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文檔簡介
1、隨著人工智能領(lǐng)域的不斷發(fā)展,多Agent系統(tǒng)(Multi-Agent System,MAS)協(xié)同已經(jīng)成為MAS系統(tǒng)研究中一個十分重要的問題。多Agent協(xié)同是指多個Agent合理有效地解決問題或者任務(wù)的過程,它既包含了在完成任務(wù)過程中如何處理各個Agent之間沖突的問題,又包含了在處理合作求解過程中采用何種求解方法的問題。目前,其研究主要集中在兩個方面:面向理論的研究,面向應(yīng)用的研究。理論研究主要包括協(xié)同框架的搭建,大規(guī)模自治Agent
2、系統(tǒng)之間的合作機制。應(yīng)用研究主要集中在信息采集、系統(tǒng)優(yōu)化、移動Agent、機器人足球賽等方面。
本文主要研究基于信任機制的MAS系統(tǒng)的協(xié)同問題,主要解決在開放動態(tài)的MAS環(huán)境下,如何通過生物智能方法建立MAS協(xié)同機制,并實現(xiàn)系統(tǒng)資源的優(yōu)化配置;并且將信任機制引入到MAS協(xié)同工作中,以使Agent處理任務(wù)更有效,節(jié)省系統(tǒng)開銷。
目前研究者采用多種方法對MAS協(xié)同框架進行了研究,其中較為重要的是基于對策論關(guān)于Ag
3、ent行為協(xié)調(diào)、協(xié)作的研究。該方法已經(jīng)取得了很多研究成果,但是它對于協(xié)同模型的設(shè)計主要體現(xiàn)在形式化描述方面,并沒有對模型本身采用何種優(yōu)化算法進行說明。本文采用基于生物智能中的人工免疫算法設(shè)計了一種MAS協(xié)同模型,從算法層面對MAS協(xié)同模型進行了研究。
分布式人工智能領(lǐng)域其它方面的研究進展也不斷地影響著MAS協(xié)同研究。在開放MAS系統(tǒng)中,Agent可以在任何時刻進入或離開,并且Agent本身存在自利性,傳統(tǒng)的方法已經(jīng)不適合開
4、放環(huán)境的需要。由于開放MAS系統(tǒng)中各個Agent自身的特性,Agent之間的關(guān)系對系統(tǒng)的影響十分明顯。如何處理這些特性和關(guān)系,以更加有效地提高MAS系統(tǒng)解決問題的能力,就成為研究者十分關(guān)心的問題。我們通過研究發(fā)現(xiàn),從Agent的個體特征和服務(wù)期望出發(fā),改進Agent的信任與信譽機制,使用更類似于人類社會的機制,可以更好地處理多個Agent之間的協(xié)同問題,使MAS的研究更加適應(yīng)人類社會的需要。
本文對MAS協(xié)同和信任機制進行
5、了研究和討論,將Agent之間的信任關(guān)系引入?yún)f(xié)同過程中,使協(xié)同工作更具有理性,并更有效。
本文的主要工作如下:
(1)提出了一種基于人工免疫的協(xié)同MAS模型,將人工免疫系統(tǒng)中的克隆選擇、親和力計算引入MAS合作求解過程中,來處理供應(yīng)鏈管理問題,提高Agent個體的學(xué)習(xí)能力。通過研究多個Agent交互過程中各個Agent之間的關(guān)系,規(guī)定了MAS系統(tǒng)中的主要參數(shù),使系統(tǒng)有較好的任務(wù)求解能力和求解效率。
6、 (2)提出了一種應(yīng)用于開放MAS的信任模型(E-FIRE)。它對當(dāng)前流行的FIRE模型進行了改進,更有效地體現(xiàn)了系統(tǒng)交互過程中,Agent之間個性特征差異對信任模型的影響。E-FIRE模型引入了消費者和服務(wù)提供者的個性特征。一個消費者想要得到另一消費者在某次交互中獲得的服務(wù)質(zhì)量,不能僅根據(jù)該消費者在此次交互后給出的評分,而且需要考慮該消費者的期望。同時,在消費者為選擇提供者而計算提供者的綜合信任評分時,更多地依靠提供證據(jù)的消費者對提
7、供者的直接信任,從而減少了Agent間的通信量。實驗結(jié)果表明,在交互次數(shù)較少時,E-FIRE模型的性能與FIRE模型的性能相當(dāng);隨著交互次數(shù)的增多,E-FIRE模型的性能更優(yōu)。
(3)通過對MAS協(xié)同與協(xié)商的關(guān)系的研究,將適用于MAS協(xié)同的信任機制引入到一體化協(xié)商過程中,完善了一體化協(xié)商過程中由于Agent自利性帶來的對待協(xié)商過程的態(tài)度問題。采用直接信任與證人信任相結(jié)合的綜合信任機制,較好地解決了面對開放MAS環(huán)境中一體化
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