大規(guī)模多Agent系統(tǒng)環(huán)境下合同網(wǎng)模型的研究.pdf

1、自Agent的概念提出以后，多Agent系統(tǒng)已經(jīng)被成功應(yīng)用于信息搜索與管理、智能制造系統(tǒng)及CIMS等領(lǐng)域。Agent之間的協(xié)商是多Agent系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)協(xié)作的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，直接影響到多Agent系統(tǒng)的性能。目前，合同網(wǎng)模型是應(yīng)用最廣泛的Agent協(xié)商模型，并且已經(jīng)成功地應(yīng)用于會(huì)議調(diào)度、柔性制造等領(lǐng)域，并逐漸成為Agent協(xié)商領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。 為了滿足多Agent系統(tǒng)應(yīng)用的需要，人們提出了大規(guī)模多Agent系統(tǒng)LSMAS(Large-Sc

2、ale Multi-Agent System)，而合同網(wǎng)模型應(yīng)用于LSMAS時(shí)卻暴露出信息量大，協(xié)商效率不高等缺點(diǎn)。本文針對(duì)合同網(wǎng)模型在應(yīng)用中存在的這兩個(gè)問(wèn)題，提出了基于投標(biāo)閾值和可用度與可信度的合同網(wǎng)模型的改進(jìn)方案，并設(shè)計(jì)了投標(biāo)閾值算法、可用度及其權(quán)重算法。通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)與傳統(tǒng)合同網(wǎng)模型進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明改進(jìn)的合同網(wǎng)模型在信息量和模擬時(shí)間方面減少約40％，證實(shí)了合同網(wǎng)模型的改進(jìn)方案可以有效提高多Agent系統(tǒng)的性能。 具體的工作

3、內(nèi)容如下： 首先，深入分析了合同網(wǎng)模型的運(yùn)作機(jī)制，指出其中產(chǎn)生信息量大和協(xié)商效率不高的原因，并以分布式人工智能的相關(guān)知識(shí)和Agent理論為基礎(chǔ)，提出了合同網(wǎng)模型的改進(jìn)方案，該改進(jìn)方案包括以下3個(gè)部分：基于公告板模型的招標(biāo)策略改進(jìn)方案、基于投標(biāo)閾值的投標(biāo)策略改進(jìn)方案和基于可用度和可信度的評(píng)標(biāo)策略改進(jìn)方案。 其次，提出了基于概率論的投標(biāo)閾值算法和基于可用度和可信度的標(biāo)書評(píng)價(jià)算法。投標(biāo)閾值算法是以Agent理論中Agent的假

4、設(shè)為基礎(chǔ)，通過(guò)最大化系統(tǒng)中參與者獲得任務(wù)授權(quán)的概率的方法，確定參與者的投標(biāo)閾值；標(biāo)書評(píng)價(jià)算法引入了Agent研究中已經(jīng)被提出的可用度和可信度的概念，在不影響任務(wù)成功分配的前提下，通過(guò)最小化發(fā)起者選擇標(biāo)書次數(shù)的方法，設(shè)計(jì)了改進(jìn)的標(biāo)書評(píng)價(jià)算法。 最后，以Java語(yǔ)言中線程技術(shù)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了合同網(wǎng)模型和改進(jìn)的合同網(wǎng)模型的模擬系統(tǒng)，并以該系統(tǒng)為平臺(tái)，設(shè)計(jì)并完成了合同網(wǎng)模型和改進(jìn)的合同網(wǎng)模型的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。該實(shí)驗(yàn)通過(guò)在相同的初始參數(shù)下，