基于合同網(wǎng)的分布式動態(tài)任務(wù)分配算法

肖玉杰，李 杰，劉 方

(1.海軍工程大學(xué) 電子工程學(xué)院，湖北 武漢430033;2.海軍工程大學(xué) 動力工程學(xué)院，湖北 武漢430033;3.海軍工程大學(xué) 兵器系，湖北 武漢430033)

0 引 言

信息化技術(shù)在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用，使得動態(tài)任務(wù)分配問題成為提高協(xié)同作戰(zhàn)能力的關(guān)鍵［1］。一方面，戰(zhàn)場復(fù)雜多變，指揮決策系統(tǒng)需要對新產(chǎn)生的作戰(zhàn)任務(wù)動態(tài)分配;另一方面，各作戰(zhàn)平臺內(nèi)部各節(jié)點作戰(zhàn)能力可能會發(fā)生變化，需要對未完成的任務(wù)快速有效的再分配。這就要求指揮決策系統(tǒng)選擇合理的分配策略，進行任務(wù)動態(tài)分配。故研究動態(tài)任務(wù)分配問題具有重要意義。

目前，用于實現(xiàn)多智能體系統(tǒng)(Multi- Agent System，MAS)智能控制的算法主要包括合同網(wǎng)模型、黑板模型、馬爾科夫決策過程模型、節(jié)點規(guī)劃方法、集合覆蓋理論和市場協(xié)議方法等［2］，其中合同網(wǎng)在動態(tài)任務(wù)分配方面取得了較好效果。合同網(wǎng)模型(Contract Net Protocol，CNP)是Smith R.G.和Davis R.提出的關(guān)于人物和資源分配的經(jīng)典協(xié)調(diào)策略。其基本思想是節(jié)點之間通過“招標—投標—中標”這一市場機制進行任務(wù)分配，系統(tǒng)以較低代價、較高質(zhì)量完成委托和承攬構(gòu)成的合同關(guān)系。

合同網(wǎng)模型現(xiàn)已廣泛應(yīng)用到機器人、編隊協(xié)同作戰(zhàn)、衛(wèi)星和多UCAV［1-6］等領(lǐng)域。文獻［7］指出了任務(wù)分配的目標是代價最小，效能最大，并限制了允許分配的最大任務(wù)數(shù)以減小計算的復(fù)雜度。文獻［8］提出了利用包含價格和時間的代價時間Petri 網(wǎng)來模擬合同網(wǎng)的協(xié)商過程，完善了合同網(wǎng)的運行機制。文獻［9-10］在傳統(tǒng)合同網(wǎng)協(xié)議的基礎(chǔ)上引入信任度和懲罰機制，來限制發(fā)送標書的范圍和控制評價標書的數(shù)量來減少通信量。文獻［11］引入各種心智參數(shù)來對招標范圍進行限制，并設(shè)置緩沖池來限制投標者接收標書的數(shù)目，提出了一種自適應(yīng)的投標策略，減少了合同網(wǎng)協(xié)議時的通信量。

本文在以上基礎(chǔ)上，針對傳統(tǒng)合同網(wǎng)的不足，有針對性地總結(jié)了基于聯(lián)盟、公告板及優(yōu)先級的3 種合同網(wǎng)改進模型，解決了合同網(wǎng)在任務(wù)發(fā)布階段和協(xié)商階段的信息阻塞以及承諾失敗等問題，減少了系統(tǒng)的通信量，滿足控制系統(tǒng)實時性等要求，提高了協(xié)商效率，擴展了合同網(wǎng)模型的使用范圍，有助于MAS 在復(fù)雜大系統(tǒng)中的應(yīng)用。最后介紹2 種常用的MAS 軟件仿真平臺-JADE和Repast 仿真平臺。

1 基本合同網(wǎng)任務(wù)分配算法

1.1 合同網(wǎng)基本思想

圖1所示為合同網(wǎng)的工程應(yīng)用原理圖。在實際應(yīng)用中，由于單個Agent 無法實現(xiàn)對現(xiàn)有任務(wù)的求解，需要多個節(jié)點之間的協(xié)作。其基本思想是“任務(wù)的解耦—任務(wù)的發(fā)布—任務(wù)的協(xié)商—任務(wù)的耦合”，最終得到復(fù)雜任務(wù)的控制決策結(jié)果，以較低消耗滿足系統(tǒng)在特定情況下的運行需求。

1.2 合同網(wǎng)運行機制

在合同網(wǎng)模型中，任務(wù)Agent 負責任務(wù)的解耦、發(fā)布和任務(wù)耦合，資源Agent 負責子任務(wù)的協(xié)商，保證任務(wù)的正常運行。其中，資源Agent 之間滿足對等關(guān)系，既是子任務(wù)的管理者，又是子任務(wù)的接收者，通過直接或間接的交互通信最終實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的求解［12］。合同網(wǎng)的交互協(xié)商過程如圖2所示。

圖2 合同網(wǎng)的交互協(xié)商流程圖Fig.2 The flow chart of interaction and cooperation in CNP

1)任務(wù)Agent 發(fā)出任務(wù)信息CFP，將自己的任務(wù)或不能完成的任務(wù)用招標的信息向資源Agent 發(fā)布，等待資源Agent的反應(yīng)信息，包括“投標”、“拒絕”和“不明”，直至到任務(wù)信息截止時間。

2)資源Agent 根據(jù)任務(wù)要求和自己的狀態(tài)進行投標，此時，資源Agent 等待任務(wù)Agent的反應(yīng)時間，包括“拒絕”和“請求”，同時資源Agent 可以向其他任務(wù)Agent 發(fā)送任務(wù)的請求信息;

3)任務(wù)Agent 對任務(wù)的請求決策處理，選擇能夠滿足任務(wù)需求的最佳資源Agent，并發(fā)送任務(wù)執(zhí)行邀請。參與者在接收到執(zhí)行邀請后，如果向任務(wù)Agent 發(fā)送接收任務(wù)邀請的信息，則任務(wù)Agent 發(fā)出任務(wù)執(zhí)行“接受”確認信息，向其他發(fā)送任務(wù)請求的資源Agent 發(fā)送“拒絕”信息。

4)執(zhí)行任務(wù)的資源Agent 向任務(wù)Agent 提交任務(wù)的反饋信息，實現(xiàn)任務(wù)Agent 對任務(wù)的監(jiān)督和管理。

1.3 任務(wù)分配基本描述

多Agent 任務(wù)分配問題是指各Agent 分布式的自主執(zhí)行任務(wù)，由于任務(wù)類型的不同，各個Agent的能力不同，當發(fā)現(xiàn)新的任務(wù)時，各Agent 能夠根據(jù)當前態(tài)勢快速、合理實現(xiàn)任務(wù)的動態(tài)分配［3］。

下面以多無人水下潛航器 (Unmanned Underwater Vehicle，UUV)為研究對象，構(gòu)建多UUV 協(xié)同作戰(zhàn)的動態(tài)任務(wù)分配模型。

任務(wù)效能定義［13］:AgentVi執(zhí)行任務(wù)Tj的效能Ui(Tj)為完成任務(wù)的收益Rewardi(Tj)減去相應(yīng)付出的代價Costi(Tj):

因為Rewardi(Tj)與Costi(Tj)具有不同的量綱，所以需要先分別對其進行歸一化處理，統(tǒng)一到相同的量綱后再進行相減。

設(shè)Vi執(zhí)行對某目標的確認任務(wù)Tj，Vi對該類型目標的確認概率為(Tj)，Tj的任務(wù)價值為Value(Tj)，則Vi執(zhí)行Tj的收益為:

設(shè)Vi執(zhí)行對某目標的攻擊任務(wù)Tk，Vi對該類型目標的殺傷概率為(Tj)，則Vi執(zhí)行Tk的收益為:

設(shè)Vi執(zhí)行對某目標的毀傷評估任務(wù)T1，Vi對該類型目標的毀傷評估概率為(Tl)，則Vi執(zhí)行T1的收益為:

得到任務(wù)效能的定義后，任務(wù)分配的目標可以描述為:

目標 3:使 UUV 完成任務(wù)所需的時間maxi∈VTimei(Si)為最小，其中Timei(Si)為Vi完成任務(wù)集Si的時間;

2 改進合同網(wǎng)任務(wù)分配算法

2.1 傳統(tǒng)合同網(wǎng)的不足

傳統(tǒng)的合同網(wǎng)模型可以成功解決一個任務(wù)在多個Agent 之間的分配問題，特別適合于單任務(wù)、單中標者、單回合的招標場景。MAS 利用合同網(wǎng)方法進行協(xié)商，雖可以實現(xiàn)任務(wù)分配，但隨著任務(wù)的復(fù)雜和系統(tǒng)環(huán)境的變化，表現(xiàn)出以下不足［14-15］:

1)任務(wù)發(fā)布階段，信息通信量大，資源消耗大

在傳統(tǒng)的合同網(wǎng)中，任務(wù)Agent 采用廣播的方式發(fā)送任務(wù)信息，獲取任務(wù)信息的任何Agent 都可以對任務(wù)信息作出“投標”響應(yīng)，而自身不需要支付額外費用或作出某種承諾。這種不對招標范圍進行限制的運作機制，不僅浪費標書，造成系統(tǒng)通信的頻繁，甚至造成系統(tǒng)堵塞，加大任務(wù)Agent的決策負擔。

2)任務(wù)協(xié)商階段，協(xié)商次數(shù)多、計算量大，效率低

任務(wù)Agent 在任務(wù)分配和協(xié)商過程中，需要多次交互通信，并通過匹配實現(xiàn)系統(tǒng)的智能決策。這一過程，任務(wù)Agent和資源Agent 之間能力的獲取加大了系統(tǒng)的通信量，導(dǎo)致系統(tǒng)的相應(yīng)時間變慢，協(xié)商成功率大大降低。

3)任務(wù)的耦合階段，容易出現(xiàn)流標現(xiàn)象

管理者在接收到所有投標后，經(jīng)過評估，未發(fā)現(xiàn)合適的Agent 或者各個投標者在規(guī)定的時限內(nèi)不能完成任務(wù)，則此次任務(wù)出現(xiàn)流標現(xiàn)象。

目前，對于合同網(wǎng)模型的改進從任務(wù)解耦階段到任務(wù)的耦合階段，最終的落腳點都是能否實現(xiàn)系統(tǒng)的智能決策和控制。合同網(wǎng)模型對系統(tǒng)智能控制的能力主要體現(xiàn)在系統(tǒng)之間的交互協(xié)商通信量和通信時間。

2.2 合同網(wǎng)改進模型

2.2.1 基于Agent 聯(lián)盟的改進合同網(wǎng)

在基于Agent 聯(lián)盟的合同網(wǎng)模型中，Agents 之間依據(jù)能力互補性、合作信任度和低通信代價的原則形成Agent 聯(lián)盟，不同聯(lián)盟之間存在競爭，聯(lián)盟內(nèi)部即存在競爭又存在協(xié)作。這一改進模型是MAS競爭性和合作性的有效結(jié)合，充分發(fā)揮單個Agent問題求解能力，提高系統(tǒng)效率?；贏gent 聯(lián)盟的合同網(wǎng)模型以Agent 為單位進行任務(wù)的協(xié)商，如圖3所示。任務(wù)Agent 中有管理模塊和決策模塊，管理模塊實現(xiàn)任務(wù)在Agent 聯(lián)盟之間的交互協(xié)商，決策模塊依據(jù)最優(yōu)原則實現(xiàn)任務(wù)在Agent 聯(lián)盟之間的分配，在管理模塊的監(jiān)督和管理下實現(xiàn)系統(tǒng)智能決策;聯(lián)盟內(nèi)通信能力較強的Agent 擔任盟主，負責聯(lián)盟內(nèi)部任務(wù)的分配、協(xié)商和監(jiān)督執(zhí)行。

圖3 基于Agent 聯(lián)盟的合同網(wǎng)模型框圖Fig.3 The CNP based on Agent alliance

基于Agent 聯(lián)盟的合同網(wǎng)模型具有以下優(yōu)點:

1)Agent 聯(lián)盟的形成，降低了網(wǎng)絡(luò)的通信量，方便任務(wù)Agent 對任務(wù)的管理和分配;

2)這一改進合同網(wǎng)模型合理的整合了Agents 之間的合作性和自利性，使任務(wù)完成更加合理、高效。

2.2.2 基于公告板模型的改進合同網(wǎng)

黑板模型是一種平行信息共享數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它能解決分布式人工智能中多個計算實體的協(xié)作問題，實現(xiàn)異構(gòu)Agent 集成，為多Agent 提供通信支持。圖4 為黑板模型結(jié)構(gòu)圖［16-17］:①黑板用來儲存數(shù)據(jù)、傳遞信息和處理方法的數(shù)據(jù)庫，是系統(tǒng)中全局工作區(qū)。黑板根據(jù)處理知識領(lǐng)域的不同由上而下劃分為多個信息處理層次，對各信息處理層次進行統(tǒng)一管理;②控制單元是黑板模型的核心，它負責以下工作:一是對Agent 激活和工作的分配;二是對黑板上信息的更新;三是負責通知Agent 讀取黑板上的消息;③Agent 是黑板模型中被服務(wù)的主體，它們需要在控制單元中進行注冊，才能在控制單元的協(xié)調(diào)下與黑板進行信息交互，完成信息和知識的共享。

針對黑板模型本身的局限性，提出了基于公告板模型的合同網(wǎng)改進方案，公告板作為控制系統(tǒng)中Agent 協(xié)商交互的基礎(chǔ)，是系統(tǒng)的信息中心。因此，公告板的創(chuàng)建方便了信息的調(diào)用，有效提高了合同網(wǎng)的性能。如圖5所示為基于公告板的合同網(wǎng)改進模型工作流程。該模型通過公告板的協(xié)助實現(xiàn)任務(wù)的分布、協(xié)商和監(jiān)督，具有以下優(yōu)點:

1)管理者發(fā)送任務(wù)消息，由公告板進行任務(wù)匹配，并以公告板的反饋信息為依據(jù)，通過與部分資源Agent 交互和協(xié)商，實現(xiàn)對被控系統(tǒng)的管理和控制。因此，減少管理者與資源Agent 之間的交互和協(xié)商，提高任務(wù)的協(xié)商效率，減少控制系統(tǒng)的響應(yīng)時間;

2)公告板為資源Agent 提高了統(tǒng)一的信息格式，解決了黑板模型中Agent信息格式異構(gòu)的難題，為Agent信息注冊和任務(wù)匹配等提供了方便。

2.2.3 基于優(yōu)先級的改進合同網(wǎng)

為了方便緊急任務(wù)條件和故障狀態(tài)下的智能控制，提出了基于優(yōu)先級的合同網(wǎng)模型。在該模型中，定義了任務(wù)的優(yōu)先級，優(yōu)先實現(xiàn)優(yōu)先級相對高的任務(wù)，最終實現(xiàn)多任務(wù)發(fā)布、協(xié)商和執(zhí)行;以不同的優(yōu)先級定義資源Agent 之間的主備用和并行關(guān)系，實現(xiàn)突發(fā)情況、故障狀態(tài)下主備用的切換和滿足不同條件下Agents的協(xié)同工作。如圖6所示為基于優(yōu)先級的合同網(wǎng)模型的工作流程。

圖5 基于公告板的合同網(wǎng)模型框圖Fig.5 The CNP based on bulletin board

圖6 基于優(yōu)先級的合同網(wǎng)模型框圖Fig.6 The priority-based CNP

任務(wù)Agent 在虛擬工作區(qū)以優(yōu)先級為依據(jù)，得到系統(tǒng)的任務(wù)序列;資源Agent 以實物模型為基礎(chǔ)，得到資源Agent的并行關(guān)系。

依據(jù)優(yōu)先級的高低，由管理者實現(xiàn)任務(wù)的發(fā)布、協(xié)商，得到資源Agent的響應(yīng)。

結(jié)合協(xié)商結(jié)果和虛擬工作區(qū)上的資源Agent的并行關(guān)系，得出系統(tǒng)仿真結(jié)果。

3 合同網(wǎng)軟件仿真平臺

3.1 JADE 仿真平臺

JADE (Java Agent Development Framework)是一個完全由Java 語言編寫的多Agent 開發(fā)框架，遵循FIPA (Foundation Intelligent Physical Agents)規(guī)范，提供基本的命名服務(wù)、黃頁服務(wù)、通信機制等，能夠與多種軟件集成，兼容性較強，極大簡化了多Agent 系統(tǒng)在開發(fā)過程中的各個環(huán)節(jié)。

在JADE 平臺中，1個平臺可以有多個容器，1個容器可容納多個Agent。容器可以位于不同的主機上，1個JADE 平臺有且僅有1個主容器。每個Agent 在JADE 平臺中都有唯一的名字，Agents 之間在通信協(xié)議下，通過名字標識實現(xiàn)不同平臺之間的信息交互。

為了便于多Agent 系統(tǒng)的開發(fā)，JADE 提供了2個重要組成部分:遵循FIPA 規(guī)范的Agent 開發(fā)平臺和開發(fā)Agent的軟件包。前者定義了Agent 平臺提供的若干服務(wù):其中Agent 管理系統(tǒng)(MAS)、黃頁服務(wù)(DF)和消息傳遞服務(wù)(MTS)為3 種最基本的服務(wù)。這一開發(fā)平臺可以實現(xiàn)多平臺的集成，方便多Agent控制系統(tǒng)的開發(fā);后者為程序設(shè)計者提供完備的功能接口和規(guī)范的抽象性界面。在JADE 平臺中，單個Agent 滿足基于FIPA 規(guī)范的Agent 管理參考模型，提供最基本的服務(wù)，通過消息傳輸系統(tǒng)實現(xiàn)不同Agent 之間的信息交互。

JADE 智能體最重要的特征之一就是這一平臺具備通信能力［18-19］。Agents 之間的通信模式是異步消息傳遞。在JADE 平臺中，每個Agent 都有一個消息隊列，如果其他Agents 需要與其通信時，JADE就把相應(yīng)的消息投遞到其隊列中。

JADE 在處理消息發(fā)送時，會根據(jù)不同情形選擇最合適的信息傳輸方法:

如果消息發(fā)送者與接收者在同一容器中時，用Java 對象代替ACL 消息，通過運行線程發(fā)送給指定Agent，不存在任何消息傳輸;

如果消息發(fā)送者與接收者位于同一JADE 平臺，但不在同一容器中時，ACL 消息通過Java RMI 發(fā)送。對于接收者而言，Agent 也只是接收到1個Java 對象;

如果消息發(fā)送者與接收者不在同一平臺時，JADE 將根據(jù)FIPA 標準，利用HOP 協(xié)議和OMG IDL界面來進行消息發(fā)送。消息發(fā)送者將ACL 消息對象翻譯為字符串，并把HOP 協(xié)議視為一個中間協(xié)議來執(zhí)行遠程調(diào)用;消息接收者收到一個相應(yīng)的HOP 序列，并生成一個Java的String 對象，隨后該對象被解析成一個ACL 消息對象，最終該消息對象通過Java 事件或RMI 調(diào)用發(fā)送給指定的Agent。

總之，JADE 平臺能夠?qū)崟r維護Agent 地址列表，以便有效提供Agent 之間的消息傳輸，它使用標準的ACC Agent 向外界提供唯一接口，可遠程調(diào)用。JADE 這種多方式通信機制大大降低了系統(tǒng)通信的開銷。

3.2 Repast 仿真平臺

Repast (Recursive Porous Agent Simulation Toolkit)是芝加哥大學(xué)社會科學(xué)計算研究中心研制的Multi-Agent 建模工具。它提供了一系列用以生成、運行、顯示和收集數(shù)據(jù)的類庫，并能對運行中的模型進行“快照”，記錄某一時刻模型的當前狀態(tài)，還可以生成模型運行過程中狀態(tài)動態(tài)演化的視頻資料。Repast 從Swarm 中借鑒了不少設(shè)計結(jié)構(gòu)和方法，所以常常稱Repast 為類Swarm的架構(gòu)。

Repast 共有近 130個類，封裝在分析庫Analysis、引擎庫Engine、博弈庫Games、因形用戶界面庫GUI、空間庫Space、Util 類庫6個庫中。Repast 模型有批處理方式和非批處理方式(也稱圖形交互方式)2 種運行方式。批處理運行需要一個特殊格式的參數(shù)文件，在這個文件中要詳細給出模型各個參數(shù)的起始值、終止值和增量值，以及運行的次數(shù)等;有了參數(shù)文件后，模型就可無須用戶干預(yù)連續(xù)重復(fù)運行。一個非批處理的運行則需要通過圖形用戶界面來交互啟動和終止模型，用戶可以通過圖形界面來設(shè)定初始參數(shù)值，可以在運行過程中圖形化監(jiān)控主體和模型的各種狀態(tài)。

由于Swarm 對建模者來說還是有些過于復(fù)雜，Repast 項目提供一系列簡化Swarm 模型開發(fā)的Java類庫。設(shè)計者通過讓模擬軟件的底層結(jié)構(gòu)具備抽象性、可擴展性以及“良好”的表現(xiàn)能力等優(yōu)點。

4 結(jié) 語

本文簡述了MAS 協(xié)作環(huán)境下的任務(wù)分配模型。描述了合同網(wǎng)的基本思想和運行機制，針對合同網(wǎng)本身的缺陷，給出了基于聯(lián)盟、基于公告板、基于優(yōu)先級的3 種合同網(wǎng)改進模型，改進模型解決了合同網(wǎng)在任務(wù)發(fā)布階段和協(xié)商階段的信息阻塞和承諾失敗等問題，減少了系統(tǒng)的通信量，滿足控制系統(tǒng)實時性要求，提高了協(xié)商效率，擴展了合同網(wǎng)模型的使用范圍，有助于MAS 在復(fù)雜、大系統(tǒng)中的應(yīng)用。最后介紹了2 種常用的MAS 軟件仿真平臺—JADE和Repast 仿真平臺。

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