級holon的油料保障實體行為是相同成員，但感知和行為被匯總，然后使用聚合油料保障實體的行為。

內部油料保障人員在保障鏈的各個層次、各自holon中承擔head角色作用，負責保障鏈中保障任務的執行，負責反饋相應保障區域油品及其裝備的消耗和需求信息，確保保障實體與被保障單位之間的供需資源平衡與匹配。上級油料保障人員，代表保障決策指揮角色，可由軟件或油料保障專家來扮演。承擔油料保障調運計劃制定、保障任務分配、保障資源配置等作用，還負責預測每種油品及其裝備的總需求。

3 分布式優化油料保障模型

油料保障鏈由許多用約束所連接的保障實體節點組成，屬于非結構化約束網絡，表示保障實體之間的關系。將Agent技術與約束網絡集成，每個Agent被分配來對保障實體進行建模，關系可被定義為這些Agent之間的約束，以便支持油料保障鏈的保障實體之間的信息協作和共享。

當Agent之間關系由約束來建模時，它們可以被集成為一個網絡，全局優化成為可能。這些關系涉及油品如何從保障實體單位流動到被保障單位，如何用油品數量、成本或調度與運輸等保障行為來表示這些關系。油料保障環境對保障鏈施加約束限制，采用約束變量表示約束限制，約束變量值在有限域內被分配給定。因此，該約束模型考慮變量有限集，它們與有限域、約束集相關聯。

3.1 油料保障約束函數

用決策變量和輸入參數表示模型的約束。為簡化起見，采用因變量，定義如下：

式中，Δuot為在期間ε對應于保障實體u，油品o的接收數量與發送數量之差。

將分布式油料保障問題域分為“部隊”、“保障區”和“戰區”3個層次，使用所有變量和參數，表示每個層次的約束函數。

過去和未來油料保障規劃之間的約束關系，將出現在“保障區”和“戰區”層次（即全局），它來自于與保障鏈實體之間油品調運相關物理時間約束。在“部隊”層次，假設在單位時間周期內，一個相同區域的兩個不同油庫，足夠接近運送彼此之間的油品。因時間周期受到限制，即ε∈{1 ,...,T }，應考慮邊界條件：

3.2 油料保障目標函數

油料保障鏈管理涉及選擇保障決策策略Φ(puε,Invwpε)，以便確保保障鏈績效指標最優。油料保障鏈績效指標是在H期間整個保障鏈的效能。假設油品供應商可提供無限量的任何油品，向所有被保障單位需求提供保障。因此，優化目標是最大化保障鏈總效能。總效能TE(Total effectiveness，縮寫為TE)表示為：

式中：ESendo：向被保障單位發送油品的效能；ESende：向被保障單位發送油料裝備的效能；PurCosto：油品采購成本；PurCoste：油料裝備采購成本；TraCostT：油品和油料裝備運輸總運費。由每個部隊內運輸油品和油料裝備的總運費；(Tra-CostMi_Tε)：在不同地點之間，每個地點(Meuwε)內運輸油品和油料裝備的總運費；(TraCostMe_Tε)：在保障區和供應商間每個區域(Me_Suwε)內運輸油品和油料裝備的總運費(TraCostMe_S_Tε)所獲得；InvCost：在期間H油品和油料裝備總庫存成本。

3.3 基于Holonic Agent的模型求解模式

記油料保障人員為“POLstaff”，對于每個元組(o,ε)，創建一個Agnet。在POLstaff角色的情形下，單個Agnet對應于一個保障實體。由于所有層次的POLstaff Agnet具有相同head角色，它們負責因變量的運算，根據保障決策變量分配更新因變量，從POLstaff Agnet向上發送到位于上一層次的其它POL-staff Agnet。此外，當在保障區中觀層次和戰區宏局層次，平衡油品及其裝備供應量與被保障單位需求時，正確時間段之間的適當匹配，也是相關POLstaff Agnet的責任。肩負油品及其裝備管理角色的Agnet，管理和控制決策變量puε，而庫存管理者角色的Agnet關注決策變量Invwoε。

式中，數值約束函數被定義為兩個相鄰Agnet之間的關系。在所關注的holonic模型，一對Agnet中，一個Agnet總是具有POLstaff角色(L)，而另一個Agnet則扮演其它任一角色(α)。隨著一對相鄰Agnet、由它們以及參數之間所交換的變量，提出所有這些函數，因為這些后面的參數可以根據油料保障環境動態地變化。

在holon的情形下，其后面跟隨著head Agnet(symbol≡)，它表示在通信中的全部holon。所有變量直接作用于目標函數。內部層次約束表示為：

4 結束語

本文將約束網絡方法與Holonic Agent方法相結合，建立分布式約束優化油料保障模型，用于支持油料保障鏈的協作和管理。分析分布式油料保障問題域特點，確定影響因素與決策變量。采用holon對油料保障實體建模，構建油料保障實體holarchy結構，將感知與保障行為響應、保障環境約束相集成。將油料保障鏈總效能作為優化目標，建立相關約束函數。論述了基于Holonic Agent的優化模型求解模式。該模型通過約束網絡將在空間和時間分布的油料保障實體緊密集成，并使其油料保障行為優化，對于增強油料保障鏈整體效能具有重要意義。

[1]周慶忠.軍隊油料勤務學[M].北京:國防出版社,2015.

[2]Klusch M,Gerber A.Dynamic coalition formation among rational agents[J].IEEE Intelligent Systems,2002,17(1):42-47.

[3]McQuay W K.Distributed collaborative environments for systems engineering[J].IEEE Aerospace and Electronic Systems,2005,20(1):7-12.

[4]周慶忠,曾慧娥.基于多智能體的裝備動態優化調撥系統研究[J].機械工程學報,2005,41(2):97-101.

[5]Montana D,J Herrero.A Multi-Agent Society for Military Transportation Scheduling[J].Journal of Scheduling,2000,13(4):324-341.

[6]李必鑫,李永紅.基于Agent的油料保障資源發現模型[J].物流技術,2011,30(11):129-131.

[7]周慶忠,王冰,陸思錫.面向油料保障的自治協同建模[J].四川兵工學報,2013,34(9):52-55.