李春生，胡亞楠，張可佳

(東北石油大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院，黑龍江 大慶 163318)

基于本體的多Agent通信機(jī)制研究

李春生，胡亞楠，張可佳

(東北石油大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院，黑龍江 大慶 163318)

利用多Agent通信系統(tǒng)集成與管理濺射域復(fù)雜生產(chǎn)數(shù)據(jù)過(guò)程中，大量數(shù)據(jù)高頻變更所帶來(lái)的聯(lián)動(dòng)影響會(huì)導(dǎo)致Agent通信效率與消息漏失率出現(xiàn)瓶頸。為滿足異構(gòu)異質(zhì)Agent間良好的通信及交互，并提高通信Agent消息讀取與解釋速度，引入了C-ECM Agent本體存儲(chǔ)方式，構(gòu)建了Agent本體規(guī)則庫(kù)，規(guī)范了Agent通信語(yǔ)言，節(jié)省了存儲(chǔ)空間；設(shè)計(jì)了將消息轉(zhuǎn)義為統(tǒng)一化通信語(yǔ)言的本體讀取與解析機(jī)制，采用確信因子算法并基于Agent語(yǔ)言能力庫(kù)來(lái)判斷語(yǔ)言歷史執(zhí)行強(qiáng)度，提出了基于本體的Agent通信機(jī)制，以提高消息通信效率與魯棒性，降低了消息執(zhí)行漏失率?；诒倔w的Agent通信機(jī)制，構(gòu)建了油田多Agent數(shù)據(jù)集成與管理系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的基于本體的多Agent通信機(jī)制，有效加快了Agent消息讀取與解釋速度，提高了Agent間通信及交互效率。

Agent通信機(jī)制；本體讀取與解析；C-ECM存儲(chǔ)方式；確信因子算法

0 引 言

近年來(lái)，Agent技術(shù)被廣泛應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域[1]。隨著科技的發(fā)展，數(shù)據(jù)的整合與交互存在計(jì)算量大、智能化程度高、推理分析策略復(fù)雜等問(wèn)題。在多Agent系統(tǒng)中，Agent的社會(huì)性通常受繁瑣的通信背景[2-3]、語(yǔ)言、協(xié)議和技術(shù)等限制[4]，因此，引入了本體概念[5]，加強(qiáng)Agent語(yǔ)言表達(dá)和描述能力。

基于本體的規(guī)范化描述可以提高Agent交流與協(xié)作效率。本體提供結(jié)構(gòu)化語(yǔ)言以明確不同術(shù)語(yǔ)間的關(guān)系。目前對(duì)于本體的存儲(chǔ)主要有純文本存儲(chǔ)方式、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)方式以及專(zhuān)門(mén)管理工具方式[6]。這些存儲(chǔ)方式存在一定的局限性：純文本存儲(chǔ)方式不適合大規(guī)模本體庫(kù)，且資源耗費(fèi)較大；水平表模式數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)存在大量冗余；垂直表模式數(shù)據(jù)庫(kù)搜索效率較低；專(zhuān)管模式的業(yè)務(wù)局限性導(dǎo)致擴(kuò)展能力較差。

針對(duì)上述問(wèn)題，引入C-ECM本體存儲(chǔ)方式，構(gòu)建了Agent本體規(guī)則庫(kù)，節(jié)省了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間，增強(qiáng)了本體統(tǒng)一性；設(shè)計(jì)本體讀取與解析機(jī)制輸出統(tǒng)一化Agent通信語(yǔ)言，降低了訪問(wèn)頻率；采用確信因子算法為通信機(jī)制提供了Agent通信語(yǔ)言執(zhí)行強(qiáng)度；提出了基于本體的Agent通信機(jī)制，提高了消息通信效率，達(dá)到了減少Agent通信過(guò)程中消息漏失的目的。

1 Agent本體存儲(chǔ)方式簡(jiǎn)介

為降低本體存儲(chǔ)冗余，提高Agent語(yǔ)言表達(dá)能力，引入了C-ECM存儲(chǔ)方式，屏蔽了外界因素的干擾和不確定性影響，提供更準(zhǔn)確的本體規(guī)則。

1.1Agent本體表達(dá)結(jié)構(gòu)

C-ECM作為Agent本體的邏輯表達(dá)結(jié)構(gòu)，包括特征矩陣(CCM)及余項(xiàng)集(ECM)[7]。

CCM描述標(biāo)準(zhǔn)特征參數(shù)集結(jié)構(gòu)，其一般表達(dá)式Vrm為：

Vrm={Mr,OsMr,Sep,SprMr,SprpaMr,CMr,Pac}

(1)

其中，Mr為標(biāo)識(shí)矩陣行數(shù)(本體規(guī)則數(shù)量);OsMr為第Mr條本體標(biāo)識(shí);Sep為分隔符；SprMr為標(biāo)準(zhǔn)屬性集;SprpaMr為標(biāo)準(zhǔn)屬性參數(shù)集;CMr為屬性集個(gè)數(shù);Pac為屬性C參數(shù)值。

SprpaMr可表示為：

SprpaMr={CMrSep3PacSep3}

(2)

由Vrm進(jìn)行組合得到CCM特征矩陣：

CCM=

(3)

ECM描述非標(biāo)準(zhǔn)特征參數(shù)集結(jié)構(gòu)，其一般表達(dá)式為：

Vgl={Mr,OsMr,Sep,UsprpaMr,CMr,Bpc,Pac}

(4)

其中,UsprpaMr為非標(biāo)準(zhǔn)屬性參數(shù)集；Bpc為屬性C的基本信息。

UsprpaMr可表示為：

UsprpaMr={CMrSep3BpcSep4PacSep3}

(5)

由Vgl得到ECM特征矩陣：

(6)

1.2Agent本體存儲(chǔ)方式

Agent本體存儲(chǔ)方式采用二進(jìn)制流表示，使語(yǔ)言表示統(tǒng)一化，避免相關(guān)性弱語(yǔ)言干擾，降低存儲(chǔ)空間。屬性參數(shù)的每個(gè)元素均為浮點(diǎn)型數(shù)值，因此采用16位二進(jìn)制數(shù)進(jìn)行表示，0位表示屬性類(lèi)型，1～7位表示屬性整數(shù)位，8～15位表示屬性小數(shù)位。

2 Agent本體解析與判斷

為提高Agent社會(huì)性交互能力，加強(qiáng)消息解釋與判斷速度設(shè)計(jì)本體規(guī)則，判斷其是否符合本體統(tǒng)一結(jié)構(gòu)，并采用確信因子算法為通信Agent調(diào)度機(jī)制提供消息執(zhí)行粒度。

2.1本體的讀取與解析

本體的讀取與解析過(guò)程如圖1所示，具體算法描述如下：

圖1 模式內(nèi)容的讀取與解釋流程

Step1：以結(jié)構(gòu)標(biāo)識(shí)分解本體內(nèi)容，定義Vc、Ve分別表示CCM和ECM；

Step2：以分隔符2拆分Vc，得到矩陣行數(shù)Nc、標(biāo)準(zhǔn)屬性集Tb及屬性參數(shù)集Tc；

Step3：以分隔符3拆分Tc，得到具有Nc個(gè)標(biāo)準(zhǔn)屬性參數(shù)結(jié)構(gòu)體鏈表TPc；

Step4：以分隔符2拆分Ve，得到本體知識(shí)數(shù)量Ne及非標(biāo)準(zhǔn)屬性參數(shù)集Tev；

Step5：以分隔符3拆分Tev，得到具有Ne個(gè)非標(biāo)準(zhǔn)屬性結(jié)構(gòu)體集Tae及本體知識(shí)K的屬性數(shù)量Nec；

Step6：以分隔符4拆分Tae，得到屬性基礎(chǔ)標(biāo)識(shí)集Teb及Nec個(gè)屬性參數(shù)集Te；

Step7：逐一解釋TPc與TPe內(nèi)的屬性參數(shù)元素，匹配屬性參數(shù)，將消息轉(zhuǎn)義成統(tǒng)一化通信語(yǔ)言。

完成轉(zhuǎn)義后，利用確信因子算法，判斷通信語(yǔ)言歷史執(zhí)行狀態(tài)，并以此作為Agent執(zhí)行依據(jù)。

2.2確信因子算法

引入確信因子算法[8]，判斷Agent通信語(yǔ)言執(zhí)行能力的算法描述如下：

定義消息執(zhí)行符合率為：

f(p)={P,P|P+P=1}

其中，P為可執(zhí)行實(shí)體符合率；P為不可執(zhí)行實(shí)體。

Step1：若P>P，語(yǔ)言標(biāo)記為1執(zhí)行消息，反饋通信成功；

Step2：若P

Step3：若P=P，語(yǔ)言標(biāo)記為3執(zhí)行消息，若通信層調(diào)度Agent將語(yǔ)言傳輸給相應(yīng)個(gè)體Agent，則將語(yǔ)言整合歸類(lèi)標(biāo)記為1存入可執(zhí)行語(yǔ)言數(shù)據(jù)實(shí)體中，否則標(biāo)記為2存入不可執(zhí)行實(shí)體中。

確信因子用于計(jì)算Agent通信語(yǔ)言執(zhí)行強(qiáng)度[9-10]。定義語(yǔ)言集Kf={kf1,kf2,…,kfn}，語(yǔ)言可簡(jiǎn)約表述為：

kfn=→{cf}

(7)

語(yǔ)言在能力庫(kù)中符合率包括可信度計(jì)算(正度量)及不可信計(jì)算(逆度量)，假定原始符合率范圍為[0,1]。定義貝葉斯結(jié)果p'=p(H|E)，定義確信因子語(yǔ)言正度量函數(shù)MB(p')，逆度量函數(shù)MD(p')，則通過(guò)先驗(yàn)條件概率計(jì)算的語(yǔ)言公式為：

(8)

(9)

將MB(p')、MD(p')綜合為確信因子{cf}如下所示：

(10)

因此，{cf}可以表達(dá)語(yǔ)言符合率。由{cf}給出包含語(yǔ)言能力庫(kù)全集Kf={kf1,kf2,…,kfn}的滿意度：

(11)

3 基于本體的Agent通信機(jī)制設(shè)計(jì)

為了降低通信時(shí)間，減少消息漏失，結(jié)合改進(jìn)本體讀取與解析方式[11]，重新設(shè)計(jì)Agent通信機(jī)制。Agent通信過(guò)程由語(yǔ)言層、協(xié)議層及通信層組成。圖2介紹了Agent通信模型的組成，同時(shí)也描述了Agent消息請(qǐng)求的過(guò)程。

圖2 Agent通信過(guò)程

語(yǔ)言層引入本體規(guī)則庫(kù)將Agent通信消息編譯與解析成標(biāo)準(zhǔn)ACL語(yǔ)言[12]，設(shè)計(jì)語(yǔ)言能力庫(kù)，為Agent執(zhí)行語(yǔ)言提供輔助分析[13]，并將分析結(jié)果連同語(yǔ)言編譯給協(xié)議層[14]。協(xié)議層通過(guò)傳輸協(xié)議將語(yǔ)言傳輸給通信層。通信層設(shè)計(jì)調(diào)度Agent中轉(zhuǎn)處理機(jī)制，接收協(xié)議層傳輸?shù)恼Z(yǔ)言，通過(guò)專(zhuān)家知識(shí)推理機(jī)對(duì)語(yǔ)言進(jìn)行解析，由任務(wù)調(diào)度機(jī)制將解析轉(zhuǎn)義后子語(yǔ)言傳輸給滿足執(zhí)行條件的個(gè)體Agent。

4 設(shè)計(jì)實(shí)例

以基于本體的Agent通信機(jī)制為基礎(chǔ)，結(jié)合專(zhuān)家知識(shí)，定義Agent存儲(chǔ)及相應(yīng)解析方式為實(shí)驗(yàn)變量，構(gòu)建本體規(guī)則庫(kù)，設(shè)計(jì)多Agent數(shù)據(jù)集成與管理系統(tǒng)，應(yīng)用在某采油廠地質(zhì)大隊(duì)等相關(guān)工作單位。為驗(yàn)證上述改進(jìn)是否能有效降低存儲(chǔ)資源損耗，提高Agent通信效率，設(shè)計(jì)如下實(shí)驗(yàn)。

4.1存儲(chǔ)模式對(duì)規(guī)則庫(kù)存儲(chǔ)空間的影響

采用原始存儲(chǔ)模式與C-ECM存儲(chǔ)模式分別設(shè)計(jì)本體規(guī)則庫(kù)，并依次存入數(shù)量相同的本體知識(shí)，統(tǒng)計(jì)內(nèi)部存儲(chǔ)容量，如表1所示。

表1 存儲(chǔ)模式占有內(nèi)存量

由表1可見(jiàn)，相同本體數(shù)量下C-ECM模式相比其他原始模式存儲(chǔ)空間明顯減少。

4.2實(shí)驗(yàn)對(duì)象選取

實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)現(xiàn)場(chǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集成與交互情況，監(jiān)測(cè)時(shí)間為連續(xù)5個(gè)工作日，監(jiān)測(cè)次數(shù)為5次，截取相應(yīng)時(shí)間段內(nèi)用戶(hù)操作日志，統(tǒng)計(jì)Agent通信行為，如表2所示。

表2 Agent行為統(tǒng)計(jì)

級(jí)聯(lián)統(tǒng)計(jì)表示業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)間的交互；修改、剔除與新增則為Agent基礎(chǔ)交互行為。

由表2可知，積壓井管理、動(dòng)態(tài)管理及動(dòng)態(tài)分析等業(yè)務(wù)均存在通信行為，其中積壓井的通信行為相對(duì)于其他業(yè)務(wù)較為平均，因此選擇積壓井作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象進(jìn)行以下實(shí)驗(yàn)。

4.3不同模式Agent通信效率對(duì)比

為檢驗(yàn)改進(jìn)后存儲(chǔ)模式結(jié)合相應(yīng)本體讀取方式是否能有效減少Agent通信時(shí)間、提高Agent通信速度，以通信方式為變量設(shè)計(jì)六組對(duì)比實(shí)驗(yàn)，每組實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)天數(shù)為5天，統(tǒng)計(jì)次數(shù)為5次，通過(guò)監(jiān)測(cè)Agent對(duì)消息執(zhí)行情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

實(shí)驗(yàn)后，經(jīng)分析利用標(biāo)志集對(duì)結(jié)果進(jìn)行描述。標(biāo)志集的一般描述如下：

V={Ni|i≤7,Ni≤100}

(12)

其中，Ni為承載標(biāo)識(shí)下的消息數(shù)量；i為標(biāo)志序號(hào)。

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，選定標(biāo)志集V={5,10,15,20,25,50,100}。

圖3描述了六組通信Agent的平均消息響應(yīng)時(shí)間及Agent的計(jì)算速度。

由圖3可知：

(1)單個(gè)通信Agent模式下，當(dāng)i>3時(shí)，C-ECM存儲(chǔ)模式通信Agent響應(yīng)時(shí)間最短；

(2)單個(gè)通信Agent模式下，最優(yōu)承載Ni為5～10個(gè)，當(dāng)i>2時(shí)，平均通信速率將以幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)；

(3)當(dāng)i>4時(shí)，由于Agent通信過(guò)程中存儲(chǔ)與解析方式及通信Agent數(shù)量差異，將不同程度地導(dǎo)致通信阻塞、行為死鎖等現(xiàn)象，以致產(chǎn)生消息漏失及Agent通信停止；

圖3 不同Agent通信模式下的消息計(jì)算速度對(duì)比

(4)通信Agent的運(yùn)行數(shù)量越多,數(shù)據(jù)處理的效率越快。

4.4不同模式Agent通信消息漏失率對(duì)比

統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)Agent執(zhí)行結(jié)果及相應(yīng)時(shí)間內(nèi)用戶(hù)操作日志,如圖4所示。

由圖4可知，原始存儲(chǔ)模式下通信Agent的漏失率較高，最高可到21.7%，改進(jìn)后C-ECM存儲(chǔ)模式通信Agent漏失率最低。隨著通信Agent數(shù)量的增多，消息漏失率明顯下降，當(dāng)Ni與通信Agent數(shù)量達(dá)到某比例時(shí)，可避免漏失消息。

由上述結(jié)論可得，當(dāng)通信消息數(shù)量達(dá)到比例數(shù)量時(shí)，C-ECM存儲(chǔ)模式的通信效率越高；通信Agent個(gè)數(shù)越多，Agent通信速率越大。改進(jìn)的C-ECM存儲(chǔ)模式有效地提高了消息通信效率與魯棒性，減少了響應(yīng)任務(wù)執(zhí)行漏失，使用過(guò)程中受到了應(yīng)用單位的較好評(píng)價(jià)。

5 結(jié)束語(yǔ)

為滿足異構(gòu)異質(zhì)Agent間良好的通信及交互，以提高通信Agent消息讀取與解釋速度，在提出基于本體Agent通信機(jī)制的過(guò)程中，采用C-ECM存儲(chǔ)方式構(gòu)建規(guī)范本體規(guī)則庫(kù)，設(shè)計(jì)相應(yīng)的解析與判斷機(jī)制統(tǒng)一通信語(yǔ)言，引入確信因子算法判斷通信語(yǔ)言歷史執(zhí)行強(qiáng)度，提高了Agent消息通信效率，減少了漏失率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于本體的Agent通信機(jī)制，提高了Agent間消息讀取速度與聯(lián)動(dòng)交互效率，且更適合應(yīng)用于濺射域復(fù)雜的多Agent系統(tǒng)中。

[1] Kone M T,Shimazu A,Nakajima T.The state of the art in agent communication languages[J].Knowledge and Information Systems,2000,2(3):259-284.

[2] 魏曉斌,周盛宗.Agent通信機(jī)制探討[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2002,38(5):66-70.

[3] 楊 博,劉大有,楊 鯤,等.移動(dòng)Agent系統(tǒng)的主動(dòng)通信機(jī)制[J].軟件學(xué)報(bào),2003,14(7):1338-1344.

[4] 馬光偉,王一川,石純一.一種Agent規(guī)范機(jī)制的設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展,2000,37(11):1298-1305.

[5] 李 潔.OWL本體存儲(chǔ)模式研究[J].中國(guó)科技信息,2007(21):118-120.

[6] Bema-Koes M,Nourhakhsh I,Sycara K.Communication efficiency in multi-agent systems[C]//IEEE international conference on robotics and automation.[s.l.]:IEEE,2004.

[7] 張可佳,李春生,姜海英,等.時(shí)間序列下模式挖掘模型設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2015,51(19):146-151.

[8] 馮新宇,陶先平,曹 春,等.一種改進(jìn)的移動(dòng)Agent通信算法[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2002,25(4):357-364.

[9] 賈志勇,李振東,謝 立.ACP-一種基于局部郵區(qū)的移動(dòng)Agent通信算法[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展,2004,41(1):47-52.

[10] 邵 星,王汝傳,徐小龍.一種基于Agent的Ad hoc網(wǎng)絡(luò)路由算法[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2010,20(4):21-24.

[11] 范圣韜,畢魯雁,蔣保臣.一種新的移動(dòng)Agent間通信算法[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2005,26(7):1756-1758.

[12] Yannis L,Tim F.A semantics approach for KQML-a general purpose communication language for software agents[C]//Third international conference on information and knowledge management.Berlin:[s.n.],1994.

[13] 陳善國(guó),高 濟(jì).一種基于Agent的工作流模型的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2000,27(4):90-92.

[14] 王 勇,王忠群,韋良芬.移動(dòng)Agent的一種支持安全與容錯(cuò)的遷移機(jī)制[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2007,17(3):169-171.

Research on Multi-Agent Communication MechanismBased on Ontology

LI Chun-sheng，HU Ya-nan，ZHANG Ke-jia

(College of Computer and Information Technology,Northeast Petroleum University,Daqing 163318,China)

In the process of using multi-Agent communication system for integration and management of complex production data of sputtering domain,the linkage influence caused by high frequency variation of massive data leads to a bottleneck in the Agent communication efficiency and the loss rate of message.In order to meet the good communication and interaction between heterogeneous Agent and increase the speed of communication Agent messages reading and interpretation,C-ECM Agent ontology storage is introduced to establish rule library of Agent ontology,standardize the Agent communication language and reduce storage space.Ontology reading and parsing mechanism is designed to unify communications language and sureness factors algorithm is employed to judge language history execution strength with Agent language capacity library.In order to raise the efficiency and robustness of message communication and reduce the loss rate of message execution,the multi-Agent communication mechanism based on ontology is proposed.Based on it,the oil-field data integration and management system supported by multi-Agent is established to verify.The experimental results show that multi-Agent communication mechanism based on ontology has effectively accelerated the speed of communication Agent messages reading and interpretation and improved the efficiency of communication and interaction among Agent.

Agent communication mechanism;ontology reading and parsing;C-ECM storage way;sureness factors algorithm

2016-07-21

：2016-10-26 < class="emphasis_bold">網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間

時(shí)間：2017-07-05

黑龍江省自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(F2015020);黑龍江省教育科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(12511010)

李春生(1960-)，男，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)槿斯ぶ悄芗捌鋺?yīng)用、模式識(shí)別與人工智能；胡亞楠(1991-)，女，碩士研究生，通訊作者，研究方向?yàn)槿斯ぶ悄芘c信息處理技術(shù)。

http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20170705.1649.024.html

TP302

:A

:1673-629X(2017)09-0166-04

10.3969/j.issn.1673-629X.2017.09.036