多Agent
多agent结构
多agent结构
多agent结构介绍如下：
多agent结构系统（MAS）由多个自主或半自主的智能体组成，每个Agent或者履行自己的职责，或者与其他Agent通信获取信息互相协作完成整个问题的求解。
与单Agent相比，多agent结构有如下特点：①社会性：Agent 处于由多个Agent构成的社会环境中，通过某种Agent语言与其他Agent实施灵活多样的交互和通讯，实现与其他Agent的合作、协同、协商、竞争等。
②自制性：在多Agent系统中一个Agent发出请求后，其他Agent只有同时具备提供此服务的能力与兴趣时才能接受动作委托，即一个Agent不能强制另一个Agent提供某种服务。
这一特点最适用于学习者特征的获取。
③协作性：在多agent结构系统中，具有不同目标的各个Agent必须相互协作、协同、协商对未完成问题的求解。
多agent的制造执行系统设计方案
04
关键技术实现
异构agent的互操作性
01
通信协议
建立统一的通信协议，确保不同 agent之间能够进行有效的信息 交换和协同工作。
接口标准
02
03
数据格式统一
定义统一的接口标准，规范 agent之间的交互行为，降低互 操作难度。
制定统一的数据格式标准，便于 不同agent之间进行数据交换和 处理。
性能优化
根据测试结果，对系统进行优化，提高各项 性能指标。
实际应用案例分析
案例选择
系统实施与运行
选择具有代表性的实际生产案例，用于测 试系统的实际应用效果。
将系统应用于所选的实际生产案例中，并 运行系统进行生产执行。
结果分析
改进建议
分析系统在实际应用中的表现，评估系统 的功能、性能和稳定性等方面的表现。
开放性
多agent系统能够与其他系统进行交 互和集成，具有良好的可扩展性和可 定制性。
多agent系统在制造执行系统中的应用
智能化生产调度
通过多agent系统实现生产任务的智 能调度和优化分配，提高生产效率。
协同作业
多agent系统能够实现生产线上各个 环节的协同作业，提高生产线的整体 性能和稳定性。
动态任务分配与负载均衡
任务需求分析
01
对制造任务进行详细分析，明确任务需求和资源要求。
动态分配算法
02
采用高效的动态任务分配算法，根据实时负载情况和资源可用
性进行任务调度。
负载均衡策略
03
制定合理的负载均衡策略，确保系统资源得到充分利用，提高
整体效率。
实时决策与优化算法
实时监控与反馈机制
建立实时的监控和反馈机制，收集系统运行 数据，为决策提供依据。
多Agent系统理论概述
多Agent系统理论概述摘要：Agent在AI(AI:Artificial Intelligence)研究领域已经成为热点，Agent 技术提供了一种新的计算和问题求解规范。
本文简要的讨论Agent、多Agent系统。
关键词：多Agent系统概述1Agent概述1.1Agent的基本概念Agent的概念最早出现在20世纪70年代的人工智能中，80年代后期，被译为“代”理，“智能体”或“智能主体”。
这些概念在许多领域被引用，不同的研究领域和内容，给出了许多不尽相同的定义。
目前为止还没有一个对Agent统一的定义，但多数研究者接受wooldridge和Jelinings所提出的Agent定义，即Agent 是一个具有自治性、社会能力和反应特性的计算机软、硬件系统，它具有自治性、社会能力、反应性和主动性。
1.2Agent具有的特性根据wooldridge的定义，对于Agent所应具有以下特征：1.自治性(Autonomy)：Agent一般都具有自己的资源和局部于自身的控制机制，能够在没有外界直接操控下，根据自身的内部状态以及感知的外部环境信息，决定和控制自身的行为。
2.社会能力(Social Ability)：Agent之间并不是孤立的。
和人一样，Agent具有通信能力，能够通过某种Agent通信语言与其他Agent进行各种各样的交互，也能和其他各类Agent一起有效地完成各种层次的协同工作。
3.反应性(Reactivity)：Agent能够及时地感知其所在外部环境的变化，并能够针对一些特定的时间做出相应的反应。
4.主动性(activity)：Agent能够遵循其承诺采取主动行动，表现出面向目标的行为。
它要求Agent保持比较稳定的目标，它的动作都是以此目标为依据的，从而产生一种叫做目标指引的行为(Goal Directed Behavior)。
1.3Agent分类从不同的角度，Agent有下面几种分类方法：1.根据Agent的存在形式：分为有形Agent和无形Agent。
多Agent系统体系结构及建模方法研究
建模方法
多Agent系统建模是指通过一定方法和步骤将多Agent系统的需求、体系结构、 行为和交互等要素描述出来。以下是多Agent系统建模的一般步骤：
1、需求分析：明确多Agent系统的目标、功能和性能要求，了解系统的环境 和约束条件，为建模提供基础。
2、体系结构设计：根据需求分析的结果，设计多Agent系统的体系结构，包 括智能体的组织、通信协议、协调机制等，为建模提供框架。
3、分布式计算：多Agent系统的特点之一是分布式，而云计算、大数据等技 术提供了分布式计算的手段，使得多Agent系统的计算和存储能力可以得到更 好的扩展和管理。
4、安全性：多Agent系统需要保护系统中敏感数据的安全性，云计算、大数 据等技术提供了数据加密、安全存储和访问控制等手段，可以有效地保障多 Agent系统的安全性。
2、分散式：将多个智能体分散到不同的节点上，每个节点管理自己的智能体， 节点之间通过通信和协调来完成整体任务。这种体系结构适用于规模较大、任 务较为复杂的系统。
3、层次式：将多个智能体按照层次结构组织，每个层次包含多个智能体，不 同层次之间的智能体通过通信和协调完成整体任务。这种体系结构适用于具有 明显层次结构和分工的系统。
多Agent系统体系结构
多Agent系统具有以下特点：
1、分布式：多Agent系统中的智能体可以分布在不同的地理位置上，具有独 立的运行环境，能够自主地执行任务。
2、自治性：每个智能体都有自己的目标和愿望，能够自主地作出决策和控制 自己的行为。
3、协作性：多Agent系统的目标是让多个智能体协作完成一个整体任务或达 到一个共同的目标，因此需要智能体之间的相互通信和协调。
需求分析：
1、智能交通管理系统的目标是提高交通运行效率和管理水平，减少交通拥堵 和事故。
多Agent系统在智能物流中的应用设计
多Agent系统在智能物流中的应用设计智能物流是当前物流行业发展的一个重要方向，而多Agent系统作为人工智能的一项核心技术，具备分布式、并行处理和智能决策等优势，可以为智能物流系统的设计和优化提供很好的支持。
本文将针对多Agent系统在智能物流中的应用设计展开讨论。
首先，多Agent系统可以应用于智能路线规划。
在传统物流中，路线规划主要依赖专业人员的经验和运输规划软件，但面对复杂的物流网络和不断变化的环境因素，传统方法往往效率低下且不够灵活。
而多Agent系统可以将物流网络中的各个节点视为独立的Agent，通过相互协作和信息交换来实现更高效、更灵活的路线规划。
通过Agent之间的通信和合作，可以实现实时动态的路线调整和优化，提高物流系统的运输效率和灵活性。
其次，多Agent系统可以应用于智能仓储管理。
仓储管理是物流系统中的核心环节，传统仓储管理往往依赖于人工操作和手动记录，存在效率低下、易出错等问题。
而多Agent系统可以通过对仓储系统进行建模，将仓库中的各个货架、货物和物流设备视为独立的Agent，通过Agent之间的协作和规划，实现智能化的仓储管理。
例如，通过智能传感器和可编程机器人的结合，可以实现自动化的货物入库、出库和库存管理，减少人工操作的时间和成本，提高仓储效率和准确性。
此外，多Agent系统还可以应用于智能配送调度。
在传统配送调度中，往往需要根据不同的配送需求和资源限制进行决策，这涉及到大规模的协作和决策问题。
而多Agent系统可以将配送系统中的各个配送车辆、配送点和配送任务视为独立的Agent，通过Agent之间的通信和协作，实现分布式的配送调度。
通过智能决策和实时优化算法，可以提高配送效率，减少运输时间和成本，为客户提供更高质量的服务。
最后，多Agent系统还可以应用于智能供应链管理。
供应链管理是物流系统中的关键环节，传统供应链管理往往存在信息不对称、决策滞后等问题。
而多Agent系统可以将供应链中的各个节点和参与方视为独立的Agent，通过Agent之间的信息共享、协作和决策，实现供应链中各个环节的智能化管理。
基于多Agent的软件开发研究
基于多Agent的软件开发研究一、引言随着人工智能技术的发展，多Agent技术逐渐成为了软件开发中的热点研究领域。
多Agent技术通过将软件系统划分成多个Agent，从而提高软件系统的可靠性、安全性和效率等方面的性能。
本文将探讨基于多Agent的软件开发研究及其应用。
二、多Agent技术1.多Agent技术概述Agent是指一个具有自主决策能力和交互能力的实体，能够自主地完成某些任务。
而多Agent技术则是指将多个独立的Agent组成一个协同的智能系统，通过相互之间的协作和交互完成复杂的任务。
在多Agent系统中，每个Agent都有自己的目标和行为，并且能够通过与其他Agent进行通信、协作和竞争来实现自己的目标。
2.多Agent系统的关键技术多Agent系统的关键技术包括分布式问题求解技术、Agent通信协议、Agent知识表示和推理技术、Agent协作技术等。
其中，分布式问题求解技术是多Agent系统的核心技术之一，它能够将一个大规模的问题分解成多个小规模的子问题，然后分配给不同的Agent进行求解，从而提高问题的求解效率和质量。
三、基于多Agent的软件开发研究1.多Agent系统在软件开发中的应用目前，多Agent技术已经在软件开发中得到了广泛的应用，例如在电子商务、智能交通、人工智能等领域都有着重要的应用。
在这些领域中，多Agent技术能够通过增加系统的智能性和灵活性，提高系统的性能和可靠性。
2.基于多Agent的软件开发流程基于多Agent的软件开发流程包括需求分析、Agent设计、Agent实现、Agent测试和系统集成等阶段。
在需求分析阶段，需要根据用户需求和系统目标确定系统架构和Agent组成；在Agent 设计阶段，需要对每个Agent进行建模并设计Agent之间的通信协议；在Agent实现阶段，需要根据Agent设计完成Agent的编程和实现；在Agent测试阶段，需要对每个Agent进行单元测试和集成测试；最后在系统集成阶段，需要将所有Agent进行集成测试和调试以实现系统的稳定运行。
人工智能引论 第13讲 智能Agent及多Agent系统
7
13.2.2 分布式问题求解过程
分布式问题求解过程可以分为四步： 任务分解 任务分配 子问题求解 结果综合
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分布式问题求解系统中协作的分类
按节点间协作量的多少，协作分为三类： 全协作系统 无协作系统 半协作系统 常用的通信方式有： 共享全局存储器 信息传递 黑板模型
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13.3 智能Agent及多Agent系统
多Agent系统主要研究在逻辑上或 物理上分离的多个Agent协调其智能行 为，即知识、目标、意图及规划等，实 现问题求解。可以看作是一种由底向上 设计的系统。
10
Agent的思想
智能Agent的几个典型的实例： Microsoft的Office助手 计算机病毒（破坏Agent） 计算机游戏或模拟中的智能角色 贸易和谈判 Agent（如 Ebay 的拍卖 Agent） 网络蜘蛛Web Spider（搜索引擎中的数据 搜集和索引Agent，如Google）
第13讲 智能Agent及多Agent系统
Chapter 13 Intelligent Agent & MultiAgent Systems
1
内容
1. 概述 2. 分布式问题求解 3. Agent 4. Agent理论 5. Agent结构 6. Agent通信 7. Agent的协调与协作 8. 多Agent环境MAGE 9. 面向Agent的软件技术 10. Mobile Agent 11. 若干前沿问题讨论
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13.1 概述
分布式人工智能（DAI）主要研 究在逻辑上或物理上分散的智能系统 如何并行的、相互协作地实现问题求 解。
多Agent智能控制技术在复杂系统中的应用
多Agent智能控制技术在复杂系统中的应用随着科技的不断发展和应用，智能控制技术受到了越来越多的关注和重视。
特别是多Agent智能控制技术被应用在复杂系统中，不仅能够提高系统的效率和性能，还能够有效地解决一些难以通过传统方法解决的问题。
本文将介绍多Agent智能控制技术在复杂系统中的应用及其优势和挑战。
一、多Agent智能控制技术的基本概念多Agent智能控制技术是指利用多个智能体（即Agent）之间协作和互相竞争的方式来协调和控制一个系统，以实现系统的最优化。
每个Agent都有自己的知识库和决策能力，可以独立地进行需求分析、决策和行动，同时也可以与其他Agent进行交互和协作，共同完成一项任务。
多Agent智能控制技术的核心在于通过智能体之间的相互作用和协作来实现系统的自适应和优化。
二、多Agent智能控制技术在复杂系统中的应用非常广泛，涉及到很多领域，如制造业、交通运输、环境保护、金融等。
以下是一些典型的应用场景。
1.制造业在制造业中，复杂的生产流程和生产线通常需要协调各种物流和信息流程。
多Agent智能控制技术可以通过分析生产线上的各种数据，自动识别生产线上的拥堵点和瓶颈，然后根据情况进行调整，以实现更加高效和稳定的生产过程。
2.交通运输交通运输领域是一个典型的复杂系统，其中包括了各种车辆、道路、交通信号、乘客等因素。
多Agent智能控制技术可以通过对各种车辆和数据的分析，自动预测交通状况和交通拥堵，然后提前调整车辆路线和交通信号，从而实现更加平稳和高效的交通运输。
3.环境保护环境保护是一个极其复杂的系统，其中需要涉及到各种环境数据、环境监测站点、污染源等因素。
多Agent智能控制技术可以通过对各种环境数据的分析，实现对污染源的监测和控制，从而达到更加高效和准确的环境保护效果。
4.金融在金融领域，各种金融数据和金融市场因素非常复杂。
多Agent智能控制技术可以通过对这些数据的分析，实现对金融市场的预测和监测，从而帮助投资者和交易员更加准确地做出金融决策。
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Thanks
• 自主性： • Agent具有属于其自身的 计算资源和局部于自身行 为控制的机制，能在无外 界直接操纵的情况下，根 据其内部状态和感知到的 （外部）环境信息，决定 和控制自身的行为。
• 交互性： • 能与其他Agent进行 多种形式的交互， 能有效地与其他 Agent协同工作。
多 Agent网络信息检索框架
• 基于XML 的多 Agent 信息检索框架有3 种 类型的Agent 组成如图所示：一种是管理 Agent 用于提取信息的语义和合作 Agent 处理详情, 一种是接口Agents为用户和系 统提供接口, 还有一种是搜寻Agents用于 在 www 上搜索信息, 多个 Agent 间使用 xml作为它们的通信语言,相互沟通执行检 索任务。
个体Agent体系结构
• 个体Agent体系结构是指在多Agent系 统中单个Agent的构造结构。每个 Agent都是处于一定的环境中，通过感 知外界的环境并进行一些推理来决定 完成某些动作，然后执行这些动作。 Agent的智能也主要体现在这些推理上。 推理依据和推理的熟练程度决定了个 体Agent的体系结构。
Agent的实现（即编程）工具
分为两类：一类是专用的面向 Agent的程序语言，另一类则是 现有的通用面向对象程序语言 （或其扩充）。 • 已知的专用Agent编程语言有 Agent描述语言ADL、Agent处理 控制语言PCL和Agent通信语言 SACL（中科院计算所开发［史 忠植，1998年］）、AGENT0、 PLACA
• 层次结构 Agent群体中的Agent被分 层，在每一层的决策和该 层的控制权集中在其上层 Agent上上层控制下层
• 联盟结构 将系统中的Agent根据某种方式划 分成一个个的Agent联盟。各联盟 之间的关系与网络结构中各Agent 之间的关系一样。每个联盟有一个 协助Agent，不同联盟中Agent之 间的交互都是通过各联盟之间的 Agent协助完成
• Agent的实现（即编程）工具可
多Agent体系结构
个体Agent体系结构
Agent群体社会结构
MAS的体系结构
• 体系结构是对要完成的特定任务进行特定的 分解的一般方法学。 • Agent体系结构研究的是怎样通过互相协商 与合作实现多Agent体系结构研究的是怎样 为构造Agent按一定的方法将Agent分解成各 种功能模块。 • 多 Agent 系 统 是 Agent 群 体 ， 其 中 的 各 个 Agent通过互相协商与合作来实现多Agent系 统的功能。 • 。
系统优越性
• 系统兼顾了传统的用户请求下载的模式，然后又通过用户注册的信 息动态配送用户个性化需求的资源，驻留在服务端上用作分析 Agent，可以通过自身掌握的用户模板并通过从客户端监控Agent而 获得的消息来提取用户的个性特征和需求，将个性化分析来的结果 作为条件，在信息资源库中查找客户端请求的用户感兴趣的信息资 源或更高层次的知识和规律，并以此定制特色服务来主动提供给用 户，达到一个主动配送的特点。 • 由于采用多Agent技术，服务器端可以更好地与客户端联系，对于 客户的需求就可以错过高峰时期下载。比如，服务器端通过分析客 户的个性化需要，在客户人工请求以前的时期内，在网络使用低谷 时间段，系统就自动配送给客户端，在网络高峰期尽量不配送，或 有选择地响应客户的需求，这样就可以充分利用网络带宽，而且体 现了系统的智能性，最大效率地配送资源。 • 系统采用了多层安全措施，首先资源需求用户的相应信息要在服务 器端进行注册，并抽象为约束条件；其次在数据流传输过程中使用 加密算法来进行加密，而在客户端使用相应的解密算法把教育信息 资源还原。
其它 Agent
通信 传 感 器
Agent
目 标 效 应 器
内部状态
规 化
决 策
知 识
库
环
境
2.移动Agent
移动Agent是一种特殊的Agent,它 除了具有Agent的基本属性以外,移动性是 其最重要的特点,它可以从一台机器通过 网络移动到另外一台机器运行,并根据需 要克隆或生成子Agent,子Agent具有同父 Agent相同的性质.
• Agent是一个具有自适应性和智能性的软件 实体，能代表用户或其它程序，以主动服 务的方式完成一项工作。
Agent（面向主体）与对象的区别
• 相似性：实体性、封装状态，可以执行某种动作和方法； 通过消息进行通讯； • 区别： 1）在决定是否执行对象的方法时，决定权不同；面向对象 系统中，决定权在主动调用方法的对象，而在Agent系 统中，决定权在在接受请求的Agent；。 2）灵活的行为能力（反应的、预动的、社会的）作为 Agent的基本属性之一考虑； 3) Agent在实现上并行特点作为最基本的特性出现； 而传统对象不是这样；
• 。
系统工作流程
• 首先在系统中，服务器资源配送监控Agent一方面自动查 找服务器端资源库来监控进度，另一方面监控用户提交的 需求，然后通过感知到的情况自动把相应的新的资源压缩、 加密和打包; • 下一步完成更新资源地址的发布，并通过和客户端资源配 送监控Agent的交互感知用户资源库的状态,用户身份验证 （已经保存在数据库中）通过后自动配送服务器端资源地 址到客户端地址库；客户端资源配送Agent根据自己的本 地约束经过与服务器资源配送Agent协商。 • 协商完成后,客户端开始获取资源信息包，完成后客户端 配送Agent对资源解包,升级Agent来自动解密，解压缩， 解包，同时自动配置用户升级情况和用户使用资源情况， 完成整个资源配送。
Agent至少应具备以下 几方面的关键属性：
① ② ③ ④ ⑤ 自主性 交互性 反应性 主动性 推理和规划能力
Example:
1.BDI模型
• 当前主体(agent)使用的BDI模型一般都是在 Cohen和Levesque的正规模态逻辑的意图 模型以及Rao和Georgeff的BDI计算数逻辑 模型基础上发展起来的，即侧重于形式描 述信念(belief)、愿望(desire)和意图 (intention)，简称BDI，其本质上要解决的 问题是如何确定主体(agent)的目标以及如 何实现这个目标。 • 一个BDI模型包含三种基本成分：
• 反应性： • 能感知所处的环境， 并对相关事件做出 适时反应。
• 主动性： • 能遵循承诺采取主动 行动，表现出面向目 标的行为。
• 推理和规划能力： • Agent具有学习知识 和经验及进行相关 的推理和智能计算 的能力。
多Agent系统的产生
• 随着计算机技术和信息科学技术的快速发展，计 算机环境发生了很大的改变。一些传统的软件系 统在实际应用中遇到了一些问题 实际应用中遇到了一些问题，如:由于要求计 实际应用中遇到了一些问题 要求计 算及自动完成任务复杂性增加，所以不能满足智 算及自动完成任务复杂性增加 能化的需要；由于要求计算机掌握一些控制权 要求计算机掌握一些控制权， 要求计算机掌握一些控制权 代理完成一些有严格安全要求的任务，所以不能 满足计算机代理完成任务的需要；要求计算机能 要求计算机能 够人性化。这些限制迫切要求出现一种能够体现 够人性化 人性化的智能系统——多agent系统孕育而生。 （给大家解释一下为什么agent没有翻译） • Agent和多Agent系统是当今计算机科学技术领域、 信息工程领域和网络与通信领域十分活跃的前沿 研究方向之一，其应用范围也越来越广泛。
移动Agent主要特点有:
(1)移动性能 移动性能: 移动性能 移动Agent可以在异构网络和分布式 计算机环境中自主、自动地迁移,携 带信息或寻找适当的信息资源,进行 就地的信息处理,代理用户完成信息 传递、网页查询、数据和知识发现、 信息变换等多种任务.
(2)异构和异步性能 异构和异步性能: 异构和异步性能 移动Agent可以支持异构计算机软件、硬 件环境,能进行异步通讯和计算. (3)降低网络通讯费用 降低网络通讯费用:传送大量的原始信息不 降低网络通讯费用 但费时还容易阻塞网络,如果将Agent移动 到信息存储的地方,进行局部搜索和选择后, 将选中的信息通过网络传送给用户,会大大 减少远程计算机网络的连接费用.
通常翻译为：代理 。 但，近年来，更趋向于翻译为：智能体 1．通常指代表一个应用程序处理查询 并返回结果的软件。 2．驻留在所有受管设备中并向管理站报告 指定变量值的过程。 3． 在Cisco硬件结构中，提供一或多个介质 接口的独立处理机卡。 简单来说，Agent是一种实体，而且是一种具有智能的实 体。这种实体可以是智能软件、智能设备、智能机器人 或智能计算机系统等等，甚至也可以是人。
移动Agent 是具有移动特性(Mobility)的 智能Agent,它可以自主地在 网络上从一台主机移动到另 一台主机,并代表用户完成指 定的任务,如检索、过滤和收 集信息,甚至可以代表用户进 行商业活动。
多Agent系统
• 多Agent系统是一个松散耦合的Agent网络， 这 些 Agent 通 过 交 互 、 协 作 进 行 问 题 求 解 （所解问题一般是单个Agent能力或知识所 不及的）。其中的每一个Agent都是自主的， 它们可以由不同的设计方法和语言开发而成 的，因而可能是完全异质的。
② 自治性： 在多Agent系统中一个Agent发出请求后， 其他Agent只有同时具备提供此服务的能 力与兴趣时才能接受动作委托，即一个 Agent不能强制另一个Agent提供某种服 务。这一特点最适用于学习者特征的获 取。
③ 协作性： 在多Agent系统中， 具有不同目标的各 个Agent必须相互协 作、协同、协商对 未完成问题的求解
多Agent系统具有如下特征：
(1)每个Agent拥有解决问题的不完全的信息 或能力； (2)没有系统全局控制； (3)数据是分散的； (4)计算是异步的。
与单Agent相比，MAS有如下特点：
① 社会性： Agent处于由多个Agent构 成的社会环境中，通过某 种Agent语言与其他Agent 实施灵活多样的交互和通 讯，实现与其他Agent的合 作、协同、协商、竞争等。