肖玉杰，李 杰，劉 方

(1.海軍工程大學(xué) 電子工程學(xué)院，湖北 武漢430033;2.海軍工程大學(xué) 動(dòng)力工程學(xué)院，湖北 武漢430033;3.海軍工程大學(xué) 兵器系，湖北 武漢430033)

0 引 言

信息化技術(shù)在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用，使得動(dòng)態(tài)任務(wù)分配問(wèn)題成為提高協(xié)同作戰(zhàn)能力的關(guān)鍵［1］。一方面，戰(zhàn)場(chǎng)復(fù)雜多變，指揮決策系統(tǒng)需要對(duì)新產(chǎn)生的作戰(zhàn)任務(wù)動(dòng)態(tài)分配;另一方面，各作戰(zhàn)平臺(tái)內(nèi)部各節(jié)點(diǎn)作戰(zhàn)能力可能會(huì)發(fā)生變化，需要對(duì)未完成的任務(wù)快速有效的再分配。這就要求指揮決策系統(tǒng)選擇合理的分配策略，進(jìn)行任務(wù)動(dòng)態(tài)分配。故研究動(dòng)態(tài)任務(wù)分配問(wèn)題具有重要意義。

目前，用于實(shí)現(xiàn)多智能體系統(tǒng)(Multi- Agent System，MAS)智能控制的算法主要包括合同網(wǎng)模型、黑板模型、馬爾科夫決策過(guò)程模型、節(jié)點(diǎn)規(guī)劃方法、集合覆蓋理論和市場(chǎng)協(xié)議方法等［2］，其中合同網(wǎng)在動(dòng)態(tài)任務(wù)分配方面取得了較好效果。合同網(wǎng)模型(Contract Net Protocol，CNP)是Smith R.G.和Davis R.提出的關(guān)于人物和資源分配的經(jīng)典協(xié)調(diào)策略。其基本思想是節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)“招標(biāo)—投標(biāo)—中標(biāo)”這一市場(chǎng)機(jī)制進(jìn)行任務(wù)分配，系統(tǒng)以較低代價(jià)、較高質(zhì)量完成委托和承攬構(gòu)成的合同關(guān)系。

合同網(wǎng)模型現(xiàn)已廣泛應(yīng)用到機(jī)器人、編隊(duì)協(xié)同作戰(zhàn)、衛(wèi)星和多UCAV［1-6］等領(lǐng)域。文獻(xiàn)［7］指出了任務(wù)分配的目標(biāo)是代價(jià)最小，效能最大，并限制了允許分配的最大任務(wù)數(shù)以減小計(jì)算的復(fù)雜度。文獻(xiàn)［8］提出了利用包含價(jià)格和時(shí)間的代價(jià)時(shí)間Petri 網(wǎng)來(lái)模擬合同網(wǎng)的協(xié)商過(guò)程，完善了合同網(wǎng)的運(yùn)行機(jī)制。文獻(xiàn)［9-10］在傳統(tǒng)合同網(wǎng)協(xié)議的基礎(chǔ)上引入信任度和懲罰機(jī)制，來(lái)限制發(fā)送標(biāo)書的范圍和控制評(píng)價(jià)標(biāo)書的數(shù)量來(lái)減少通信量。文獻(xiàn)［11］引入各種心智參數(shù)來(lái)對(duì)招標(biāo)范圍進(jìn)行限制，并設(shè)置緩沖池來(lái)限制投標(biāo)者接收標(biāo)書的數(shù)目，提出了一種自適應(yīng)的投標(biāo)策略，減少了合同網(wǎng)協(xié)議時(shí)的通信量。

本文在以上基礎(chǔ)上，針對(duì)傳統(tǒng)合同網(wǎng)的不足，有針對(duì)性地總結(jié)了基于聯(lián)盟、公告板及優(yōu)先級(jí)的3 種合同網(wǎng)改進(jìn)模型，解決了合同網(wǎng)在任務(wù)發(fā)布階段和協(xié)商階段的信息阻塞以及承諾失敗等問(wèn)題，減少了系統(tǒng)的通信量，滿足控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)性等要求，提高了協(xié)商效率，擴(kuò)展了合同網(wǎng)模型的使用范圍，有助于MAS 在復(fù)雜大系統(tǒng)中的應(yīng)用。最后介紹2 種常用的MAS 軟件仿真平臺(tái)-JADE和Repast 仿真平臺(tái)。

1 基本合同網(wǎng)任務(wù)分配算法

1.1 合同網(wǎng)基本思想

圖1所示為合同網(wǎng)的工程應(yīng)用原理圖。在實(shí)際應(yīng)用中，由于單個(gè)Agent 無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)有任務(wù)的求解，需要多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)作。其基本思想是“任務(wù)的解耦—任務(wù)的發(fā)布—任務(wù)的協(xié)商—任務(wù)的耦合”，最終得到復(fù)雜任務(wù)的控制決策結(jié)果，以較低消耗滿足系統(tǒng)在特定情況下的運(yùn)行需求。

1.2 合同網(wǎng)運(yùn)行機(jī)制

在合同網(wǎng)模型中，任務(wù)Agent 負(fù)責(zé)任務(wù)的解耦、發(fā)布和任務(wù)耦合，資源Agent 負(fù)責(zé)子任務(wù)的協(xié)商，保證任務(wù)的正常運(yùn)行。其中，資源Agent 之間滿足對(duì)等關(guān)系，既是子任務(wù)的管理者，又是子任務(wù)的接收者，通過(guò)直接或間接的交互通信最終實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的求解［12］。合同網(wǎng)的交互協(xié)商過(guò)程如圖2所示。

圖2 合同網(wǎng)的交互協(xié)商流程圖Fig.2 The flow chart of interaction and cooperation in CNP

1)任務(wù)Agent 發(fā)出任務(wù)信息CFP，將自己的任務(wù)或不能完成的任務(wù)用招標(biāo)的信息向資源Agent 發(fā)布，等待資源Agent的反應(yīng)信息，包括“投標(biāo)”、“拒絕”和“不明”，直至到任務(wù)信息截止時(shí)間。

2)資源Agent 根據(jù)任務(wù)要求和自己的狀態(tài)進(jìn)行投標(biāo)，此時(shí)，資源Agent 等待任務(wù)Agent的反應(yīng)時(shí)間，包括“拒絕”和“請(qǐng)求”，同時(shí)資源Agent 可以向其他任務(wù)Agent 發(fā)送任務(wù)的請(qǐng)求信息;

3)任務(wù)Agent 對(duì)任務(wù)的請(qǐng)求決策處理，選擇能夠滿足任務(wù)需求的最佳資源Agent，并發(fā)送任務(wù)執(zhí)行邀請(qǐng)。參與者在接收到執(zhí)行邀請(qǐng)后，如果向任務(wù)Agent 發(fā)送接收任務(wù)邀請(qǐng)的信息，則任務(wù)Agent 發(fā)出任務(wù)執(zhí)行“接受”確認(rèn)信息，向其他發(fā)送任務(wù)請(qǐng)求的資源Agent 發(fā)送“拒絕”信息。

4)執(zhí)行任務(wù)的資源Agent 向任務(wù)Agent 提交任務(wù)的反饋信息，實(shí)現(xiàn)任務(wù)Agent 對(duì)任務(wù)的監(jiān)督和管理。

1.3 任務(wù)分配基本描述

多Agent 任務(wù)分配問(wèn)題是指各Agent 分布式的自主執(zhí)行任務(wù)，由于任務(wù)類型的不同，各個(gè)Agent的能力不同，當(dāng)發(fā)現(xiàn)新的任務(wù)時(shí)，各Agent 能夠根據(jù)當(dāng)前態(tài)勢(shì)快速、合理實(shí)現(xiàn)任務(wù)的動(dòng)態(tài)分配［3］。

下面以多無(wú)人水下潛航器 (Unmanned Underwater Vehicle，UUV)為研究對(duì)象，構(gòu)建多UUV 協(xié)同作戰(zhàn)的動(dòng)態(tài)任務(wù)分配模型。

任務(wù)效能定義［13］:AgentVi執(zhí)行任務(wù)Tj的效能Ui(Tj)為完成任務(wù)的收益Rewardi(Tj)減去相應(yīng)付出的代價(jià)Costi(Tj):

因?yàn)镽ewardi(Tj)與Costi(Tj)具有不同的量綱，所以需要先分別對(duì)其進(jìn)行歸一化處理，統(tǒng)一到相同的量綱后再進(jìn)行相減。

設(shè)Vi執(zhí)行對(duì)某目標(biāo)的確認(rèn)任務(wù)Tj，Vi對(duì)該類型目標(biāo)的確認(rèn)概率為(Tj)，Tj的任務(wù)價(jià)值為Value(Tj)，則Vi執(zhí)行Tj的收益為:

設(shè)Vi執(zhí)行對(duì)某目標(biāo)的攻擊任務(wù)Tk，Vi對(duì)該類型目標(biāo)的殺傷概率為(Tj)，則Vi執(zhí)行Tk的收益為:

設(shè)Vi執(zhí)行對(duì)某目標(biāo)的毀傷評(píng)估任務(wù)T1，Vi對(duì)該類型目標(biāo)的毀傷評(píng)估概率為(Tl)，則Vi執(zhí)行T1的收益為:

得到任務(wù)效能的定義后，任務(wù)分配的目標(biāo)可以描述為:

目標(biāo) 3:使 UUV 完成任務(wù)所需的時(shí)間maxi∈VTimei(Si)為最小，其中Timei(Si)為Vi完成任務(wù)集Si的時(shí)間;

2 改進(jìn)合同網(wǎng)任務(wù)分配算法

2.1 傳統(tǒng)合同網(wǎng)的不足

傳統(tǒng)的合同網(wǎng)模型可以成功解決一個(gè)任務(wù)在多個(gè)Agent 之間的分配問(wèn)題，特別適合于單任務(wù)、單中標(biāo)者、單回合的招標(biāo)場(chǎng)景。MAS 利用合同網(wǎng)方法進(jìn)行協(xié)商，雖可以實(shí)現(xiàn)任務(wù)分配，但隨著任務(wù)的復(fù)雜和系統(tǒng)環(huán)境的變化，表現(xiàn)出以下不足［14-15］:

1)任務(wù)發(fā)布階段，信息通信量大，資源消耗大

在傳統(tǒng)的合同網(wǎng)中，任務(wù)Agent 采用廣播的方式發(fā)送任務(wù)信息，獲取任務(wù)信息的任何Agent 都可以對(duì)任務(wù)信息作出“投標(biāo)”響應(yīng)，而自身不需要支付額外費(fèi)用或作出某種承諾。這種不對(duì)招標(biāo)范圍進(jìn)行限制的運(yùn)作機(jī)制，不僅浪費(fèi)標(biāo)書，造成系統(tǒng)通信的頻繁，甚至造成系統(tǒng)堵塞，加大任務(wù)Agent的決策負(fù)擔(dān)。

2)任務(wù)協(xié)商階段，協(xié)商次數(shù)多、計(jì)算量大，效率低

任務(wù)Agent 在任務(wù)分配和協(xié)商過(guò)程中，需要多次交互通信，并通過(guò)匹配實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的智能決策。這一過(guò)程，任務(wù)Agent和資源Agent 之間能力的獲取加大了系統(tǒng)的通信量，導(dǎo)致系統(tǒng)的相應(yīng)時(shí)間變慢，協(xié)商成功率大大降低。

3)任務(wù)的耦合階段，容易出現(xiàn)流標(biāo)現(xiàn)象

管理者在接收到所有投標(biāo)后，經(jīng)過(guò)評(píng)估，未發(fā)現(xiàn)合適的Agent 或者各個(gè)投標(biāo)者在規(guī)定的時(shí)限內(nèi)不能完成任務(wù)，則此次任務(wù)出現(xiàn)流標(biāo)現(xiàn)象。

目前，對(duì)于合同網(wǎng)模型的改進(jìn)從任務(wù)解耦階段到任務(wù)的耦合階段，最終的落腳點(diǎn)都是能否實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的智能決策和控制。合同網(wǎng)模型對(duì)系統(tǒng)智能控制的能力主要體現(xiàn)在系統(tǒng)之間的交互協(xié)商通信量和通信時(shí)間。

2.2 合同網(wǎng)改進(jìn)模型

2.2.1 基于Agent 聯(lián)盟的改進(jìn)合同網(wǎng)

在基于Agent 聯(lián)盟的合同網(wǎng)模型中，Agents 之間依據(jù)能力互補(bǔ)性、合作信任度和低通信代價(jià)的原則形成Agent 聯(lián)盟，不同聯(lián)盟之間存在競(jìng)爭(zhēng)，聯(lián)盟內(nèi)部即存在競(jìng)爭(zhēng)又存在協(xié)作。這一改進(jìn)模型是MAS競(jìng)爭(zhēng)性和合作性的有效結(jié)合，充分發(fā)揮單個(gè)Agent問(wèn)題求解能力，提高系統(tǒng)效率。基于Agent 聯(lián)盟的合同網(wǎng)模型以Agent 為單位進(jìn)行任務(wù)的協(xié)商，如圖3所示。任務(wù)Agent 中有管理模塊和決策模塊，管理模塊實(shí)現(xiàn)任務(wù)在Agent 聯(lián)盟之間的交互協(xié)商，決策模塊依據(jù)最優(yōu)原則實(shí)現(xiàn)任務(wù)在Agent 聯(lián)盟之間的分配，在管理模塊的監(jiān)督和管理下實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)智能決策;聯(lián)盟內(nèi)通信能力較強(qiáng)的Agent 擔(dān)任盟主，負(fù)責(zé)聯(lián)盟內(nèi)部任務(wù)的分配、協(xié)商和監(jiān)督執(zhí)行。

圖3 基于Agent 聯(lián)盟的合同網(wǎng)模型框圖Fig.3 The CNP based on Agent alliance

基于Agent 聯(lián)盟的合同網(wǎng)模型具有以下優(yōu)點(diǎn):

1)Agent 聯(lián)盟的形成，降低了網(wǎng)絡(luò)的通信量，方便任務(wù)Agent 對(duì)任務(wù)的管理和分配;

2)這一改進(jìn)合同網(wǎng)模型合理的整合了Agents 之間的合作性和自利性，使任務(wù)完成更加合理、高效。

2.2.2 基于公告板模型的改進(jìn)合同網(wǎng)

黑板模型是一種平行信息共享數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它能解決分布式人工智能中多個(gè)計(jì)算實(shí)體的協(xié)作問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)Agent 集成，為多Agent 提供通信支持。圖4 為黑板模型結(jié)構(gòu)圖［16-17］:①黑板用來(lái)儲(chǔ)存數(shù)據(jù)、傳遞信息和處理方法的數(shù)據(jù)庫(kù)，是系統(tǒng)中全局工作區(qū)。黑板根據(jù)處理知識(shí)領(lǐng)域的不同由上而下劃分為多個(gè)信息處理層次，對(duì)各信息處理層次進(jìn)行統(tǒng)一管理;②控制單元是黑板模型的核心，它負(fù)責(zé)以下工作:一是對(duì)Agent 激活和工作的分配;二是對(duì)黑板上信息的更新;三是負(fù)責(zé)通知Agent 讀取黑板上的消息;③Agent 是黑板模型中被服務(wù)的主體，它們需要在控制單元中進(jìn)行注冊(cè)，才能在控制單元的協(xié)調(diào)下與黑板進(jìn)行信息交互，完成信息和知識(shí)的共享。

針對(duì)黑板模型本身的局限性，提出了基于公告板模型的合同網(wǎng)改進(jìn)方案，公告板作為控制系統(tǒng)中Agent 協(xié)商交互的基礎(chǔ)，是系統(tǒng)的信息中心。因此，公告板的創(chuàng)建方便了信息的調(diào)用，有效提高了合同網(wǎng)的性能。如圖5所示為基于公告板的合同網(wǎng)改進(jìn)模型工作流程。該模型通過(guò)公告板的協(xié)助實(shí)現(xiàn)任務(wù)的分布、協(xié)商和監(jiān)督，具有以下優(yōu)點(diǎn):

1)管理者發(fā)送任務(wù)消息，由公告板進(jìn)行任務(wù)匹配，并以公告板的反饋信息為依據(jù)，通過(guò)與部分資源Agent 交互和協(xié)商，實(shí)現(xiàn)對(duì)被控系統(tǒng)的管理和控制。因此，減少管理者與資源Agent 之間的交互和協(xié)商，提高任務(wù)的協(xié)商效率，減少控制系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間;

2)公告板為資源Agent 提高了統(tǒng)一的信息格式，解決了黑板模型中Agent信息格式異構(gòu)的難題，為Agent信息注冊(cè)和任務(wù)匹配等提供了方便。

2.2.3 基于優(yōu)先級(jí)的改進(jìn)合同網(wǎng)

為了方便緊急任務(wù)條件和故障狀態(tài)下的智能控制，提出了基于優(yōu)先級(jí)的合同網(wǎng)模型。在該模型中，定義了任務(wù)的優(yōu)先級(jí)，優(yōu)先實(shí)現(xiàn)優(yōu)先級(jí)相對(duì)高的任務(wù)，最終實(shí)現(xiàn)多任務(wù)發(fā)布、協(xié)商和執(zhí)行;以不同的優(yōu)先級(jí)定義資源Agent 之間的主備用和并行關(guān)系，實(shí)現(xiàn)突發(fā)情況、故障狀態(tài)下主備用的切換和滿足不同條件下Agents的協(xié)同工作。如圖6所示為基于優(yōu)先級(jí)的合同網(wǎng)模型的工作流程。

圖5 基于公告板的合同網(wǎng)模型框圖Fig.5 The CNP based on bulletin board

圖6 基于優(yōu)先級(jí)的合同網(wǎng)模型框圖Fig.6 The priority-based CNP

任務(wù)Agent 在虛擬工作區(qū)以優(yōu)先級(jí)為依據(jù)，得到系統(tǒng)的任務(wù)序列;資源Agent 以實(shí)物模型為基礎(chǔ)，得到資源Agent的并行關(guān)系。

依據(jù)優(yōu)先級(jí)的高低，由管理者實(shí)現(xiàn)任務(wù)的發(fā)布、協(xié)商，得到資源Agent的響應(yīng)。

結(jié)合協(xié)商結(jié)果和虛擬工作區(qū)上的資源Agent的并行關(guān)系，得出系統(tǒng)仿真結(jié)果。

3 合同網(wǎng)軟件仿真平臺(tái)

3.1 JADE 仿真平臺(tái)

JADE (Java Agent Development Framework)是一個(gè)完全由Java 語(yǔ)言編寫的多Agent 開發(fā)框架，遵循FIPA (Foundation Intelligent Physical Agents)規(guī)范，提供基本的命名服務(wù)、黃頁(yè)服務(wù)、通信機(jī)制等，能夠與多種軟件集成，兼容性較強(qiáng)，極大簡(jiǎn)化了多Agent 系統(tǒng)在開發(fā)過(guò)程中的各個(gè)環(huán)節(jié)。

在JADE 平臺(tái)中，1個(gè)平臺(tái)可以有多個(gè)容器，1個(gè)容器可容納多個(gè)Agent。容器可以位于不同的主機(jī)上，1個(gè)JADE 平臺(tái)有且僅有1個(gè)主容器。每個(gè)Agent 在JADE 平臺(tái)中都有唯一的名字，Agents 之間在通信協(xié)議下，通過(guò)名字標(biāo)識(shí)實(shí)現(xiàn)不同平臺(tái)之間的信息交互。

為了便于多Agent 系統(tǒng)的開發(fā)，JADE 提供了2個(gè)重要組成部分:遵循FIPA 規(guī)范的Agent 開發(fā)平臺(tái)和開發(fā)Agent的軟件包。前者定義了Agent 平臺(tái)提供的若干服務(wù):其中Agent 管理系統(tǒng)(MAS)、黃頁(yè)服務(wù)(DF)和消息傳遞服務(wù)(MTS)為3 種最基本的服務(wù)。這一開發(fā)平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)多平臺(tái)的集成，方便多Agent控制系統(tǒng)的開發(fā);后者為程序設(shè)計(jì)者提供完備的功能接口和規(guī)范的抽象性界面。在JADE 平臺(tái)中，單個(gè)Agent 滿足基于FIPA 規(guī)范的Agent 管理參考模型，提供最基本的服務(wù)，通過(guò)消息傳輸系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)不同Agent 之間的信息交互。

JADE 智能體最重要的特征之一就是這一平臺(tái)具備通信能力［18-19］。Agents 之間的通信模式是異步消息傳遞。在JADE 平臺(tái)中，每個(gè)Agent 都有一個(gè)消息隊(duì)列，如果其他Agents 需要與其通信時(shí)，JADE就把相應(yīng)的消息投遞到其隊(duì)列中。

JADE 在處理消息發(fā)送時(shí)，會(huì)根據(jù)不同情形選擇最合適的信息傳輸方法:

如果消息發(fā)送者與接收者在同一容器中時(shí)，用Java 對(duì)象代替ACL 消息，通過(guò)運(yùn)行線程發(fā)送給指定Agent，不存在任何消息傳輸;

如果消息發(fā)送者與接收者位于同一JADE 平臺(tái)，但不在同一容器中時(shí)，ACL 消息通過(guò)Java RMI 發(fā)送。對(duì)于接收者而言，Agent 也只是接收到1個(gè)Java 對(duì)象;

如果消息發(fā)送者與接收者不在同一平臺(tái)時(shí)，JADE 將根據(jù)FIPA 標(biāo)準(zhǔn)，利用HOP 協(xié)議和OMG IDL界面來(lái)進(jìn)行消息發(fā)送。消息發(fā)送者將ACL 消息對(duì)象翻譯為字符串，并把HOP 協(xié)議視為一個(gè)中間協(xié)議來(lái)執(zhí)行遠(yuǎn)程調(diào)用;消息接收者收到一個(gè)相應(yīng)的HOP 序列，并生成一個(gè)Java的String 對(duì)象，隨后該對(duì)象被解析成一個(gè)ACL 消息對(duì)象，最終該消息對(duì)象通過(guò)Java 事件或RMI 調(diào)用發(fā)送給指定的Agent。

總之，JADE 平臺(tái)能夠?qū)崟r(shí)維護(hù)Agent 地址列表，以便有效提供Agent 之間的消息傳輸，它使用標(biāo)準(zhǔn)的ACC Agent 向外界提供唯一接口，可遠(yuǎn)程調(diào)用。JADE 這種多方式通信機(jī)制大大降低了系統(tǒng)通信的開銷。

3.2 Repast 仿真平臺(tái)

Repast (Recursive Porous Agent Simulation Toolkit)是芝加哥大學(xué)社會(huì)科學(xué)計(jì)算研究中心研制的Multi-Agent 建模工具。它提供了一系列用以生成、運(yùn)行、顯示和收集數(shù)據(jù)的類庫(kù)，并能對(duì)運(yùn)行中的模型進(jìn)行“快照”，記錄某一時(shí)刻模型的當(dāng)前狀態(tài)，還可以生成模型運(yùn)行過(guò)程中狀態(tài)動(dòng)態(tài)演化的視頻資料。Repast 從Swarm 中借鑒了不少設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)和方法，所以常常稱Repast 為類Swarm的架構(gòu)。

Repast 共有近 130個(gè)類，封裝在分析庫(kù)Analysis、引擎庫(kù)Engine、博弈庫(kù)Games、因形用戶界面庫(kù)GUI、空間庫(kù)Space、Util 類庫(kù)6個(gè)庫(kù)中。Repast 模型有批處理方式和非批處理方式(也稱圖形交互方式)2 種運(yùn)行方式。批處理運(yùn)行需要一個(gè)特殊格式的參數(shù)文件，在這個(gè)文件中要詳細(xì)給出模型各個(gè)參數(shù)的起始值、終止值和增量值，以及運(yùn)行的次數(shù)等;有了參數(shù)文件后，模型就可無(wú)須用戶干預(yù)連續(xù)重復(fù)運(yùn)行。一個(gè)非批處理的運(yùn)行則需要通過(guò)圖形用戶界面來(lái)交互啟動(dòng)和終止模型，用戶可以通過(guò)圖形界面來(lái)設(shè)定初始參數(shù)值，可以在運(yùn)行過(guò)程中圖形化監(jiān)控主體和模型的各種狀態(tài)。

由于Swarm 對(duì)建模者來(lái)說(shuō)還是有些過(guò)于復(fù)雜，Repast 項(xiàng)目提供一系列簡(jiǎn)化Swarm 模型開發(fā)的Java類庫(kù)。設(shè)計(jì)者通過(guò)讓模擬軟件的底層結(jié)構(gòu)具備抽象性、可擴(kuò)展性以及“良好”的表現(xiàn)能力等優(yōu)點(diǎn)。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文簡(jiǎn)述了MAS 協(xié)作環(huán)境下的任務(wù)分配模型。描述了合同網(wǎng)的基本思想和運(yùn)行機(jī)制，針對(duì)合同網(wǎng)本身的缺陷，給出了基于聯(lián)盟、基于公告板、基于優(yōu)先級(jí)的3 種合同網(wǎng)改進(jìn)模型，改進(jìn)模型解決了合同網(wǎng)在任務(wù)發(fā)布階段和協(xié)商階段的信息阻塞和承諾失敗等問(wèn)題，減少了系統(tǒng)的通信量，滿足控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)性要求，提高了協(xié)商效率，擴(kuò)展了合同網(wǎng)模型的使用范圍，有助于MAS 在復(fù)雜、大系統(tǒng)中的應(yīng)用。最后介紹了2 種常用的MAS 軟件仿真平臺(tái)—JADE和Repast 仿真平臺(tái)。

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