基于智能Agent的动态协作任务求解机制及应用

2014-10-07 15:23:58 大云网  点击量: 评论 (0)
摘 要:随着网络技术的飞速发展,网络的管理需求也越来越受到关注,只有高度自主智能化的网络管理机制才能满足自组织、自适应、协同工作的网络管理要求。应运而生的智能agent研究给网络管理提供了新的实现方法。
摘 要:随着网络技术的飞速发展,网络的管理需求也越来越受到关注,只有高度自主智能化的网络管理机制才能满足自组织、自适应、协同工作的网络管理要求。应运而生的智能agent研究给网络管理提供了新的实现方法。智能Agent技术研究和应用开发为互联网广泛应用提供了前提条件,是当下人工智能研究的热门话题。随着Internet/Intranet的进一步发展和信息量的不断扩大,人们需要具有智能的Agent帮助和协同完成跨地区、跨时区、大规模的分布式问题求解。近年来,Agent技术已成为人工智能研究的一个热点。智能Agent技术由于其具有自主性、灵活性、可通信性及主动性等特点。

关键词:智能Agent 动态协作任务 求解机制

 

1 智能Agent的定义

Agent一词早已使用在很多领域,在人工智能领域智能Agent指的是在一定环境下能够持续自主运行的实体。通常情况下智能Agent应该表现由知识状态和知识处理方法两部分组成、知识状态能够被分割为若干一致的知识单元且知识单元是智能Agent自身可以改变的部分,知识处理方法是其自身不可改变的部分、以通信的方式与外界环境建立联系等几方面的特点。

2 Agent技术的动态协作任务求解

随着人工智能的迅速发展,Agent技术被广泛应用在人工智能领域中,Agnet技术是一种能在感知并求解问题的同时可以与外界环境进行沟通的用来实现Agent和多Agent系统的一种新兴的智能技术。由于Agent技术所涉及的技术领域非常广泛加之其所涵盖的知识内容十分广阔,在当今的人工智能领域中利用Agent技术构建的智能实体称为智能Agent。智能Agent是一种能在一种特定环境中自主运行的同时响应环境的变化并且灵活、自主地进行行动来满足其目的的实体,在当下之所以如此广泛的利用智能Agent来解决动态协作问题求解问题正是因为智能Agent所具有的这些特征。

智能Agnet之间是如何进行协作、相互作用和交流的问题在当今的人工智能领域是当下研究的重点,尤其是在分布式的人工智能领域。从相互协作的角度上看,智能Agent是一个自动行动并且有助于其它实体的目标实现的智能实体。在近年来一种被称为多Agent系统的人工智能技术迅速崛起,所谓多Agent系统是指多个关联的智能Agnet组成的能解决处理更为复杂的问题的求解系统。在当下随着信息技术的不断发展多Agent系统有很大潜在优势,但也面临很多难题。其中一组智能Agnet如何相互协作配合对问题进行描述并分解和分配最后将结果综合的问题是当前较为突出的问题[1]  。在开放环境中,各类型Agent之间如何相互协作,如何进行通信及通讯内容是什么对当下的多系统Agent的研究有着重要意义。

近几年,在Agnet技术的动态协作及求解问题的研究过程中,协作问题求解系统的应该如何建立一直是这个课题的瓶颈。随着时间的推移截止至今在这方面的研究终于取得了飞跃式 的进展,成功构建了一些用来解决不同领域中的各种不同的疑难问题的多Agent系统。由于多系统的动态复杂问题的求解机制所处的环境是相对动态的、开放的,所以即使在这些系统中,都曾经试图通过建立相对更好的组织结构实来现动态协作求解过程中遭遇的疑难问题。要想提高多Agnet系统组织的动态协作的适应性问题是一个十分具有研究价值的问题而要想达到这一目的必须要通过Agnet融合和分解的方式实现系统重构。

3 应用研究

3.1 智能Agent的总体结构

所谓Agent从狭义上来说就是指处在某一特定环境中的计算机系统,该系统可以这个环境中独立行动。智能Agent有许多独到的特性而且具有统一的结构特征由通信管理机、推理控制机、Agent状态栏和Agent知识库等几方面构成一个整体。一个智能Agent在进行工作的时候可以看做通信管理机接受外部环境的Agent信息,由推理控制机根据这些消息、请求、Agent的状态,进行分析、理解、推理后,执行相关的动作,形成Agent的新状态,由此可能引起更进一步的Agent推理活动。值得注意的是智能Agent的活动行为是要主动进行的,针对它的这一特点智能Agent的推理控制机需要定期来检测其通信状态在适当环境下完成推理活动。

迄今为止,智能Agent的主要结构形式发展为认知型结构、反应型结构及混合型结构等三种。认知型结构主要是使用适当的逻辑推理进行判断,凭借其较强的灵活性和高智能等特点进行环境的显式表示和符号模型,但由于存在一些缺陷无法对环境的变化做出快速响应;反应型结构只能对环境的变化或来自其它Agent的消息产生反应同时通过触发先前制定的规则来执行动作达到解决问题的目的。这类系统相对于其他系统有其独到的优势它能及时响应环境变化信息并同时做出判断和解决的方式;混合型结构是通过认知型和反应型结构两种结构有机地结合在一起形成的。在这种结构中,通过认知子系统制定并执行规则,反应式子系统对环境中的紧急信息及时做出反应,不需要复杂的推理,更具优势。

3.2 现有组织构造方法的不足

开放环境系统中的Agent,是一个可以动态进出的组织。由于它的这一特性使得这类系统通常包括大量Agent导致Agent可以是同构的也可以是异构的,Agnet之间既可以是协作关系,也可以是竞争关系[2]。

在动态开放环境中组织动态适应性问题是十分关键的。在动态开放环境中,通过改变不同组成Agent间的相互作用方式来适应环境的变化。目前,通常的做法是在大多数多Agnet系统中,通过系统工程师来设计出某种好的组织结构。用这种单一的组织结构来完成不同问题的求解过程。这就存在一个问题——如何发现好的组织结构。这本身就是一个十分难以实现的任务,而且从实际效果来看,对于事先并不很清楚的问题,求解过程往往以失败而告终。因此,想以一种单一的组织结构来解决所有未知的问题是不可能的,这也是组织设计者所不得不面对的一个令人头疼的难题。

Agent系统的组织结构中,通常采用两种组织结构。一种是由多个问题求解器组成一个合作问题求解器来控制整个求解过程。它们首先对分配给它们的某个局部问题产生好的解决方案,然后通过相互之间的大量交流形成一个实现全局目标的问题求解方案。实际表明,这种结构使得几个处理器在整个求解过程中用于处理成员。

4 结语
纵观近十年来Agent技术的发展,Agent应用领域和范围正在迅速扩大。它所涉及的领域过于广泛研究内容也非常丰富,各方面的研究发展不平衡。动态协作任务求解是目前待解决的问题之一,其中组织动态适应性问题更是制约动态协作任务求解系统建立的瓶颈。目前,这方面问题的研究已经展开,应用系统不断推出。在不久的将来一定会出现具有良好组织动态适应性的动态协作任务求解系统。随着Agnet技术研究的不断深入,它必将会给Al、计算机科学、生命科学、制造科学等领域带来一场新的技术革命。

参考文献:

[1]吴泉源,王怀民.银河分布计算环境[J].软件学报,1997,8(10)745-751.

[2]张维明,等.智能协作信息技术[M].北京:电子工业出版社,2002.

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责任编辑:叶雨田

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