基于信任機(jī)制的多Agent系統(tǒng)協(xié)同研究.pdf

1、隨著人工智能領(lǐng)域的不斷發(fā)展，多Agent系統(tǒng)(Multi-Agent System，MAS)協(xié)同已經(jīng)成為MAS系統(tǒng)研究中一個(gè)十分重要的問(wèn)題。多Agent協(xié)同是指多個(gè)Agent合理有效地解決問(wèn)題或者任務(wù)的過(guò)程，它既包含了在完成任務(wù)過(guò)程中如何處理各個(gè)Agent之間沖突的問(wèn)題，又包含了在處理合作求解過(guò)程中采用何種求解方法的問(wèn)題。目前，其研究主要集中在兩個(gè)方面：面向理論的研究，面向應(yīng)用的研究。理論研究主要包括協(xié)同框架的搭建，大規(guī)模自治Agent

2、系統(tǒng)之間的合作機(jī)制。應(yīng)用研究主要集中在信息采集、系統(tǒng)優(yōu)化、移動(dòng)Agent、機(jī)器人足球賽等方面。
　　 本文主要研究基于信任機(jī)制的MAS系統(tǒng)的協(xié)同問(wèn)題，主要解決在開(kāi)放動(dòng)態(tài)的MAS環(huán)境下，如何通過(guò)生物智能方法建立MAS協(xié)同機(jī)制，并實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)資源的優(yōu)化配置；并且將信任機(jī)制引入到MAS協(xié)同工作中，以使Agent處理任務(wù)更有效，節(jié)省系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)。
　　 目前研究者采用多種方法對(duì)MAS協(xié)同框架進(jìn)行了研究，其中較為重要的是基于對(duì)策論關(guān)于Ag

3、ent行為協(xié)調(diào)、協(xié)作的研究。該方法已經(jīng)取得了很多研究成果，但是它對(duì)于協(xié)同模型的設(shè)計(jì)主要體現(xiàn)在形式化描述方面，并沒(méi)有對(duì)模型本身采用何種優(yōu)化算法進(jìn)行說(shuō)明。本文采用基于生物智能中的人工免疫算法設(shè)計(jì)了一種MAS協(xié)同模型，從算法層面對(duì)MAS協(xié)同模型進(jìn)行了研究。
　　 分布式人工智能領(lǐng)域其它方面的研究進(jìn)展也不斷地影響著MAS協(xié)同研究。在開(kāi)放MAS系統(tǒng)中，Agent可以在任何時(shí)刻進(jìn)入或離開(kāi)，并且Agent本身存在自利性，傳統(tǒng)的方法已經(jīng)不適合開(kāi)

4、放環(huán)境的需要。由于開(kāi)放MAS系統(tǒng)中各個(gè)Agent自身的特性，Agent之間的關(guān)系對(duì)系統(tǒng)的影響十分明顯。如何處理這些特性和關(guān)系，以更加有效地提高M(jìn)AS系統(tǒng)解決問(wèn)題的能力，就成為研究者十分關(guān)心的問(wèn)題。我們通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，從Agent的個(gè)體特征和服務(wù)期望出發(fā)，改進(jìn)Agent的信任與信譽(yù)機(jī)制，使用更類(lèi)似于人類(lèi)社會(huì)的機(jī)制，可以更好地處理多個(gè)Agent之間的協(xié)同問(wèn)題，使MAS的研究更加適應(yīng)人類(lèi)社會(huì)的需要。
　　 本文對(duì)MAS協(xié)同和信任機(jī)制進(jìn)行

5、了研究和討論，將Agent之間的信任關(guān)系引入?yún)f(xié)同過(guò)程中，使協(xié)同工作更具有理性，并更有效。
　　 本文的主要工作如下：
　　 (1)提出了一種基于人工免疫的協(xié)同MAS模型，將人工免疫系統(tǒng)中的克隆選擇、親和力計(jì)算引入MAS合作求解過(guò)程中，來(lái)處理供應(yīng)鏈管理問(wèn)題，提高Agent個(gè)體的學(xué)習(xí)能力。通過(guò)研究多個(gè)Agent交互過(guò)程中各個(gè)Agent之間的關(guān)系，規(guī)定了MAS系統(tǒng)中的主要參數(shù)，使系統(tǒng)有較好的任務(wù)求解能力和求解效率。
　　

6、 (2)提出了一種應(yīng)用于開(kāi)放MAS的信任模型(E-FIRE)。它對(duì)當(dāng)前流行的FIRE模型進(jìn)行了改進(jìn)，更有效地體現(xiàn)了系統(tǒng)交互過(guò)程中，Agent之間個(gè)性特征差異對(duì)信任模型的影響。E-FIRE模型引入了消費(fèi)者和服務(wù)提供者的個(gè)性特征。一個(gè)消費(fèi)者想要得到另一消費(fèi)者在某次交互中獲得的服務(wù)質(zhì)量，不能僅根據(jù)該消費(fèi)者在此次交互后給出的評(píng)分，而且需要考慮該消費(fèi)者的期望。同時(shí)，在消費(fèi)者為選擇提供者而計(jì)算提供者的綜合信任評(píng)分時(shí)，更多地依靠提供證據(jù)的消費(fèi)者對(duì)提

7、供者的直接信任，從而減少了Agent間的通信量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在交互次數(shù)較少時(shí)，E-FIRE模型的性能與FIRE模型的性能相當(dāng)；隨著交互次數(shù)的增多，E-FIRE模型的性能更優(yōu)。
　　 (3)通過(guò)對(duì)MAS協(xié)同與協(xié)商的關(guān)系的研究，將適用于MAS協(xié)同的信任機(jī)制引入到一體化協(xié)商過(guò)程中，完善了一體化協(xié)商過(guò)程中由于Agent自利性帶來(lái)的對(duì)待協(xié)商過(guò)程的態(tài)度問(wèn)題。采用直接信任與證人信任相結(jié)合的綜合信任機(jī)制，較好地解決了面對(duì)開(kāi)放MAS環(huán)境中一體化