基于多Agent系統(tǒng)的動態(tài)任務分配研究.pdf

1、動態(tài)任務分配就是將合適的任務實時地分配給合適的成員，以充分利用系統(tǒng)的資源，提高任務的完成績效。它通常包含再分配型和新任務型兩類：再分配型的動態(tài)任務分配是封閉系統(tǒng)中的一類典型問題，目前已有成熟的技術(shù)方法，如動態(tài)負載平衡和各種優(yōu)化算法等。新任務型的動態(tài)分配，是當今以分布式、開放性、智能化和社會性為特征的復雜系統(tǒng)運作中的重要問題，這些系統(tǒng)成員異構(gòu)所帶來的復雜性以及系統(tǒng)內(nèi)外環(huán)境變化所產(chǎn)生的不確定性等都給這類動態(tài)任務分配問題的求解帶來了困難。多A

2、gent系統(tǒng)(MAS)思想的出現(xiàn)，為解決這類新任務型的動態(tài)任務分配問題提供了新的途徑?；贛AS研究復雜系統(tǒng)不僅可以有效地揭示復雜系統(tǒng)的運作特征，而且可以借鑒MAS研究的理論成果和方法技術(shù)，解決復雜系統(tǒng)運作中用傳統(tǒng)方法難以求解的問題。此外，現(xiàn)實需求驅(qū)動下的研究成果又可以進一步地豐富MAS理論，指導更為廣泛的復雜系統(tǒng)運作。因此，基于MAS的動態(tài)任務分配問題研究具有重要意義。 基于MAS研究動態(tài)任務分配問題的基本思路是：選取MAS作

3、為復雜系統(tǒng)的研究模型，借鑒現(xiàn)有任務分配理論的研究成果和技術(shù)方法，圍繞任務分解、集中式運作環(huán)境的任務分配以及分布式運作環(huán)境的任務分配展開討論。在形式化分析任務和Agent能力特征的基礎(chǔ)上，提出基于MAS任務分解的原則和方法步驟；針對集中式運作環(huán)境，建立基于馬爾可夫決策過程(MDP)的動態(tài)任務分配模型，用來指導任務分配方案的優(yōu)化；針對分布式?jīng)Q策環(huán)境，建立基于擴展合同網(wǎng)的任務分配模型，通過任務分配運作框架和流程的描述，規(guī)范化基于擴展合同網(wǎng)(E

4、CNP)動態(tài)任務分配的過程。 基于MAS的任務分解是研究復雜系統(tǒng)任務分配的前期準備。一般地，復雜系統(tǒng)中被分配的任務可區(qū)分為簡單任務和復雜任務。簡單任務可直接分配給單個Agent獨立完成；復雜任務通常轉(zhuǎn)化為簡單任務后再分配。在對簡單任務和Agent能力特征建模的基礎(chǔ)上，我們提出了基于MAS任務分解所遵循的6項原則和5個關(guān)鍵步驟。基于MAS 的任務分解不僅可以為復雜問題的求解提供指導，而且也向規(guī)范化的任務分解邁進了一步。 集

5、中和分布是復雜系統(tǒng)運作的兩類重要模式。對于集中式動態(tài)任務分配問題，根據(jù)系統(tǒng)運作收益最大化的目標、環(huán)境的不確定性和動態(tài)任務分配序列決策的要求，我們構(gòu)建了相應的馬爾可夫決策過程模型，并證明了該模型在狀態(tài)空間和行動空間有限時存在最優(yōu)解，討論了模型求解的迭代算法。仿真實驗表明基于MDP的動態(tài)任務分配因考慮了系統(tǒng)的長遠收益，雖然在某些決策時點做出的決策不是即時最優(yōu)的，但系統(tǒng)長期運作的期望總收益則優(yōu)于即時最優(yōu)分配方案。因此，基于MDP的動態(tài)任務分配

6、模型適用于解決長期運作的小規(guī)模系統(tǒng)中的動態(tài)任務分配問題。 對于分布式動態(tài)任務分配問題，在建立擴展合同網(wǎng)理論的基礎(chǔ)上，通過描述基于MAS動態(tài)任務分配問題的兩級框架，提出了基于擴展合同網(wǎng)求解動態(tài)任務分配的基本思想，規(guī)范化了從招標準備、招標、投標到揭標的運作流程?；跀U展合同網(wǎng)動態(tài)任務分配的基本思想包括：基于任務熟人信任度的招標策略，基于自適應的投標策略和基于模糊綜合評判的評標策略；以及基于時限的聯(lián)合承諾協(xié)議和基于KQML的通信規(guī)范等