(一)多Agent系统的概念
多Agent系统(Multi-Agent System,MAS)是指一些智能Agent通过协作完成某些任务或达到某些目标的计算系统,它协调一组自治Agent的智能行为,在Agent理论的基础上重点研究多个Agent的联合求解问题,协调各Agent的知识、目标、策略和规划,即Agent互操作性,内容包括MAS的结构、如何用Agent进行程序设计(AOP),以及Agent间的协商和协作等问题。
分布式人工智能的产生和发展为MAS提供了技术基础。到了20世纪80年代中期,DAI的研究重点逐渐转到MAS的研究上了。Actors模型是多Agent问题求解的最初模型之一,接着是戴维斯(Davis)和史密斯(Smith)提出的合同网协议。
(二)多Agent系统的特性
MAS的特点主要包括:
(1)每个Agent拥有求解问题的不完全的信息或能力,即每个Agent的信息和能力是有限的;
(2)没有全局系统控制;
(3)数据的分散性;
(4)计算的异步性;(www.xing528.com)
(5)开放性(任务的开放性、系统的开放性、问题求解的开放性);
(6)分布性;
(7)动态适应性。
除了具有Agent系统的个体Agent的基本特点外,还有以下特点:
(1)社会性:Agent可能处于由多个Agent构成的社会环境中,Agent拥有其他Agent的信息和知识,并能通过某种Agent通信语言与其他Agent实施灵活多样的交互和通信,实现与其他Agent的合作、协同、协商、竞争等,以完成自身的问题求解或者帮助其他Agent完成相关的活动。
(2)自治性:在MAS中一个Agent发出服务请求后,其他Agent只有在同时具备提供此服务的能力与兴趣时,才能接受动作委托。因此,一个Agent不能强制另一个Agent提供某项服务。
(3)协作性:在MAS中,具有不同目标的各个Agent必须相互工作、协同、协商未完成问题的求解,通常的协作有:资源共享协作、生产者/消费者关系协作、任务/子任务关系协作等。
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