多智能体系统文献综述

多智能体系统文献综述

摘要：对多智能体系统及其协同控制理论研究和应用方面的发展现状进行了简要概述.首先给出Agent及多Agent系统的概念和特性等,介绍了研究多Agent系统协同控制时通常用到的代数图论;然后综述了近年来多Agent系统群集运动和协同控制一致性方面的研究状况,并讨论了其在军事、交通运输、智能机器人等方面的成功应用;最后,对多Agent系统未来的发展方向进行了探讨和分析,提出几个具有理论和实践意义的研究方向,以促使多Agent系统及其协同控制理论和应用的深入研究.

关键词：多Agent系统(MAS)；协同控制；代数图论；群集运动；一致性协议

分布式人工智能是人工智能领域中一个重要的研究方向,而多Agent系统(multi-Agent systemMAS)则是其一个主要的分支. 20世纪90年代,随着计算机技术、网络技术、通信技术的飞速发展,Agent及MAS的相关研究已经成为控制领域的一个新兴的研究方向.由于Agent体现了人类的社会智能,具有很强的自治性和适应性,因此,越来越多的研究人员开始关注对其理论及应用方面的研究.目前,人们已经将MAS的相关技术应用到交通控制电子商务、多机器人系统、军事等诸多领域.而在MAS中,Agent之间如何在复杂环境中相互协调,共同完成任务则成为这些应用的重要前提.近年来,从控制的角度对MAS进行分析与研究已经成为国内外众多学术机构的关注热点,人们在MAS协同控制问题上做了大量的研究工作,特别是在MAS群集运动控制和协同控制一致性问题方面取得了很大的进展.目前对MAS的研究总体上来说还处于发展的初步阶段,离真正的实用化还有一定的距离;但其广泛的应用性预示着巨大的发展潜力,这必将吸引更多专家、学者投入到这一领域的研究工作中,对MAS的理论及应用做进一步探索.根据上述目的,本文主要概述了多智能体系统(MAS)在协同控制方面的研究现状及其新进展

1 Agent与MAS的相关概念

1.1 Agent的概念

Agent一词最早可见于Minsky于1986年出版的《Social of Mind》一书中.国内文献中经常将Agent翻译为:智能体、主体、代理等,但最常见的仍是采用英文“Agent”；因为Agent 的概念尚无统一标准,人们对于汉语中哪个词能更好地表达其含义还没有达到共识.介绍两种引用较多的定义形式: ①：Maes在文献[1]中将Agent定义为:试图在复杂的动态环境中实现一组目标的计算机统②：Wooldrige和Jennings在文献[2]中,从Agent的特性方面给出其弱定义和强定义Agent接受从环境中感知的输入,并产生输出动作作用于环境,这种交互通常是一个连续不断的过程.Agent不能完全控制它周围的环境,只能通过动作输出影响环境. 1.2 MAS的概念

概念：MAS是由多个Agent组成的集合,Agent之间以及Agent与环境之间通过通讯、协商与协作来共同完成单个Agent所不能解决的问题. 优点：更广泛的任务领域、更高的效率、改良的系统性能、错误容忍、鲁棒性、分布式的感知与作用、内在的并行性、对社会和

生命科学的观察等显著特性。

汉语中哪个词能更好地表达其含义还没有达到共识.介绍两种引用较多的定义形式:

①：Maes在文献[1]中将Agent定义为:试图在复杂的动态环境中实现一组目标的计算机统

②：Wooldrige和Jennings在文献[2]中,从Agent的特性方面给出其弱定义和强定义Agent 接受从环境中感知的输入,并产生输出动作作用于环境,这种交互通常是一个连续不断的过程.Agent不能完全控制它周围的环境,只能通过动作输出影响环境.

Agent接受从环境中感知的输入,并产生输出动作作用于环境,这种交互通常是一个连续不断的过程。Agent不能完全控制它周围的环境,只能通过动作输出影响环境.

1.3 MAS的组织结构

MAS的组织结构可以是集中式的或分布式的,也可以是这2种形式都存在的混合式组织结构。不同的组织结构行为方式不同,因此性能也会有所不同.一般地,MAS的组织结构主要分为以下3种类型[3]: 1)行政管理组织结构(集中式). 2)完全自治式组织结构(分布式). 3)问题求解组织结构(混合式)

2 MAS协同控制进展

经过20多年的发展，MAS的研究已经在理论和应用方面取得了很大的发展，MAS一个显著特征是：系统中每个Agent的能力有限，而大量的这样的个体聚集在一起，通过相互的作用会产生有意义的社会活动或完成单个Agent所不能完成的任务。因此MAS研究领域中一个重要的问题就是设计正确的控制策略，使MAS完成本节先简要介绍研究协同控制问题通常使用的代数图论，然后从MAS群集运动和协同控制一致性问题两个方面，论述近年来国内外在多Agent协同控制方面的研究发展状况。

2.1代数图论

有向图由一个有限顶点（或结点集合）由一个有限顶点(或结点集合V={v1,v2,…,vn}、一个有向边的集合E属于V×V和权重矩阵A所构成. eij=(vi,vj)∈E叫做边,第个元素vi称为边的起点,第2个元素vj称为边的终点,边的方向从vi指向vj.连接权值矩阵为A=[aij]且对于i ∈I(I=1,2,…, n)有: i≠j, aij>0,对于i∈I:aii=0.类似地可以定义无向图,无向图是由一个有限顶点(或结点)集合、一个无向边集合和权重矩阵构成的。

2.2 MAS群集运动及控制研究

MAS群集(Swarming/Flocking)行为是复杂性科学的一个焦点问题例如：如鸟群迁徙时会整齐编队,在遇到障碍时,这种队形还可以自动调整。如野生动物群和鱼群在遇到攻击时会形成一个合理的编队逃跑,而不是一哄而散。如蚁群在觅食时能够在食物与居住地之间选取一条最优路径,并且,当环境变化时,它们会对路径进行重新选。这些是群集行为极具代表性的例子. 1987年,Reynolds提出一个模仿动物聚集的计算机模型[4],这个基本的群集模型包括3条规则1)聚集(cohesion):所有Agent改变当前位置并向其邻近成员的平均位置运动; 2)分离