張美茹

(江蘇常州鐵道高等職業(yè)技術(shù)學(xué)校,江蘇常州 213011)

認識基于多Agent協(xié)商理論的模型

張美茹

(江蘇常州鐵道高等職業(yè)技術(shù)學(xué)校,江蘇常州 213011)

在多Agent系統(tǒng)的研究領(lǐng)域中,多Agent協(xié)商一直是人們重要研究的內(nèi)容,而多Agent協(xié)商目前又是人工智能和電子商務(wù)研究的熱點問題。因初學(xué)Agent技術(shù),所以主要從協(xié)商模型來認識多Agent協(xié)商理論,并以此為基礎(chǔ)理解基于對策論的協(xié)商,基于合同網(wǎng)的協(xié)商,基于辯論的協(xié)商,基于興趣的協(xié)商及相關(guān)模型。通過對這些模型的學(xué)習(xí),最后給出自己的一些想法和對多Agent協(xié)商的淺顯的理解。

多Agent系統(tǒng) 多Agent協(xié)商 分布式人工智能 拍賣 對策論

1 多Agent系統(tǒng)

Agent是什么呢？Agent是處于某個環(huán)境中的一個封裝好的計算實體，它是具有特定完整功能，獨立的高度智能化的個體。它掌握一定的知識，有自己的目標和解決問題的能力。具有自主性、交互性、主動性和反應(yīng)性等。它不僅能作用于自身，而且可以施動作于環(huán)境，并能接收環(huán)境的反饋信息，重新評估自己的行為;同時，它能與其他Agent協(xié)同工作[1]。根據(jù)Agent的概念，在理論上可以將其應(yīng)用到科學(xué)計算、計算機網(wǎng)絡(luò)、機器人、制造業(yè)、電力系統(tǒng)、交通控制等中。

Agent主要具有如下屬性：反應(yīng)性、預(yù)動性和社會能力。社會能力是多Agent系統(tǒng)(簡稱MAS：multi-Agent System)[2]中Agent的最重要屬性，在MAS中Agent通過某種交互機制來獲得特定的結(jié)果交互可以分成競爭型交互和合作型交互兩類。

分布式人工智能[3]簡稱DAI(Distrabuted Artificial Itelligence)是人工智能研究領(lǐng)域的一個重要分支，而DAI系統(tǒng)是由多個Agent組成的，他們之間相互依賴，相互存在。其中協(xié)商問題已經(jīng)成為DAI的核心問題之一。為使Agent之間合理高效地進行協(xié)作，通過協(xié)商多個Agent對其目標和資源等進行合理安排，以調(diào)整各自的行為，最大程度地實現(xiàn)各自目標。

2 認識協(xié)商的概念

Agent協(xié)商關(guān)于協(xié)商有很多定義，Agent協(xié)商就是解決利益的沖突，在沖突中達成一致，并且是雙方或者是多方都可以接受的協(xié)議，兩方或是多方都能接受這個解決的方案。

3 多協(xié)商模型

文獻[5]提出了關(guān)于自動協(xié)商的領(lǐng)域理論，區(qū)分了3種不同的領(lǐng)域。

(1)面向任務(wù)的領(lǐng)域。對要執(zhí)行的任務(wù)進行分配的領(lǐng)域;效用函數(shù)描述不同的任務(wù)分配所對應(yīng)的開銷;每個Agent試圖最小化其要執(zhí)行任務(wù)的開銷。

(2)面向狀態(tài)的領(lǐng)域。關(guān)于Agent要達到什么狀態(tài)的共同決定的領(lǐng)域;效用函數(shù)用不同分配導(dǎo)致的狀態(tài)的偏好來度量;每個Agent試圖獲得一個更好的狀態(tài)[6]。

(3)面向價值的領(lǐng)域。關(guān)于要達到什么目標的共同決定的領(lǐng)域;效用函數(shù)用每個分配獲得的目標個數(shù)來度量;每個Agent試圖獲得盡可能多的目標。

3.1 基于對策論的協(xié)商

對策論也叫博弈論[9]，是研究具有對抗或競爭性質(zhì)現(xiàn)象的數(shù)學(xué)理論和方法，也由此成為處理MAS協(xié)商問題的重要數(shù)學(xué)工具。

MAS中的基于拍賣機制的交互模式通常有以下兩種：

(1)一對多拍賣協(xié)議，即一個Agent發(fā)起一個拍賣，大量的其他Agent可以在這個拍賣中進行投標[8]。

(2)多對多拍賣協(xié)議，即許多Agent發(fā)動一個拍賣，大量的其它Agent可以在這個拍賣中投標。

3.2 基于辯論的協(xié)商

辯論是指彼此用一定理由來說明自己對事物或問題的見解，揭露對方的矛盾，以便取得最后的認識或共同的意見。

基于辯論協(xié)商的Agent的組成要素有[4]：

(1)辯論及建議評價：對對方發(fā)來的辯論及建議進行解析、更新Agent的心理狀態(tài)，包括更新Agent關(guān)于自身、環(huán)境及對手的心理態(tài)度。

(2)辯論生成：評價的結(jié)果是Agent可能產(chǎn)生一個反建議，拒絕或接受。

(3)辯論選擇：有時Agent會有多個可能的辯論可以發(fā)送。

3.3 基于合同網(wǎng)的協(xié)商

合同網(wǎng)是在R.Davi和R.Smith 設(shè)計的分布問題求解系統(tǒng)中提出的一種協(xié)商框架[7]。合同網(wǎng)的協(xié)商過程是：某個Agent(Manager)用預(yù)先定義的方法把一個大任務(wù)分解成多個子任務(wù)，并將自己不能完成的子任務(wù)用招標(Announcemen)方式通知整個系統(tǒng)[9]，招標書中包括任務(wù)描述和合格求解者的條件;當前正好空閑和負載較輕的Agent在接到通知后開始評價招標書;Manager評價收到的投標書，把任務(wù)運行的合同(Award)發(fā)到它認為最合適的Agent(Contractor);最后Manager和Contractor通信交換有關(guān)細節(jié)。

3.4 基于興趣

來源于人類社會的協(xié)商[5]，協(xié)商雙方共享關(guān)于其根本(潛在)興趣的信息，這使得它們能夠發(fā)現(xiàn)達成一致的機會，這些機會最初是不明顯的。另外，基于興趣的協(xié)商使得協(xié)商者能夠消除誤解，改進它們的選擇及評價標準。結(jié)果是，Agent在協(xié)商過程中能夠獲得對方的偏好或修改自身的偏好，針對潛在的興趣進行協(xié)商，從而找到滿足協(xié)商雙方的最優(yōu)解。

[1]任明.基于聯(lián)邦結(jié)構(gòu)的多Agent協(xié)作.華東理工大學(xué)學(xué)報,2004年1月第3期.

[2]石純一.多Agent系統(tǒng)引論[M].北京 電子工業(yè)出版社,2003年.

[3]何炎祥.Agent和多Agent系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用.武漢大學(xué)出版社,2001年.

[4]申靜.基于拍賣的多協(xié)商系統(tǒng)的研究.云南師范大學(xué)學(xué)報,2007年1月第27卷第1期.

[5]趙娜.多Agent技術(shù)研究綜述.科技信息,2008年第9期.

[6]姜麗.多Agent協(xié)商研究.計算機研究與發(fā)展,2006年43(增刊).

[7]蔣曉惠.多Agent協(xié)商理論探討.中國管理科學(xué)第7卷,2007年專輯10月.

[8]王立春.多Agent多問題協(xié)商模型.軟件學(xué)報,2002年 13(8)：1637-1643

[9]潘天群.博弈思維[M].北京大學(xué)出版社,2005年.