分布式人工智能41

1、分布式人工智能与Agent分布式人人工智能能DAI传统AI理论与与方法在在很大程程度上只只适用于于串行处处理结构构，但大大型智能能问题都都存在着着潜在的的并行性性、分布布性和开开放性特特点，而而并行计计算技术术和计算算机网络络的发展展为利用用这些特特性以提提高问题题求解效效率和质质量提供供了实现现基础。在这种种情况下下，DAI的研研究逐渐渐引起了了人们的的注意。分布式人人工智能能DAIDAI一一词来源源于1980年年在MIT召开开的第一一届DAI国际际会议“The Workshop on Distributed ArtificialIntelligence”，为为DAI的发展展和推广广起到很很

2、大推动动作用。Avouris N.M个体体的自治治性和粒粒度角度度将DAI的研研究分为为三个分分支：分分布式问问题求解解(DPS,DistributedProblemSolving)、多多Agent系系统(MAS, Multi-Agent System)和和并行人人工智能能(PAI,ParallelArtificialIntelligence)分布式人人工智能能DAIDPS的的研究目目标是创创建大粒粒度协作作群体，待求解解的问题题被分解解为多个个子问题题，并分分配给DPS系系统中的的个体，各个体体进行各各自的部部分求解解，所得得到的部部分解按按照一定定的方法法综合起起来得到到整体解解。在求求解

3、过程程中可能能进行协协作，但但这种协协作是可可预知的的，并被被事先安安排在问问题的求求解过程程的描述述中，个个体间的的协作是是命令/服从式式的，不不需进行行协商DPS系系统的特特点是：环境条条件已知知，设计计按自顶顶向下的的方向展展开，算算法专用用分布式人人工智能能DAIPAI主主要研究究AI的的并行计计算体系系结构，系统通通常由多多个紧密密耦合的的问题求求解器组组成，每每个求解解器是一一个细粒粒度的知知识体，PAI研究的的观点与与方法结结合了符符号主义义和联结结主义，神经元元计算机机也属于于此研究究范畴传统的DAI主主要包括括多专家家系统、分布式式专家系系统、群群体决策策支持系系统等新的分布

4、布式人工工智能理理念MASMAS系系统中各各个Agent是自主主的，生生命周期期不全为为其他Agent所知知，可以以有共同同的目标标，也可可以有各各自不同同的目标标，Agent间即可可能协作作，也可可能对抗抗，协作作形式多多种多样样（如命命令/服服从式、投票式式、磋商商式等），MAS系统统需要协协调这些些自治的的Agent的的行为。而由于于各Agent空间上上的分布布性、时时间上的的并行性性和逻辑辑上的依依赖性使使得MAS系统统的问题题求解过过程更为为复杂。DAI的三个个分支并并没有严严格的定定义和区区别，互互有交叉叉什么是Agent1980年代末末开始，Agent的的研究从从DAI领域拓拓展

5、开来来，并与与经济学学、社会会学等其其他领域域相互借借鉴与融融合，在在许多最最初不属属于DAI的应应用领域域得到更更为广泛泛的应用用，面向向Agent的的思想技技术作为为开发设设计软件件系统的的新方法法也日益益引起学学术界和和企业界界的广泛泛关注什么是Agent在应用Agent技术术的系统统中，Agent的含含义和表表现各不不相同，给Agent下一个个无争议议的定义义是很困困难的，Hewitt甚至认认为定义义什么是是Agent和和定义什什么是智智能一样样困难Agent定义义可分为为强定义义和弱定定义，弱弱定义强强调Agent的自治治性、社社会性、感知环环境并作作出反应应，强定定义在此此基础上上

6、增加了了心智状状态等高高层次的的属性Agent的分分类普遍的看看法是Agent可分分为思考考型Agent、反应应型Agent和混合合型Agent思考型Agent(deliberativeAgent)是一种种知识系系统，用用符号AI的方方法来实实现Agent的表示示和推理理。将Agent看作作一种作作为人类类个体或或社会行行为的智智能代理理的意识识系统，引入意意识态度度(intentional instance)，如如信念、愿望、意图、目标、承诺、责任等等，以表表现出被被代理者者的意识识态度代表性的的工作是是Rao和Georgeff对BDI模型型的研究究，他们们采用三三个模态态算子刻刻划信念念(

7、Belief)、愿望(Desire)和意意图(Intention)，提出出了描述述Agent意意识态度度的BDI逻辑辑这些研究究的目的的是实现现Agent的的理性平平衡，以以保证Agent正确确的执行行赋予其其的职责责Agent的分分类从形式逻逻辑的角角度对Agent理性性的研究究仍缺乏乏实用性性，而且且不能保保证Agent做出最最优决策策另一种研研究Agent理性行行为的方方法是基基于对策策论和决决策理论论的方法法，其信信念模型型是将Agent每个个行为的的可能后后果（到到达何种种状态）赋予概概率，愿愿望模型型用实数数表示那那些可能能状态的的效用，Agent的的合理行行动就是是期望效效用最优

8、优化的行行动，可可以根据据信念和和愿望得得到，这这就是效效用理性性这种方法法的实用用性较强强，但忽忽视了推推理环节节，需要要与形式式逻辑方方法进行行融合Agent的分分类思考型Agent的设设计与建建造上的的复杂性性以及在在理论上上还存在在许多问问题，使使其缺乏乏实用性性，于是是有研究究者提出出了反应应型Agent(reactive Agent)反应型Agent的思思想基础础行为主主义心理理学，认认为Agent不需要要知识，只需感感知环境境的变化化并作出出相应的的反应动动作。反反应型Agent虽然然对外环环境的变变化有很很高的响响应速度度，但智智能程度度低，缺缺乏灵活活性。Agent的分分类混

9、合型Agent(hybridAgent)的结构构可分为为两层，底层是是反应层层，不采采用符号号表示和和推理，可快速速响应并并处理外外部环境境的突发发性变化化，通常常具有较较高的优优先级；高层采采用传统统的AI方法进进行规划划、推理理和决策策。混合合型Agent综合了了前两者者的优点点，既有有高响应应速度，又有较较高的智智能和灵灵活性，是当前前研究的的主流多Agent系系统MAS导致MAS研究究兴起的的最直接接原因是是MAS的合作作问题求求解能力力大于单单个Agent，其它它原因包包括：求求解具有有分布性性的问题题、提高高系统的的效率和和鲁棒性性、与已已有软件件系统的的互操作作等。近近年来Int

10、ernet的飞飞速发展展为MAS提供供了广阔阔的应用用前景，对MAS研究究起到了了巨大的的推动作作用，出出现了基基于MAS的移移动Agent、电子子商务、网格计计算等研研究方向向MAS的的特点及及研究内内容MAS具具有如下下特点：成员Agent所拥拥有的信信息和问问题求解解能力是是不完全全的，因因而其观观点是有有局限性性的；不不存在全全局控制制；数据据是分散散或分布布的；计计算是异异步、并并发或并并行的。此外，在应用用系统中中，Agent可能具具有不同同的角色色和目的的，Agent之间的的关系也也因此不不同，可可能是合合作的，也可能能是竞争争甚至对对抗的，可以是是从属关关系，也也可能是是平行关

11、关系MAS的的研究内内容主要要包括：.组织织的形成成；协商商与协调调机制；合作机机制与任任务分配配；个性性、社会会性和规规范Agent组织织的形成成Agent组织织的形成成主要研研究组织织结构设设计、组组织结构构到Agent组织的的映射和和Agent组组织的演演化具体方法法目前主主要有联联盟形成成方法、交互形形成方法法和面向向结构的的方法。联盟形成成方法代表性研研究是Sheory等等以对策策论中多多人合作作博弈为为基础，提出的的联盟形形成方法法，从一一群无联联系的Agent中构构造出有有联系的的Agent联联盟其过程包包括：（1）联联盟结构构的形成成（2）联联盟值求求解（3）联联盟值在在成员中

12、中的分配配上述三个个步骤反反复迭代代，直至至得到稳稳定解交互形成成方法交互方法法是指在在Agent不不明确组组织结构构的前提提下，通通过交互互形成组组织的方方法，主主要有：基于协商商的合同同网协议议基于依赖赖关系的的社会推推理，即即Agent找找出与其其目标有有依赖关关系的其其他Agent，通过过协商与与其形成成合作组组织基于价格格调控的的市场方方法，通通过市场场价格的的调整达达到供求求平衡时时，Agent形成买买卖关系系组织自设设计，Agent组织织可以根根据情况况排斥或或合并Agent.面向组织织结构的的方法面向结构构的方法法人类社社会的组组织结构构产生机机制类似似，以组组织结构构为前提提

13、，进行行角色的的分配与与调整一个Agent的能力力符合角角色要求求时可以以承担该该角色；若Agent承担某某角色有有利可图图，则会会期望承承担该角角色；若若Agent组组织中存存在还未未被承担担的角色色时，则则会接受受合适的的Agent加加入MAS的的协商机机制协商(negotiation)是是指Agent之间通通过交互互对某些些问题达达成一致致，是MAS实实现协作作、冲突突消解和和矛盾处处理的关关键环节节协商方法法主要有有基于对对策论的的协商和和基于劝劝说的协协商两种种类型基于对策策论的协协商以Zotkin和和Rosenschein的的工作为为代表，但这种种方法未未考虑人人类社会会的协商商所

14、具有有的劝说说特点，计算量量大，效效率较低低。Parsons和Jennings最早提提出通过过论据来来协商的的方法,基于劝劝说的协协商是目目前主要要的协商商方法基于劝说说的协商商的原理理是，一一个Agent在提出出一项建建议时要要同时给给出原因因，这样样对方就就可以了了解提议议方的思思维状态态，在更更为完全全的信息息基础上上做出更更好的反反应，从从而加快快协商进进程。MAS的的协商机机制Agent之间间的协商商还离不不开协商商协议，协商协协议包括括Agent通通信语言言（ACL）的的定义、表示、处理和和语义解解释协商协议议的表示示方法主主要有BNF表表示、有有限状态态自动机机表示和和纯语义义表

15、示，BNF简洁明明了，且且为研究究者所熟熟悉，成成为最广广为使用用的一种种表示方方法。MAS的的协调机机制协调是指指具有不不同目标标的多个个Agent对对其目标标、资源源、思维维状态等等进行合合理安排排，调整整各自行行为，以以最大程程度实现现各自目目标协调的目目标是解解决各个个Agent在在按照各各自的目目的、知知识与能能力进行行活动时时可能出出现的矛矛盾与冲冲突协调方法法分为显显式协调调和隐式式协调两两类MAS的的协调机机制显式协调调是指在在MAS中各Agent之间间存在明明确的协协调机制制，对Agent之间间的潜在在冲突进进行推理理，如有有必要，与其他他Agent协协商，调调整各自自行为以

16、以消除冲冲突显式协调调方法又又可分为为完全集集中的协协调、集集中与分分布结合合的协调调和完全全分布的的协调三三种MAS的的协调机机制完全集中中的协调调是指MAS中中存在一一个主控控Agent来来控制其其他Agent的行为为，给出出其他Agent的行行为规划划，并保保证各Agent行为为彼此协协调。这这种方法法可以降降低系统统复杂性性，减少少Agent间间由协商商产生的的通信开开销，但但对主控控Agent提提出了很很高的要要求。如如果各Agent的行行为比较较复杂，则难以以得出一一个全局局一致的的行为规规划，且且不适合合动态、开放环环境，在在MAS中较少少采用。集中与分分布结合合的协调调中也存存

17、在一个个主控Agent，但但只起到到管理者者的作用用，不需需给每个个Agent一一个完整整的行为为规划，只需给给出部分分规划或或一个目目标，其其他Agent根据自自己的知知识来完完成，这这样可以以降低对对主控Agent的要要求。完全分布布的协调调方法是是指MAS中各各Agent的的地位是是平等的的，通过过相互间间的协商商来协调调各自行行为，具具体方法法有基于于对策论论的方法法、基于于规划的的方法等等MAS的的协调机机制隐式协调调是通过过为每个个Agent制制定行为为规范，这种规规范在设设计Agent时就被被嵌入，使各个个的行为为符合这这种规范范，从而而表现出出整体行行为的一一致性代表性工工作是

18、Shoham等等提出的的社会规规则，认认为应当当为MAS制定定一套社社会规则则，每个个Agent都都遵守这这一规则则，且在在规划行行为时要要相信其其他Agent也遵守守规则，从而保保证Agent行为的的可实现现性，同同时实现现整个社社会的行行为协调调从本质上上说，社社会规则则就是约约束Agent状态空空间搜索索的准则则此外，Briggs提提出了一一种称为为“灵活活社会规规则”的的方法，是对社社会规则则方法和和显式协协调方法法的一种种折衷，吸收了了两者的的优点，既降低低了通信信开销又又缩短了了Agent规规划时间间。MAS中中的Agent合作机机制合作是一一种特殊殊的协调调，是指指多个Agent

19、通过过协调各各自的行行为来完完成共同同的目标标合作的原原因可能能是单个个Agent无无法完成成其目标标，需要要其它Agent的帮帮助，也也可能单单个Agent可以完完成目标标，但若若与其它它Agent合合作，则则可以提提高完成成目标的的效率或或质量。MAS中中的Agent合作机机制在前一种种情况下下，对于于待完成成的目标标而言，Agent之之间存在在着依赖赖关系，承担任任务的Agent必须须了解其其他Agent的能力力，找出出Agent间间的这种种依赖关关系，作作出规划划，将任任务分解解为多个个子任务务，分配配给相应应的Agent。若考虑到到Agent的的自私性性以及可可能有各各自不同同的目标

20、标，有能能力完成成某个子子任务的的Agent未未必愿意意承担任任务，则则需通过过协商机机制，使使得Agent可以通通过协商商形成联联合意图图，作出出联合承承诺，并并建立联联合规划划后一种情情况多用用于群体体决策支支持系统统（GDSS）、多专专家系统统合作推推理等，通过多多个Agent的合作作可以避避免单个个Agent的的能力缺缺陷，以以得到更更好的结结果，、MAS中中的Agent合作机机制此外，还还有一种种情况是是团队工工作(team work)，团队队中各个个Agent扮扮演不同同的角色色，但有有共同的的目标，Agent所所扮角色色和行为为可根据据环境变变化转换换，团队队行动也也要根据据环境

21、变变化修改改，各个个体的行行为要保保持一致致，这是是目前的的研究热热点之一一最具代表表性的是是机器人人足球（roboticsoccer），团队队工作模模型应用用范围广广泛，适适用于教教育、培培训、信信息收集集、企业业管理、群体机机器人协协作以及及软件开开发环境境（Agent Team模模型，Michael，2000）等等MAS中中的Agent合作机机制多Agent合合作经常常涉及任任务分配配问题，在MAS中如如果考虑虑到Agent的理性性（或自自私性），则会会使任务务分配问问题大为为复杂常用的任任务分配配方法有有经典的的合同网网方法、规划图图方法、基于市市场的方方法等合同网方方法适用用于成员员

22、之间是是平等、自主关关系的MAS系系统，规规划图方方法适用用于Agent间存在在从属关关系的情情况，基基于市场场的方法法则适用用于在大大量自私私的Agent间分配配任务。Agent的个个性、MAS的的社会性性及社会会规范研究目标标：这一一方面的的研究者者注重从从心理学学和社会会学的角角度对Agent和MAS进进行理论论上的研研究，试试图让Agent和MAS表表现出人人类的行行为特点点及人类类社会的的群体行行为规律律模式，认为这这样可以以提高MAS的的智能程程度Agent的个个性描述述的是Agent之间间的差异异，如问问题求解解能力、领域知知识、目目标倾向向等。而而社会性性则是指指Agent之之

23、间存在在各种各各样的关关系，如如信任、依赖、从属等等，从这这些个体体间的关关系可以以导致合合作、联联盟、对对抗等群群体性行行为。对对MAS的社会会性研究究目的是是对这些些关系以以及从关关系导致致群体行行为进行行形式化化表示并并建立相相应的逻逻辑体系系Agent的个个性、MAS的的社会性性及社会会规范这方面的的研究还还未有系系统性的的理论成成果。所所采用的的方法与与Agent思思维状态态研究类类似，多多以模态态逻辑和和可能世世界语义义学为基基础，在在BDI模型等等的基础础上引入入联合意意图、集集体承诺诺等社会会属性。社会规范范不仅是是一种隐隐式协调调方法，它还体体现了MAS的的社会性性通过制定定

24、规范可可以平衡衡个体利利益与群群体利益益的矛盾盾，保证证Agent行行为的理理性这方面的的研究可可分为两两类，即即基于模模态逻辑辑的方法法和基于于对策论论的方法法，但也也还未有有很好的的研究成成果。SoftwareAgent和AOPSoftwareAgent并没没有准确确的定义义，通常常理解为为体现了了Agent思思想的软软件开发SoftAgent需需要AOP(AgentOrientedProgramming)思想SoftwareAgent的特特征：持持久运行行，不像像通常的的软件例例程那样样被特定定任务激激活，执执行后休休眠或消消失；自自治性，不需人人的控制制和监督督；能感感知环境境变化并并

25、作出反反应；自自适应性性，能根根据用户户或环境境特点调调整自身身行为；智能性性，如能能够推理理、学习习、规划划等；能能感知其其他Agent，推测测其行为为并能够够与之交交互；移移动性，能够在在网络中中移动；拟人性性，能够够表现出出人的心心智特征征和行为为特征在实际应应用中，SoftwareAgent不不需要具具备全部部这些特特征，可可以根据据需要各各有侧重重。SoftwareAgent和AOPAOP是是Shoham最早在在1989年提提出的，他认为为AOP是一种种从社会会观点出出发的程程序设计计思想，应当用用能够表表示Agent性质的的意识态态度来设设计和开开发Agent。从1994年以以来，

26、在在Internet的的推动下下，AOP思想想得到了了很大发发展，Agent概念念得到广广泛的应应用现在的AOP研研究已不不再局限限于以Agent的意意识态度度为核心心，而是是包括一一切用于于开发SoftwareAgent的技技术和方方法现有的AOP语语言已有有多种，Shoham最早提提出了以以意识态态度为核核心的Agent-0语言，在此基基础上发发展为PLACA，此此外，还还有面向向反应型型Agent的的Telescript语言言以及结结合了OOP思思想的AOP语语言如LALO、Z+a等等SoftwareAgent和AOPSoftwareAgent和AOP的的研究分分为NES(Nouvell

27、eExpert System)、EDS(ExoticDistributedSystem)和AD三类，下图表表示各自自的技术术成熟程程度和发发展前景景 NESEDSAD沿箭头方方向技术术成熟度度降低，潜在影影响增加加，实现现目标所所需时间间增加SoftwareAgent和AOPNES目目的是在在AI相相关技术术的基础础上，发发展新的的应用领领域，或或更有效效的应用用于已有有领域，目前多多用于管管理大量量的在线线数据，如个人人事务助助理、自自动信息息采集、Web数据挖挖掘等EDS目目的是构构建具有有Agent特特性的新新型中间间件(middleware),以以提高软软件开发发效率，支持网网络应用用

28、，真正正实现“网络就就是计算算机”AD的目目的是计计算机人人性化，表现出出人的行行为特征征，与用用户实现现人性化化交互。SoftwareAgent和AOPShoham认认为：NES技技术上已已经成熟熟，但发发展潜力力不大EDS技技术上有有一定的的实现基基础，发发展前景景较好，应用范范围较广广，可视视作是CORBA、COM/DCOM等OOP技技术的进进一步发发展和跨跨越，KQML等AOP语言言以及一一些用于于电子商商务的软软件系统统均体现现了这一一思想面向AD的Agent研究应应当说是是最令人人激动的的，但也也是难度度最大的的，缺乏乏研究基基础，其其发展前前景还无无法确定定。Internet环境

29、境下的Agent/MAS研研究Internet的发发展给社社会和经经济的各各个方面面都带来来了巨大大的影响响,使得得人们比比以往任任何时候候都更加加能够大大范围地地共享各各种信息息和资源源在Internet的的基础上上，可以以将很大大范围上上地理分分布的异异构计算算机系统统组织起起来形成成团体性性的任务务处理系系统。这这使得传传统的DAI研研究从传传统封闭闭的、基基于局域域网的系系统结构构转向开开放的、基于Internet的、以Multi-agent理念为为思想基基础的体体系结构构另一方面面，Internet上的信信息量之之大使得得人们必必须发展展更为智智能化的的信息收收集和管管理工具具，这也

30、也促进了了面向Internet的Agent技术术研究。Internet环境境下的Agent/MAS研研究AI技术术在Internet上的应应用大致致分为四四类：用户建模模(usermodeling)信息源发发现与分分析信息集成成(information integration)和Web站站点管理理在前三个个领域中中，Agent技术尤尤其被重重视，得得到了广广泛的应应用。这这里Agent通常成成为用户户与Internet之间的的接口，代理用用户提交交的Internet服务请请求Internet环境境下的Agent/MAS研研究用户建模模在AI、认知知科学等等领域已已有较长长的研究究历史，目的是是

31、针对用用户的行行为特征征，建立立一个有有预测能能力的模模型根据这种种模型开开发出的的软件系系统就是是用户代代理Agent，能够够按照用用户的行行为习惯惯自动完完成规定定的任务务，如安安排日程程，过滤滤无用信信息，e-mail处处理等在Internet上上的一个个突出的的应用是是智能化化Web搜索，例如根根据用户户浏览Web的的历史记记录，得得出用户户对各种种类型信信息的感感兴趣度度，自动动搜索相相关页面面，将这这些页面面按照权权威性排排序并提提供给用用户有的Agent给用户户提供的的不是页页面，而而是相关关领域的的专家，并能够够自动引引导用户户与专家家联系（如自动动将e-mail发给给相应的的专家）用户建模模通常采采用归纳纳学习、决策树树、BP网、贝贝叶斯网网等机器器学习方方法Internet环境境下的Agent/MAS研研究为了使用用户能够够高效的的利用Internet信息息资源，作为用用户智能能代理的的Agent应应当具有有信息源源的发现现与分析析能力信息源发发现与分分析可归归结为四四个问题题：信息源发发现，即即及时发发现用户户所需信信息的信信息源信息提取取，即如如何以正正确的方方式访问问信息源源