基于聘用關(guān)系網(wǎng)的多Agent系統(tǒng)協(xié)作研究.pdf

1、Agent以及多Agent系統(tǒng)(Multi-Agent System，MAS)的研究已成為分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)研究的熱點問題，應(yīng)用越來越廣泛，MAS具有比單個Agent更高的智能性和更強的問題求解能力，多個Agent的協(xié)作己成為解決復(fù)雜問題的重要手段，而完善的機制是實現(xiàn)Agent協(xié)作的基礎(chǔ)。 對Agent和多Agent系統(tǒng)的基本理論和知識、對常用的通信技

2、術(shù)和協(xié)作技術(shù)進行了詳細(xì)論述，重點研究了基于合同網(wǎng)協(xié)議和基于熟人關(guān)系網(wǎng)模型的多Agent協(xié)作方法，分析了其中的優(yōu)勢和不足。針對傳統(tǒng)合同網(wǎng)協(xié)議存在的通信負(fù)載大、協(xié)作效率不高，熟人關(guān)系網(wǎng)模型中負(fù)載不均衡、Agent社會不和諧等問題，結(jié)合現(xiàn)實社會中“按勞分配、合作共贏”的思想，同時引入信息庫、信任度、積極度等概念，構(gòu)建了基于聘用關(guān)系網(wǎng)的多Agent協(xié)作方案(ERN-CS)。利用信息庫記錄系統(tǒng)部分Agent信息，用信任度、積極度和能力作為招聘時的

3、評價標(biāo)準(zhǔn)，增強聘用命中率的同時減少了信息發(fā)送對象的數(shù)量，降低了系統(tǒng)的通信流量；同時，也使能力較低的Agent也有機會參與協(xié)作，能力較強的Agent不因任務(wù)較多而負(fù)擔(dān)過重，有利于系統(tǒng)的負(fù)載均衡，促進了系統(tǒng)和諧。 在Linux操作系統(tǒng)多Agent系統(tǒng)開發(fā)平臺AP09上，實現(xiàn)了基于ERN-CS的協(xié)作系統(tǒng)，并構(gòu)造了任務(wù)測試集，對方案進行了性能測試。測試結(jié)果表明，使用ERN-CS對問題協(xié)作求解，系統(tǒng)通信量和協(xié)作時間都有明顯降低，Agent