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        一種基于Agent的通訊模型設(shè)計及其應(yīng)用

        2010-08-14 07:01:20許新華龔雄濤唐勝群
        通信技術(shù) 2010年2期
        關(guān)鍵詞:單播原語黑板

        許新華, 龔雄濤, 唐勝群

        (①湖北職業(yè)技術(shù)學(xué)院,湖北 孝感 432000;②武漢大學(xué)軟件工程國家重點(diǎn)實驗室,武漢430072)

        0 引言

        人工智能作為計算機(jī)科學(xué)的重要分支,它的目標(biāo)就是構(gòu)造能表現(xiàn)出一定智能行為的Agent。 面向Agent的程序設(shè)計被認(rèn)為是軟件發(fā)展的下一個重大突破和新的軟件革命,很可能成為繼面向?qū)ο蟮牡谖宕绦蛟O(shè)計語言之后的第六代語言[1]。廣義上的Agent 指具有智能的任何實體,包括人類、智能硬件(如機(jī)器人)和智能軟件。智能軟件Agent是一種新的智能技術(shù),目前人們對Agent的研究大致可分為智能Agent、多Agent系統(tǒng)(Multi-Agent System,簡稱 MAS)和面向 Agent的程序設(shè)計這 3個相互關(guān)聯(lián)的方面[2]。

        1 Agent概述

        1.1 Agent的概念及特性

        關(guān)于 Agent的概念,下面是一些典型的觀點(diǎn)[3]:Agent是一個為完成某一特定任務(wù)而持續(xù)運(yùn)行的軟件實體;Agent是通過代理你完成某項任務(wù)來模擬人類關(guān)系的計算機(jī)程序;Agent是一個可被委托任務(wù)的軟件實體;Agent是處在某個環(huán)境中的計算機(jī)系統(tǒng),該系統(tǒng)有能力在這個環(huán)境中自主行動,以實現(xiàn)它們的設(shè)計目標(biāo)。歸納起來,軟件Agent可定義為“一個能夠根據(jù)它對其環(huán)境的感知,主動采取決策和行為的軟件實體”。一般而言,Agent具有下列幾個關(guān)鍵特性[4]:自主性、社會性、適應(yīng)性、持續(xù)性、推理和規(guī)劃能力、移動性、進(jìn)化性。

        1.2 Agent的類型

        (1)思考型Agent

        思考Agent也稱為認(rèn)知Agent,是一種符號AI,它保持了經(jīng)典人工智能的傳統(tǒng),是一種基于知識的系統(tǒng),包括環(huán)境和智能行為的邏輯推理能力。

        (2)反應(yīng)型Agent

        符號AI的特點(diǎn)和種種限制給思考型Agent帶來了很多尚未解決、甚至根本無法解決的問題,這就導(dǎo)致了反應(yīng)型Agent(Reactive Agent)的出現(xiàn)。

        (3)混合型Agent

        混合型 Agent(Hybrid Agent)綜合了二者的優(yōu)點(diǎn),具有較強(qiáng)的靈活性和快速響應(yīng)性。

        2 多Agent系統(tǒng)(簡稱MAS)及其內(nèi)部組織

        Agent的應(yīng)用主要是以多個Agent協(xié)作的形式出現(xiàn)。MAS的求解問題的能力超過單個 Agent,MAS是分布式人工智能研究的前沿領(lǐng)域,是指多Agent之間相互協(xié)調(diào),相互服務(wù),共同完成一個任務(wù)。MAS研究的主要內(nèi)容包括任務(wù)的分解和分配、Agent間的協(xié)同、通訊以及系統(tǒng)結(jié)構(gòu)動態(tài)組織與動態(tài)負(fù)載平衡[5]。

        2.1 MAS的特性

        MAS是一個松散耦合的Agent網(wǎng)絡(luò),這些Agent通過交互、協(xié)作進(jìn)行問題求解(所解問題一般是單個 Agent能力或知識所不及的),其中的每一個Agent都是自主的,它們可以有不同的設(shè)計方法和語言開發(fā)而成,因而可以是完全異質(zhì)的。

        2.2 Agent的組織

        Agent組織架構(gòu)采用的是一種樹型層次結(jié)構(gòu)的組織方式,根據(jù)系統(tǒng)種各Agent所擔(dān)負(fù)的職能和所在的層次的不同,將其分為三個大類:管理Agent、輔助Agent和功能Agent。

        (1)組中Agent的層次

        在MAS系統(tǒng)構(gòu)架模型中(見圖1 MAS系統(tǒng)中組內(nèi)結(jié)構(gòu)),一個MAS包括一個或多個組(Group),組內(nèi)Agent分為上下兩層,上層是管理Agent和輔助Agent,FA1, FA2,…,FAi,…, FAn,其中MA是管理Agent, AA是輔助Agent, FA是功能Agent,各功能Agent在管理Agent與輔助Agent的管理和協(xié)同下協(xié)作完成某一任務(wù)。

        (2)Agent組GROUP

        定義在問題求解過程中所需要的所有管理 Agent、功能Agent和輔助Agent的集合為一個Agent組。在系統(tǒng)中,Agent組是由具體的待求解問題的提出而產(chǎn)生的、為協(xié)同完成某一個任務(wù)臨時組成的動態(tài)組織結(jié)構(gòu)。

        2.3 Agent間的協(xié)作與通信

        Agent采取聯(lián)合規(guī)劃的通訊協(xié)作方式進(jìn)行協(xié)作,Agent間的通信是系統(tǒng)中較為關(guān)鍵的問題。操作性較好的通信方式,以“黑板”最為著名,也有人提出了介于黑板方式和預(yù)定點(diǎn)方式之間的類黑板方法[6](Similarity Blackboard Approach)。

        每個GROUP在所屬的MAS里是被唯一標(biāo)識的,每個GROUP中包含至少一個Agent,而每個Agent在所屬的MAS內(nèi)也是被唯一標(biāo)識的。Agent必須具有通信的能力才能執(zhí)行任務(wù),本MAS系統(tǒng)采用人工智能領(lǐng)域中經(jīng)典模型—黑板模型結(jié)構(gòu)(Black Board Architecture,BBA,見圖2)描述多Agent系統(tǒng)之間的通信方法。本模型試圖實現(xiàn) Agent間的單播(Unicast)通信、多播(Multicast)通信、選播(Anycast)通信、廣播 (Broadcast) 通信,從而保證多 Agent系統(tǒng)的協(xié)同工作效率。本系統(tǒng)需要解決如下3類通信:

        ① GROUP內(nèi)的單播、多播和廣播通信;

        ② 不同GROUP間的單播、組播、廣播和選播通信;

        ③ 單個Agent向MAS的廣播。

        同一個組內(nèi)各Agent間發(fā)送消息的通信原語為:

        Send_Message(Sender,Receiver,Message):

        ① 當(dāng) Agent進(jìn)行單播通信時,通信原語為:Send_Mesaage(Agent A1,Agent A2,Message);

        ② 當(dāng) Agent進(jìn)行多播通信時,通信原語為:Send_Message(Agent A1,Multicast(A),Message);

        其中,Multicast(A)={A2,A3,… ,Ak},Ai(i=1,2,…,k) 為該通信單元內(nèi)除了發(fā)送Agent外任意的其他Agent;

        ③ 當(dāng) Agent進(jìn)行廣播通信時,通信原語為:Send_Message(Agent Al, Group(default), Message), 其 中 ,Group(default)為發(fā)送Agent所在通信單元。

        3 TTMAS通訊模型設(shè)計

        MAS內(nèi)對于 Agent的組織不僅要滿足一個智能系統(tǒng)需要的恰當(dāng)?shù)膶哟谓Y(jié)構(gòu),還應(yīng)滿足Agent間的通信路由最優(yōu),人們求解問題的過程實質(zhì)上是把問題分解和細(xì)化的過程,最終可以將問題分解為1棵樹。因此,本系統(tǒng)構(gòu)造了一個樹形拓?fù)涞亩?Agent系統(tǒng)(Tree Topology Multi-Agent System,TTMAS)。

        3.1 樹形拓?fù)涞亩郃gent系統(tǒng)TTMAS的構(gòu)建

        TTMAS通信模型如下頁圖3所示,整個通信模型呈樹狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),TTMAS中根節(jié)點(diǎn)是命名服務(wù) Agent(NameServer-Agent)。該Agent擁有一個全局性的共享知識交換區(qū),與 Agent命名服務(wù)器水平直接相連的 Agent為 MAS門戶Agent (MAS Gateway Agent,MGA),它為不同MAS間的通信起紐帶作用;在TTMAS中每個節(jié)點(diǎn)Agent都擁有自己區(qū)域的共享知識交換區(qū),并且都能起到路由的作用,所以,該通信模型能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)全局的通信服務(wù)。

        3.2 TTMAS不同GROUP間的單播、組播、廣播和選播通信

        不同組中各 Agent間發(fā)送消息的通信原語為:Send_Message(Sender,Receiver,Message)。

        ① 當(dāng)不同組間Agent進(jìn)行單播通信時,通信原語為:

        Send_Message(Agent Al,Group(B)::Agent Al,Message);

        ② 當(dāng)不同組間Agent進(jìn)行多播通信時,通信原語為:

        Send_Message(Agent Al,Multicast(B),Message);

        ③ 當(dāng)Agent進(jìn)行不同組間的廣播通信時,通信原語為:

        Send_ Message(Agent Al,Group(B),Message);

        ④ 當(dāng)Agent進(jìn)行選播通信時,通信原語為:

        Send_Message(Agent Al,Group(B)::Any,Message)。

        3.3 單個Agent向MAS的廣播

        當(dāng)Agent對MAS廣播時,通信原語為:

        Send_Message(Agent Al,ALL,Message),

        其中:ALL為MAS內(nèi)所有Agent。

        4 TTMAS通訊模型的應(yīng)用

        在數(shù)據(jù)庫語義查詢優(yōu)化中運(yùn)用TTMAS通訊模型,做了二次模擬實驗[7],主要差別在于圖書登記表BOOKS容量的區(qū)別,第一次它有2萬個元組,第二次它有5萬個元組,二次模擬實驗的結(jié)果見表1。

        表1 二次 SQMAS模擬實驗數(shù)據(jù)

        理論分析和模擬對比試驗表明,利用TTMAS模型設(shè)計的語義查詢優(yōu)化算法能夠顯著地提高查詢效率,對于中間結(jié)果可能出現(xiàn)100,000條元組的查詢操作而言,采用該TTMAS通訊模型,整體運(yùn)行時間可以節(jié)約30%以上;并且可以推測(見圖4和圖5),關(guān)系元組數(shù)目越大,查詢效率越高。

        5 結(jié)語

        Agent技術(shù)誕生至今的20多年的時間里, 已經(jīng)逐漸成為計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和人工智能的研究熱門甚至被一些文獻(xiàn)稱為“軟件開發(fā)的又一重大突破”。究其原因,主要是因為它為分析、設(shè)計和實現(xiàn)分布式信息系統(tǒng)提供了一種嶄新的方法。早在1991年Rao和Georgff就建立了基于BDI(信念,需求,意圖)觀念的Agent邏輯框架[8]。本文通過構(gòu)建一個多Agent系統(tǒng)(Multi-Agent System),解決了多個Agent之間的組織結(jié)構(gòu);Agent間的通信采用“類黑板”的通信方式;在此基礎(chǔ)上設(shè)計了一個 TTMAS通訊模型,并以數(shù)據(jù)庫的查詢?yōu)槔隽藢嵶C研究,整體效果良好,體現(xiàn)了 Agent的應(yīng)用價值。

        [1] 李賀華,林婧,單光慶.基于 Agent的 Web信息檢索應(yīng)用研究[J].通信技術(shù),2009,42(08):135-136.

        [2] 劉大有,楊鯤. Agent研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J].軟件學(xué)報,2003,11(03):315-321.

        [3] 王一賓,李心科,劉桂江.軟件Agent技術(shù)與軟件體系結(jié)構(gòu)[J].河南科技大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2005,41(02):30-34.

        [4] 李國徽,王洪亞.基于Agent的網(wǎng)上協(xié)同學(xué)習(xí)環(huán)境實現(xiàn)[J].微型電腦應(yīng)用,2004,19(03):43-45.

        [5] 李志芳,馮秀芳.基于模糊模型的多Agent故障診斷系統(tǒng)的研究[J].太原理工大學(xué)學(xué)報,2005,36(02):20-23.

        [6] 李毅,羅詡,石純一.多Agent系統(tǒng)的一種交互策略[J].軟件學(xué)報,2004,10(07):9-12.

        [7] 許新華.并行數(shù)據(jù)庫的語義查詢優(yōu)化研究[J].西南師范大學(xué)學(xué)報,2007,8(04):77-81.

        [8] 張鋒,尹東,吳文宇.基于Agent技術(shù)的遙感圖像檢索[J].通信技術(shù),2008,41(10):119-121.

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