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    基于請求/服務(wù)協(xié)作模型的多Agent建模方法

    2012-10-20 08:35:46宋昌統(tǒng)王輝
    微型電腦應(yīng)用 2012年6期
    關(guān)鍵詞:規(guī)劃動作服務(wù)

    宋昌統(tǒng),王輝

    0 引言

    智能通信是人工智能領(lǐng)域中研究的一大熱點(diǎn),在多Agent系統(tǒng)中,不同Agent之間的通信是非常必要的,這是實現(xiàn)協(xié)作的重要途徑。當(dāng)有多個Agent同時向同一個服務(wù)主體提出服務(wù)請求,或者Agent向一個正在為其他Agent服務(wù)的服務(wù)主體提出請求時,被請求的服務(wù)主體就需要尋求其他服務(wù)主體的幫助,就需要通信和協(xié)作,以同時滿足不同Agent的請求。因此,Agent具有自主性,反應(yīng)性,社會性和推理能力等特點(diǎn),能夠用來解決傳統(tǒng)的人工智能所不能解決的環(huán)境適應(yīng)性、動態(tài)環(huán)境推理和規(guī)劃、信息不完全等問題,使用Agent方法已經(jīng)成為研究復(fù)雜系統(tǒng)的重要手段。

    現(xiàn)實生活中大多數(shù)系統(tǒng)是屬于多Agent 系統(tǒng),因此研究多 Agent 系統(tǒng)是一件非常有實際意義的事情。本文在ConGolog中顯式定義了通信動作,并提出一個請求/服務(wù)協(xié)作模型,這樣,Agent就可以在動態(tài)環(huán)境下進(jìn)行面向目標(biāo)的自主協(xié)作行為規(guī)劃。同時,在ConGolog中引入并發(fā),解決了單個Agent所不能解決的問題。

    1 情景的演算

    情景的演算是人工智能大師McCarthy在1963年針對動態(tài)領(lǐng)域中的問題求解和邏輯程序設(shè)計首次提出的,是一個用一階謂詞邏輯描述世界的方法。情景演算方法可以在動態(tài)環(huán)境下進(jìn)行面向目標(biāo)的自主行為推理。直觀上,一個情景就是世界的一個快照,在情景演算中使用情景(situation)類表示,而情景的變化是動作(action)的結(jié)果,在本體論中,動作是改變事物狀態(tài)的基本手段,動作函數(shù) do表示為:action×situation→situation。如果在情景s下實行動作a將得到另一個情景s’,那么情景s’可表示為do(a,s)。更多情景演算的概念和情景演算的公理系統(tǒng)參見文獻(xiàn)[2]。

    2 Golog與ConGolog

    2.1 Golog

    2.2 ConGolog

    Golog語言是針對單個Agent的,其動作之間在時間上的關(guān)系只有順序,在實際的運(yùn)用中Golog語言受到很多的限制,例如沒有感知只能離線規(guī)劃,在規(guī)劃的過程中不能再次接受其他的規(guī)劃任務(wù),尤其明顯的是在多Agent系統(tǒng)的開發(fā)過程中遇到的并發(fā)動作的處理上。為了解決上述的問題,出現(xiàn)了很多新的情景演算語言[5],其中較為有影響的是 De Giacomo和Yves Lesperance等人提出了并發(fā)程序設(shè)計語言ConGolog。ConGolog在Golog的基礎(chǔ)上增加了并發(fā)處理,優(yōu)先級的并發(fā)以及中斷處理。在ConGolog中,初始情景可以不完全指定,而Agent可以根據(jù)情景演算的公理自己定義基本動作。

    ConGolog被賦予了一種結(jié)構(gòu)化的操作語義,稱為計算語義。根據(jù)該語義的“單步變遷”的概念[6],ConGolog引入了兩個特殊的謂詞 Final(δ,s)和 Trans(δ,s,δ’,s’)。其中 Final(δ,s)表示程序 δ可以合法的終止在情景 s。Trans(δ, s, δ’, s’)表示程序δ在情景s 下執(zhí)行一步(即執(zhí)行一個基本動作), 從而將情景s變化到情景s’, 并余下程序δ’未執(zhí)行。實際上,程序δ和情景s是一個配置空間(configuration)<δ,s >,而trans的作用是通過執(zhí)行一個可執(zhí)行的基本動作,將這個配置空間改變成另一個配置空間<δ’, s’>。

    使用final和trans謂詞的好處不僅在于可以描述Golog語言,更重要的是可以描述并發(fā),帶優(yōu)先級的并發(fā),中斷等。在Congolog中并發(fā)動作表示為δ1||δ2, δ1和δ2表示兩個并發(fā)執(zhí)行的動作,δ1 >>δ2表示δ1和δ2是帶有優(yōu)先級的兩個并發(fā)動作,其中δ1的優(yōu)先級高于δ2,當(dāng)動作δ1執(zhí)行完或者不能執(zhí)行時才執(zhí)行動作δ2。δ||表示多個該動作δ并發(fā)執(zhí)行。Φ→δ表示中斷,Φ表示觸發(fā)條件,δ是中斷的處理程序,當(dāng)觸發(fā)條件滿足時就執(zhí)行程序δ,否則δ將不會被執(zhí)行。使用final和trans謂詞可以將這四種復(fù)雜動作表述為[7]:

    (1)并發(fā)

    (2)優(yōu)先級并發(fā)

    (3)多個相同動作并發(fā)

    可見,多個相同動作的并發(fā)是參照了基本的并發(fā)動作的語義進(jìn)行解釋的。

    (4)中斷表示當(dāng)允許中斷時(interrupts_running為真),如果觸發(fā)條件滿足的話就執(zhí)行程序δ,否則就為false。

    3 請求/服務(wù)協(xié)作的模型

    3.1 模型的簡介

    在請求/服務(wù)協(xié)作模型中,Agent被分為兩種類型,分別為請求 Agent(ReqAgt)和服務(wù) Agent(SerAgt)。其中,請求Agent可以向任何服務(wù)Agent提出服務(wù)請求,服務(wù)Agent也可以為任何請求Agent服務(wù),多個服務(wù)Agent之間通過通信動作[8]以協(xié)作的方式,共同為請求 Agent提供服務(wù)。請求/服務(wù)協(xié)作模型,如圖1所示:

    圖1 請求/服務(wù)協(xié)作模型

    在該模型中,當(dāng)有請求Agent向服務(wù)Agent提出請求時,服務(wù)Agent首先要判斷自己能不能完成該請求,如果可以,則不用請求其他Agent,直接交由規(guī)劃部分進(jìn)行規(guī)劃。如果不能完成,此時服務(wù)Agent就通過通信方式,請求其他的服務(wù) Agent來完成。也就是說,此時服務(wù) Agent對請求Agent的請求負(fù)有責(zé)任,由ServAgt1負(fù)責(zé)請求另外的一個服務(wù)Agent(ServAgt2)完成。ServAgt2接到請求后也會根據(jù)自己是否能完成該請求來給 ServAgt1進(jìn)行回復(fù)。ServAgt1接到ServAgt2的回復(fù)后,根據(jù)回復(fù)內(nèi)容進(jìn)行操作,如果 ServAgt2不同意,那么 ServAgt1就需要詢問另外一個服務(wù)Agent(ServAgt3),直到有服務(wù)Agent答應(yīng)為RequAgti服務(wù),如果其他所有的服務(wù)Agent都被詢問過了,而且沒有收到肯定的答復(fù),那么就告知 RequAgti系統(tǒng)忙;如果ServAgt2同意提供服務(wù),則將請求中的服務(wù)對象換成ServAgt2,然后進(jìn)入規(guī)劃。就是說,如果ServAgt2同意提供服務(wù),就表示可以讓規(guī)劃部分安排其為RequAgti服務(wù)。

    例如,在送咖啡的例子中,請求 Agent1(bill)向服務(wù)Agent(waiter1)提出請求 wantCoffee(bill,waiter1),要一杯咖啡,而在waiter1還沒有為bill服務(wù)完的時候,請求Agent2也向waiter1提出請求wantCoffee(sue,waiter1)。此時,waiter1就需要向其他的服務(wù)Agent請求協(xié)作,waiter1首先向waiter2提出請求,如果waiter2同意協(xié)作,那么就會把自己的名字作為此次通信的結(jié)果告知waiter1,waiter1就會將sue的請求waiter1的名字換成waiter2的名字,然后進(jìn)入規(guī)劃;如果waiter2在為另一個請求 Agent服務(wù),那么就不同意協(xié)作,回答impossible。waiter1在得到impossible的回復(fù)后就會請求另外的服務(wù) Agent(waiter3),直到詢問過所有的服務(wù)Agent,如果還沒有肯定的答復(fù),那么則告知sue,此時系統(tǒng)忙,請稍后再次請求。一個服務(wù)Agent對于請求Agent的請求的處理過程,如圖2所示:

    圖2 服務(wù)Agent對請求的處理流程

    3.2 請求/服務(wù)模型的協(xié)作實現(xiàn)

    請求Agent向服務(wù)Agent提出請求時,如果Cond條件滿足,那么請為我執(zhí)行任務(wù) Task。接收者Receiver收到該消息后,對條件進(jìn)行判斷,即 holds(Cond,H),如果條件成立,那么將通信結(jié)果賦值為愿意完成,如果不成立,則賦值為不愿意。代碼,如圖3所示:

    圖3 對請求的處理過程

    根據(jù)通信方式,對于消息的回復(fù),服務(wù)Agent只需要將結(jié)果賦值給通信結(jié)果,不必再進(jìn)行一次通信。如果發(fā)送愿意的消息,那么就表示此次通話的結(jié)果是請求得到滿足,那么就把同意者的ID賦值給通話的結(jié)果,如果不愿意,那么就將另一個結(jié)果賦值給通話結(jié)果,此處的賦值用戶可自定義,本文使用impossible表示不愿意。代碼,如圖4所示:

    圖4 根據(jù)愿意/不愿意給通話結(jié)果賦值

    4 實例

    為了在 VRML中展現(xiàn)多 Agent的協(xié)作行為,本文在VRML虛擬場景中進(jìn)行了仿真。針對送咖啡的例子,模擬多Agent請求,本實例定義了3個服務(wù)Agent,waiter1、waiter2和 waiter3。giveCoffee(Person,Rob)表示主體 Rob把咖啡交給了用戶 Person。startGo(Loc1,Loc2,Rob)表示主體 Rob從Loc1走向Loc2,Loc1和Loc2都是地點(diǎn)名稱,本文中的地點(diǎn)名稱可能是咖啡機(jī) cm,也可能是用戶的辦公室office(Person)。 下面是Agent之間的協(xié)作流程。

    (1)流

    流的初始值的定義可以使用initially(Fluent,Value)來定義,is_busy(Rob)表示服務(wù)Agent忙,needServe(Person,Rob)則表示Person需要Rob為其服務(wù),hasCoffee(Person)表示用戶Person此時已經(jīng)有了咖啡。

    (2)外部動作

    Exog_action(wantCoffee(person,Rob)):-isPerson(Person),isRob(R ob).其中isPerson(Person),isRob(Rob)是對用戶的輸入做檢查。wantCoffee(bill,waiter1)是合法的外部動作,表示bill請求waiter1為其倒一杯咖啡。

    (3) 多Agent交互部分

    首先對Agent的請求進(jìn)行檢查exog_action_check/3,看Agent請求的服務(wù)Agent(Rob)在當(dāng)前情景下是否有空,沒空的話,那么被請求的 Agent就開始同其他的服務(wù) Agent進(jìn)行交互,請求他們?yōu)樵?Agent服務(wù),isRob(Rob2),+(Rob2=Rob1)就表示Rob2是另外的一個服務(wù)Agent,請求的消息為 inform(Rob1,Rob2, request(is_busy(Rob2)=off,H,serve_for(Person)),R_Result),表示Rob1,即被用戶Person請求但目前忙的服務(wù)Agent,向Rob2發(fā)送消息,內(nèi)容為請求Rob2,如果在當(dāng)前情景下 Rob2不忙,那么請為Person服務(wù),請求的結(jié)果存儲在變量 R_Result中,如果該變量值不是一個服務(wù) Agent的 ID,那么重新選擇一個服務(wù) Agent再次開始請求,如果是,那么就顯示成功,將Rob2為Person服務(wù)的事情放入動作規(guī)劃中。

    5 結(jié)束語

    本文基于情景演算理論,在Golog的基礎(chǔ)上增加了多Agent的協(xié)作,形成ConGolog語言.同時結(jié)合中斷操作和并發(fā)優(yōu)先,提出一個請求/服務(wù)協(xié)作模型.為多Agent在響應(yīng)服務(wù)請求時提供了模型支持。解決了ConGolog交替并發(fā)和虛擬場景中多Agent動作并發(fā)之間的矛盾,使得虛擬場景中虛擬人可以流暢的、并發(fā)的執(zhí)行規(guī)劃動作?;谇榫把菟憷碚撎接懙恼埱?服務(wù)協(xié)作模型還處于初步階段,可以做進(jìn)一步地深入研究。而且,由于協(xié)作模型有很多種,可以繼續(xù)探討情景演算是否適合于其它協(xié)作模型。

    [1]楊愛琴,朱玲玲、程學(xué)云.基于流演算的多Agent 請求/服務(wù)協(xié)作模型的研究[J].計算機(jī)工程與設(shè)計,2011,32(2):681-684.

    [2]Wooldridge, M.and Simon Parsons.Language for Negotiation [C].Proc.of 14th European Conf.on Artificial Intelligence, 2000.

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    [4]ThielscherM.FLUX:A logic programmingmethod for reasoningagents [J].Theory and Practice of Logic Programming, 2005,5(4-5):533-565.

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    [6]Cohen P R, Perrault CR.Elements of a plan-based theory of speech acts[J].Cognitive Science,1979,3(3):177-212.

    [7]Reiter R.Knowledge in action: logical foundations for specifyingand implementing dynamical systems[M].MIT Press,2001.

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