基于黑板的多Agent智能決策支持系統(tǒng)的Agent實(shí)現(xiàn)

2 基于黑板的多Agent智能決策支持系統(tǒng)
在基于黑板的多Agent智能決策支持系統(tǒng)中，每種決策任務(wù)或功能是由獨(dú)立的Agent完成，各種Agent通過(guò)相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)從各自角度分析問(wèn)題，每個(gè)Agent能力、意志和信念的不同，使它們具有問(wèn)題求解領(lǐng)域的知識(shí)以及問(wèn)題求解的技能也不同。不同的Agent從自身角度審視決策問(wèn)題獨(dú)立完成子任務(wù)，然后通過(guò)黑板協(xié)同合作實(shí)現(xiàn)共同目標(biāo)。由于Agent的自治性和實(shí)體化，可以隨時(shí)加入或離開一個(gè)問(wèn)題求解系統(tǒng)，使得決策者方便地參與到?jīng)Q策過(guò)程中，從而保證系統(tǒng)的靈活性。這里所構(gòu)建的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)為交互層、智能決策層和資源層的3層體系結(jié)構(gòu)，如圖1所示。其中智能界面Agent和決策用戶組成交互層；黑板、功能Agent和決策Agent組成智能決策層；模型庫(kù)及模型庫(kù)管理系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)及知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)、方法庫(kù)及方法庫(kù)管理系統(tǒng)及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和多庫(kù)協(xié)同器組成資源層。
2．1 智能界面Agent
智能界面Agent是基于Agent的智能決策支持系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)中與決策者聯(lián)系的部件，能夠獨(dú)立持續(xù)運(yùn)行。系統(tǒng)通過(guò)它和決策者通信，或利用學(xué)習(xí)用戶的目標(biāo)、愛(ài)好、習(xí)慣、經(jīng)驗(yàn)、行為等，使用戶高效地完成任務(wù)。智能界面A―gent代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人機(jī)交互界面，強(qiáng)調(diào)Agent的自主性和學(xué)習(xí)性，可以主動(dòng)探測(cè)環(huán)境變化，在與用戶交互共同作用的決策中，通過(guò)不斷學(xué)習(xí)，獲得用戶某些特征知識(shí)，從而在決策過(guò)程中根據(jù)感知到的用戶行為方式提供合適的用戶界面，自主地做出與用戶意志相符合的策略。智能界面Agent的全局知識(shí)中主要包括：?jiǎn)栴}領(lǐng)域知識(shí)、用戶模型或用戶知識(shí)、自身知識(shí)、其他Agent能力知識(shí)。它采用發(fā)現(xiàn)和模擬用戶學(xué)習(xí)知識(shí)，獲得用戶的正向和反向反饋學(xué)習(xí)知識(shí)．用戶的指導(dǎo)獲得知識(shí)，通過(guò)與其他Agent的通訊獲取知識(shí)等。

2．2 功能Agent
功能Agent監(jiān)督黑板數(shù)據(jù)平面變化，匹配各決策A―gent的激活條件和黑板各平面信息，將黑板上的信息發(fā)給相應(yīng)的決策Agent。功能Agent利用系統(tǒng)的消息、隊(duì)列機(jī)制發(fā)送黑板上的信息，并且負(fù)責(zé)報(bào)告系統(tǒng)運(yùn)行情況，向用戶報(bào)告任務(wù)完成情況，并提供解釋和查詢。其內(nèi)部有一個(gè)各決策Agent讀黑板的激活條件表，當(dāng)黑板各層信息變化時(shí)，則檢查與該層信息變化有關(guān)的激活條件表，如果匹配，則進(jìn)一步分析，決定是直接激活相應(yīng)的決策Agent讀取黑板信息完成相應(yīng)的任務(wù)或者是做其他操作，例如提供報(bào)告和解釋等。同時(shí)還隨時(shí)提供系統(tǒng)執(zhí)行情況的查詢。它實(shí)際上就是一個(gè)可以對(duì)黑板上信息、變化進(jìn)行感知的反應(yīng)型Agent，每當(dāng)黑板上信息改變時(shí)觸發(fā)它的檢查黑板各數(shù)據(jù)平面動(dòng)作。
2．3 決策Agent
決策Agent在某個(gè)特定領(lǐng)域有解決問(wèn)題的知識(shí)和技能。把每一種決策方法設(shè)計(jì)為一個(gè)決策Agent，多個(gè)決策Agent在功能Agent的控制和監(jiān)督下，通過(guò)相互間的協(xié)調(diào)和合作，能夠解決復(fù)雜決策問(wèn)題。這類Agent是可擴(kuò)展的，隨著決策理論的發(fā)展和智能化決策方法的進(jìn)步，可以開發(fā)更多的決策Agent。決策Agent沒(méi)有關(guān)于外部環(huán)境的模型，沒(méi)有關(guān)于其他Agent的知識(shí)，但仍然有與其他Agent交互的能力。

3 Agent的實(shí)現(xiàn)技術(shù)
3．1 Agent的抽象結(jié)構(gòu)
Agent行為包含：感知、認(rèn)知、行為3個(gè)階段。首先感知外部環(huán)境信息，然后由認(rèn)知處理部分根據(jù)自身狀態(tài)，通過(guò)制定相應(yīng)的決策方案，根據(jù)決策方案從多種決策方法中選擇并執(zhí)行合適的方法，從而表現(xiàn)出主動(dòng)的智能行為。在認(rèn)知處理中，還需要進(jìn)行規(guī)劃及學(xué)習(xí)等過(guò)程，從而不斷學(xué)習(xí)新的知識(shí)，使Agent智能不斷提高。行為輸出部分通過(guò)Agent行為對(duì)外界環(huán)境施加影響。以下對(duì)Agent進(jìn)行形式的抽象描述：
首先假設(shè)環(huán)境是任何離散的瞬時(shí)狀態(tài)的有限集合E：E={e，e’…}，Agent有一個(gè)可執(zhí)行動(dòng)作的清單，可改變環(huán)境狀態(tài)Ac={a，a’…}為(有限的)動(dòng)作集合。
環(huán)境從某個(gè)狀態(tài)開始，Agent選擇一個(gè)動(dòng)作作用于該狀態(tài)。動(dòng)作結(jié)果是環(huán)境可能到達(dá)的某些狀態(tài)。然而，只有一個(gè)狀態(tài)可以真正實(shí)現(xiàn)，當(dāng)然，Agent事先并不知道哪個(gè)狀態(tài)會(huì)實(shí)現(xiàn)。在第二個(gè)狀態(tài)的基礎(chǔ)上，Agent繼續(xù)選擇一個(gè)動(dòng)作執(zhí)行，環(huán)境到達(dá)可能狀態(tài)集中的一個(gè)狀態(tài)。然后，Agent再選擇另一個(gè)動(dòng)作，如此繼續(xù)下去。
Agent在環(huán)境中一次執(zhí)行r是環(huán)境狀態(tài)e與動(dòng)作a交替的一個(gè)序列。假設(shè)：R是所有可能的(和上的)有限序列集合：RAC是以動(dòng)作結(jié)束的序列所組成的R子集；RE是以狀態(tài)結(jié)束的序列所組成的R子集；用r，r’…代表R的成員。
為了表示Agent的動(dòng)作作用于環(huán)境的效果，引入狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)τ：RAC→RE。狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)建立一個(gè)執(zhí)行(假設(shè)以Agent的動(dòng)作作為結(jié)束)與可能的環(huán)境狀態(tài)集合之間的映射，這些環(huán)境狀態(tài)是動(dòng)作執(zhí)行的結(jié)果。