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多智能体

1989年举行的第一届国际多智能体欧洲学术会议,标志着该技术受到了研究者的广泛重视。1993年首次召开了智能体形式化模型国际会议,1994年又召开了第一届智能体理论、体系结构和语言国际会议,表明多智能体技术日益获得了重视。
中文名
多智能体
外文名
Multi-AgentSystem
标    志
1989年
召    开
1993年
优势特点
合作、互解、协调、调度

目录

说到“多智能体”,一般专指多智能体系统(MAS, Multi-AgentSystem)或多智能体技术(MAT,Multi-AgentTechnology)。多智能体系统是分布式人工智能(DAI,DistributedArtificial Intelligence)的一个重要分支,是20世纪末至21世纪初国际上人工智能的前沿学科。研究的目的在于解决大型、复杂的现实问题,而解决这类问题已超出了单个智能体的能力。

定义

多智能体系统是多个智能体组成的集合,它的目标是将大而复杂的系统建设成小的、彼此互相通信和协调的,易于管理的系统。

它的研究涉及智能体的知识、目标、技能、规划以及如何使智能体采取协调行动解决问题等。研究者主要研究智能体之间的交互通信、协调合作、冲突消解等方面,强调多个智能体之间的紧密群体合作,而非个体能力的自治和发挥,主要说明如何分析、设计和集成多个智能体构成相互协作的系统。

同时,人们也意识到,人类智能的本质是一种社会性智能,人类绝大部分活动都涉及多个人构成的社会团体,大型复杂问题的求解需要多个专业人员或组织协调完成。要对社会性的智能进行研究,构成社会的基本构件物——人的对应物——智能体理所当然成为人工智能研究的基本对象,而社会的对应物——多智能体系统,也成为人工智能研究的基本对象,从而促进了对多智能体系统的行为理论、体系结构和通信语言的深入研究,这极大的繁荣了智能体技术的研究与开发。

优势特点

多智能体系统在表达实际系统时, 通过各智能体间的通讯、合作、互解、协调、调度、管理及控制来表达系统的结构、功能及行为特性。

多智能体系统具有自主性、分布性、协调性, 并具有自组织能力、学习能力和推理能力。采用多智能体系统解决实际应用问题, 具有很强的鲁棒性和可靠性, 并具有较高的问题求解效率。

多智能体系统是智能体技术应用及研究上的一个质的飞跃,不同行业的专家学者对之进行了深入的研究并从多个角度阐述了多智能体系统用于解决实际问题的优势,归纳起来,主要有以下几点:

(1) 在多智能体系统中,每个智能体具有独立性和自主性,能够解决给定的子问题,自主地推理和规划并选择适当的策略,并以特定的方式影响环境。

(2) 多智能体系统支持分布式应用,所以具有良好的模块性、易于扩展性和设计灵活简单,克服了建设一个庞大的系统所造成的管理和扩展的困难,能有效降低系统的总成本;

(3) 在多智能体系统的实现过程中,不追求单个庞大复杂的体系,而是按面向对象的方法构造多层次,多元化的智能体,其结果降低了系统的复杂性,也降低了各个智能体问题求解的复杂性;

(4) 多智能体系统是一个讲究协调的系统,各智能体通过互相协调去解决大规模的复杂问题;多智能体系统也是一个集成系统,它采用信息集成技术,将各子系统的信息集成在一起,完成复杂系统的集成;

(5) 在多智能体系统中,各智能体之间互相通信,彼此协调,并行地求解问题,因此能有效地提高问题求解的能力;

(6) 多智能体技术打破了人工智能领域仅仅使用一个专家系统的限制,在MAS环境在,各领域的不同专家可能协作求解某一个专家无法解决或无法很好解决的问题,提高了系统解决问题的能力;

(7) 智能体是异质的和分布的。它们可以是不同的个人或组织,采用不同的设计方法和计算机语言开发而成,因而可能是完全异质的和分布的。

(8) 处理是异步的。由于各智能体是自治的,每个智能体都有自己的进程,按照自己的运行方式异步地进行。

研究领域

多智能体系统研究领域,主要包括:多智能体规划、学习、推理、协商、交互机制等等理论,及其实际应用。

实现

多智能体系统适合于复杂的、开放的分布式系统。它们通过智能体的合作来完成任务的求解,实现多智能体系统的关键是多个智能体之间的通信和协调。

最具影响力的通信语言是在ARPA主持下研究而成的ACL(智能体CommunicationLanguage)语言,它由KIF(KnowledgeInterchange Format)和KQML(KnowledgeQuery and Manipulation Language)等组成。

应用领域

在智能机器人中,信息集成和协调是一项关键性技术,它直接关系到机器人的性能和智能化程度。一个智能机器人应包括多种信息处理子系统,如二维或三维视觉处理、信息融合、规划决策以及自动驾驶等。各子系统是相互依赖、互为条件的,它们需要共享信息、相互协调,才能有效地完成总体任务,其目标是用来结合、协调、集成智能机器人系统的各种关键技术及功能子系统,使之成为一个整体以执行各种自主任务。利用多智能体系统,将每个机器人作为一个智能体,建立多智能体机器人协调系统,可实现多个机器人的相互协调与合作,完成复杂的并行作业任务。

由于交通控制拓扑结构的分布式特性,使其很适合于应用多智能体技术,尤其对于具有剧烈变化的交通情况(如交通事故),多智能体的分布式处理和协调技术更为适合。

多智能体技术应用在柔性制造领域,可表示制造系统,并为解决动态问题的复杂性和不确定性提供新的思路。如在制造系统中,各加工单元可看作智能体,从而使加工过程构成一个半自治的多智能体制造系统,完成单元内加工任务的监督和控制。多智能体技术可用于制造系统的调度、制造过程中的分布式控制。

对于复杂的问题,采用单一的专家系统往往不能满足要求,需要通过多个专家系统协作,共同解决问题。利用多智能体技术,可实现多专家系统的协调求解。

智能体具有意图的性质,利用多智能体的联合意图机制可实现联合行动,从而实现分布式预测与监控。

采用智能体技术将多个专家系统的决策方法有机地协调起来,可建立基于多智能体协调的环境决策支持系统。智能体采用基于规则的描述方法,可实现环境管理的分布式智能决策。

利用计算机来开发多智能体系统,称为软件智能体。软件工程的研究从模型角度考察智能体,认为面向智能体的软件开发方法是为更确切地描述复杂并发系统的行为而采用的一种抽象的描述形式,是观察客观世界和解决问题的一种方法。

采用虚拟智能体技术建立了电子市场的模拟系统(MA GMA),可实现电子市场中的货物储藏和买卖机制以及银行信贷和金融管理机制,并设计买和卖智能体,提出两类智能体间的直接交互和代理交互算法,并采用异质智能体技术将模拟系统设计为开放式结构。

利用拟人化的具有自学习能力的人机智能体(IPA I)技术设计VAX VM S操作系统,利用智能体所具有的特性可实现操作系统的自适应功能。智能体IPA I可通过接受用户的反馈使操作系统适应用户的兴趣和习惯,通过识别正确与错误的命令及与其它智能体进行网络通讯实现系统的学习,从而使操作系统在复杂环境下实现与用户的交互。

1)网络管理

利用多智能体一致性的组织、表示、通信等特点,通过定义不同类别的智能体,可构成网络的不同智能成员(包括网络单元智能体、管理对象智能体和操作系统智能体),实现网络管理。

2)网络协同化

智能体技术具有在Internet上的协调功能,通过采用U nix命令实现用户在Internet上广泛的协调。将智能体技术与Internet技术相结合,建立基于客户服务器的智能体结构,可实现用WWW开发计算机支持的协同工作(CSCW),建立一个以WWW为基础、以一组协同工作的智能体为核心的应用环境(CAW),达到在网络环境下更好地支持用户之间的协同工作。

3)网络信息处理

软件智能体是指活动于软件环境中的智能体,它通过下达命令和分析环境反馈同环境进行交互。利用软件智能体技术,可对Internet这一规模庞大、极度异质、高度动态的软件环境实现信息的收集、检索、分析、综合,从而实现高度智能行为的信息处理手段。

用多智能体技术建立分布式计算环境的基本目标是建立各种客户服务器应用,其核心是基于智能体的服务请求代理机制,它分为两部分:1)客户环境:由客户应用和服务请求智能体组成;2)服务环境:由一组服务智能体组成。

目前,利用智能体技术来构造设计系统已成为一个研究热点。设计问题涉及到多目标的约束求解和设计过程的协调。以超大规模集成电路(VLSI)的设计为例,它需要有关电路、逻辑门、寄存器、指令集、结构以及装配技术等方面的知识。为了降低VL S I设计的耗费,提高设计的速度,利用多智能体系统的并行处理技术将不同的任务分解,分别分布在不同的智能体上。

目前,物资流通管理中存在以下几方面问题:缺少公共的通讯结构;缺少集中管理机制;协调成本过高。利用移动智能体(MA)可实现网络化的物资购买与出售之间的管理。

人可作为一类智能体存在于多智能体系统中。采用多智能体技术可实现办公自动化系统的人机一体化,系统中各个智能体分别实现信息的采集、存储、交换、加工和决策。

采用人机智能体技术可建立一个放射治疗培训系统(RA TA PLAN),开发用于人机交互的窗口,实现了人机对话。每个用户都有各自的人机智能体,各智能体通过网络实现通讯。

可把智能体技术应用于智能教学系统开发,如:远程教学和健康信息系统。

可以预见,在网上智能学校和网上智能医院的设计和开发中,多智能体技术将发挥潜在的不可估量的作用。

利用MAS技术可建立一个多智能体控制系统框架,包括三层:最底层为控制层,具有实时控制能力;中间层为管理层;最上层为多智能体协调与通讯层。该框架可解决航行器机翼的伺服控制问题,框架内每个智能体负责各自的控制任务。例如:采用多智能体技术;建立混杂控制系统、板材自适应控制模型等。

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