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    復(fù)合Petri網(wǎng)的主從式多智能體通信建模方法*

    2021-03-01 03:33:38王帥輝
    關(guān)鍵詞:庫(kù)所計(jì)算資源主從

    王帥輝,袁 杰

    (新疆大學(xué)電氣工程學(xué)院,新疆 烏魯木齊 830047)

    1 引言

    近年來(lái),多智能體系統(tǒng)研究成為熱點(diǎn)[1-4],多智能體系統(tǒng)通過(guò)多個(gè)同構(gòu)或異構(gòu)的智能體進(jìn)行協(xié)同配合,從而完成單一智能體不易或無(wú)法完成的工作[5]。其中主從式智能體的協(xié)同應(yīng)用已成為當(dāng)前熱點(diǎn),在諸多領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用[6-8]。而主從式智能體之間的通信問題,作為保障其協(xié)同作業(yè)的決定因素之一,正成為制約其進(jìn)一步發(fā)展的關(guān)鍵因素。

    在當(dāng)前多智能體系統(tǒng),特別是主從式多智能體系統(tǒng)的通信領(lǐng)域,MAS(Multi Agent System)面臨著因頻繁的消息交換和短缺的計(jì)算資源造成的消息處理的滯后問題,以及因保障通信魯棒性而造成通信硬件的成本高昂等問題[9,10],影響著系統(tǒng)響應(yīng)的實(shí)時(shí)性甚至穩(wěn)定性。主流研究方向是要求在連續(xù)時(shí)間下對(duì)多智能體進(jìn)行控制,然而實(shí)際環(huán)境的通信信號(hào)一般為離散的,文獻(xiàn)[11]改善了離散工況下的一致性,從而減少了通信負(fù)擔(dān);通信的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)一般使用圖論方法進(jìn)行研究,其結(jié)構(gòu)的不同決定著系統(tǒng)整體的穩(wěn)定性;文獻(xiàn)[12]通過(guò)改變其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)提高了通信效率;文獻(xiàn)[13,14]通過(guò)減少智能體的通信信息長(zhǎng)度提高了系統(tǒng)的通信效率;文獻(xiàn)[15]通過(guò)給機(jī)器人減少適配微控制器,降低了硬件成本;此外,從通信協(xié)議、通信方式等方面考慮,學(xué)者們也提出了相關(guān)理論方法去完善通信處理的過(guò)程[16]。然而,隨著智能體的數(shù)量進(jìn)一步增加以及面臨動(dòng)態(tài)開放的外部環(huán)境,MAS的計(jì)算資源被大量無(wú)用、不可靠消息制約,并且伴隨著高昂的通信硬件成本問題,使之成為多智能體協(xié)同領(lǐng)域應(yīng)用發(fā)展的一個(gè)制約點(diǎn)。

    Petri網(wǎng)PN(Petri Net)是針對(duì)離散并行系統(tǒng)建模的一種重要工具,特別在表達(dá)復(fù)雜邏輯方面,具有巨大的優(yōu)勢(shì)[17,18]。因此,本文在主從式多智能體系統(tǒng)的通信領(lǐng)域引入Petri網(wǎng)模型。基于主從式多智能體通信的資源特征,嘗試對(duì)Petri網(wǎng)的庫(kù)所屬性進(jìn)行定義,建立相應(yīng)的Petri網(wǎng)處理模型。并且在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建基于主從式多智能體編隊(duì)的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景進(jìn)行模型驗(yàn)證,結(jié)果實(shí)現(xiàn)了編隊(duì)的通信過(guò)程,表明Petri網(wǎng)可以對(duì)主從式多智能體系統(tǒng)通信建模處理、對(duì)消息的通信可靠性提供保證,并能緩解通信消息對(duì)系統(tǒng)計(jì)算資源的壓力。

    2 基于Petri網(wǎng)的主從式智能體通信

    2.1 主從式智能體通信

    在主從式多智能體中,消息分為智能體可識(shí)別消息(高優(yōu)先級(jí)消息和一般消息)和智能體不可識(shí)別消息(錯(cuò)誤消息,包括噪聲和空消息),其中一般消息又分為與高優(yōu)先級(jí)無(wú)關(guān)消息(如狀態(tài)消息)和與高優(yōu)先級(jí)相關(guān)消息(高優(yōu)先級(jí)消息的后續(xù)消息,如回復(fù)消息),本文分別以狀態(tài)消息和回復(fù)消息代稱。若同時(shí)接收到多種消息,4種消息處理優(yōu)先級(jí)為:高優(yōu)先級(jí)消息>回復(fù)消息>狀態(tài)消息>錯(cuò)誤消息。

    2.2 Petri網(wǎng)的相關(guān)定義

    為了能夠有效解決主從式智能體的通信問題,使用Petri網(wǎng)(PN)對(duì)其建模處理,為了更好地理解Petri網(wǎng)的建模方法,以下給出了Petri網(wǎng)的相關(guān)定義[19]:

    Petri網(wǎng)由式(1)所示的5元組進(jìn)行描述:

    PN={P,T,I,O,M}

    (1)

    其中,P={p1,p2,…,pk}表示庫(kù)所的有限集,k表示系統(tǒng)的庫(kù)所總數(shù);T={t1,t2,…,tl}表示變遷的有限集,l表示系統(tǒng)的變遷總數(shù);且P∩T=?。I:T×P→{0,1}為輸入函數(shù),定義從P到T的有向弧的集合,弧定義為引發(fā)變遷激發(fā)的庫(kù)所條件;O:P×T→{0,1}為輸出函數(shù),定義從T到P的有向弧的集合,F=T×P∪P×T。令:

    K:P→{1,2,3,…}∪{∞}為PN的容量函數(shù);

    W:F→{1,2,3,…}為PN的權(quán)函數(shù);

    M:P→{1,2,3,…}為容量函數(shù)K允許的標(biāo)識(shí)。

    令X=P∪T,X為PN網(wǎng)的元素集,則:

    ?x∈X,·x={y|y∈X∧(y,x)∈F}

    (2)

    ?x∈X,x·={y|y∈X∧(x,y)∈F}

    (3)

    其中,·x稱為x的前集,x·稱為x的后集。

    禁止?。憾x為在Petri網(wǎng)的輸入側(cè),始端連接庫(kù)所、尾端連接變遷的弧,其尾端的小圓圈表示對(duì)當(dāng)前弧進(jìn)行取反操作。即如果禁止弧所連接的庫(kù)所的資源數(shù)量(token)大于或等于其弧的權(quán)重,禁止弧所連接的變遷將被禁止激發(fā)。

    t(I不含禁止弧)在M的激發(fā)條件是:

    {?p∈·t:M(p)≥W(p,t)}∧{?p∈t·:M(p)+W(p,t)≤K(p)}

    t(I含禁止弧)在M的激發(fā)條件是:

    {?p∈·t:M(p)=0}∧{?p∈t·:M(p)+W(p,t)≤K(p)}

    定義變遷t的激發(fā)事實(shí)發(fā)生函數(shù):

    activation(t)=1,t∈T

    (4)

    否則:

    activation(t)=0,t∈T

    (5)

    2.3 多智能體通信PN元模型

    在主從式智能體的通信問題中,定義庫(kù)所中的token表示狀態(tài)消息(消息特征狀態(tài)和通信的觸發(fā)狀態(tài))或行為消息(表示通信的處理過(guò)程消息),分別儲(chǔ)存在狀態(tài)庫(kù)所和行為庫(kù)所中;定義狀態(tài)庫(kù)所pst∈P,行為庫(kù)所pac∈P。Petri網(wǎng)的激發(fā)過(guò)程都是瞬時(shí)完成的,從一種M態(tài)激發(fā)為另一種M態(tài),但在通信問題中,為了表示消息收發(fā)的一定時(shí)間過(guò)程,定義時(shí)滯庫(kù)所pti∈P。即有:

    p=pti∨pst∨pac,p∈P

    (6)

    令M′為t激發(fā)后的標(biāo)識(shí),稱為M的后繼態(tài)。對(duì)于狀態(tài)庫(kù)所pst,其后繼態(tài)根據(jù)環(huán)境確定。例如:pst表示發(fā)送高優(yōu)先級(jí)消息請(qǐng)求庫(kù)所(狀態(tài)庫(kù)所),當(dāng)系統(tǒng)有發(fā)送高優(yōu)先級(jí)消息請(qǐng)求時(shí):

    M′(pst)=1

    (7)

    否則:

    M′(pst)=0

    (8)

    對(duì)于行為庫(kù)所pac的標(biāo)識(shí)函數(shù),其后繼態(tài)為:

    (9)

    時(shí)滯庫(kù)所pti標(biāo)識(shí)函數(shù)的后繼態(tài)和時(shí)間因子有關(guān),引入時(shí)間因子常量time_pti≥0,其值依賴于使用場(chǎng)景。時(shí)滯庫(kù)所pti的標(biāo)識(shí)函數(shù)為M(pti,time_pti),定義其后繼態(tài)如下所示:

    M′(pti,time_pti)=M(pac),

    {M(pac)

    (10)

    M′(pti,time_pti)=M′(pac),

    {M(pac)

    (11)

    M′(pti,time_pti)=M′(pac),

    {M(pac)>M′(pac)}∧{tim(pti)

    (12)

    M′(pti,time_pti)=M′(pac),

    {M(pac)>M′(pac)}∧{tim(pti)≥time_pti}

    (13)

    M′(pti,time_pti)=M(pac),

    M(pac)=M′(pac)

    (14)

    其中,tim(pti)定義為時(shí)間函數(shù),由pti所在變遷激發(fā)時(shí)開始計(jì)時(shí),函數(shù)更新規(guī)則為:

    timnew(pti)=tim(pti)×max(activation(t),0)

    (15)

    引入時(shí)間因子常量time_pti后,行為庫(kù)所和狀態(tài)庫(kù)所的時(shí)間因子常量恒為零。此時(shí),時(shí)滯庫(kù)所pti的標(biāo)識(shí)更新需要大于時(shí)間因子常量time_pti,則此時(shí)t的激發(fā)條件應(yīng)滿足:

    t(I不含禁止弧)在M的激發(fā)條件是:

    {?p∈·t:M(p)≥W(p,t)}∧

    {?p∈t·:M(p)+W(p,t)≤K(p)}∧

    {?pti∈t·:tim(pti)≥time_pti}

    (16)

    t(I含禁止弧)在M的激發(fā)條件是:

    {?p∈·t:M(p)=0}∧

    {?p∈t·:M(p)+W(p,t)≤K(p)}∧

    {?pti∈t·:tim(pti)≥time_pti}

    (17)

    Petri網(wǎng)的圖形描述如下所示:使用弧表示引發(fā)變遷處理的消息條件,使用圓表示庫(kù)所p,使用點(diǎn)表示token,使用矩形表示變遷。當(dāng)容量函數(shù)相對(duì)于資源數(shù)是無(wú)窮時(shí),即K:P→{∞},當(dāng)容量函數(shù)相對(duì)于資源數(shù)是有限時(shí),即K:P→{1,2,3,…};本文模型權(quán)函數(shù)取值為1,即W:F→{1},圖中省略不寫。圖1和圖2分別展示了可視化的2種激發(fā)過(guò)程。

    Figure 1 Petri nets firing process without forbidden arcs

    Figure 2 Petri nets firing process with forbidden arcs

    3 主從式MAS通信建模

    根據(jù)主從式多智能體通信特征,本節(jié)分別建立了高優(yōu)先級(jí)消息、一般消息和通信異常處理的PN模型,并進(jìn)行了相關(guān)分析。表1列出了本文后續(xù)所用庫(kù)所的含義。

    3.1 高優(yōu)先級(jí)消息的PN模型

    在主從式多智能體通信中,高優(yōu)先級(jí)消息屬于發(fā)布頻率小,但重要度高的消息,采用“發(fā)送-回復(fù)”方式保障其消息通信的可靠性;為了減少不必要的計(jì)算資源冗余,高優(yōu)先級(jí)消息的安全保障機(jī)制采用“發(fā)送者負(fù)責(zé)制”(高優(yōu)先級(jí)消息通信過(guò)程的可靠性由發(fā)送者承擔(dān),接收者不承擔(dān)其回復(fù)消息的可靠性),同時(shí),針對(duì)智能體通信的高頻性,智能體在信息處理期間可以執(zhí)行其它突發(fā)消息,以滿足消息處理的并行特點(diǎn)。針對(duì)高優(yōu)先級(jí)消息建立如圖3所示的PN模型。

    Table 1 Meaning of the places

    Figure 3 PN model of high priority message

    為理解此PN模型原理,以當(dāng)前行為為“發(fā)送完高優(yōu)先級(jí)消息等待回復(fù)過(guò)程” 為例進(jìn)行解釋說(shuō)明。其中,pti5和pac7存在token,分別表示目前執(zhí)行行為是“消息識(shí)別”及存在的事實(shí)為“高優(yōu)先級(jí)消息處理”。pti5為時(shí)滯庫(kù)所,經(jīng)過(guò)時(shí)間time_pti完成1次消息的接收識(shí)別后,分別可能識(shí)別到回復(fù)消息、高優(yōu)先級(jí)消息、狀態(tài)消息和錯(cuò)誤類消息(分別由pac9、pst11和pst12的不同token組合表示)。若要完成本次消息處理,變遷t7必須要被激發(fā)。由圖3可知,變遷t7激發(fā)的條件是:pti5、pac7、pst11和pst12必須存在token,同時(shí)庫(kù)所pac9不能存在token。其物理意義為:當(dāng)前等待回復(fù)過(guò)程時(shí),同時(shí)檢測(cè)到4個(gè)事實(shí)“進(jìn)行消息識(shí)別”(pti5)、“進(jìn)行高優(yōu)先級(jí)消息處理”(pac7)、“正確消息”(pst11)和“回復(fù)消息”(pst12)存在,“高優(yōu)先級(jí)消息標(biāo)志”(pac9)不存在時(shí),則通信狀態(tài)轉(zhuǎn)移到“空閑態(tài)”(pac8)。另外,接收到其它3類信息時(shí),處理后進(jìn)入消息的循環(huán)接收,直到滿足2.3節(jié)的通信異常處理PN模型的相關(guān)條件或接收到正確的回復(fù)消息,從而完成處理過(guò)程。pst0容量函數(shù)K=∞,消息相對(duì)于庫(kù)所容量是無(wú)窮的,即保證智能體同時(shí)面對(duì)多個(gè)消息時(shí),消息能及時(shí)進(jìn)入智能體的處理隊(duì)列。psc4的容量函數(shù)K=1,則保證了消息每次必須處理完成后,智能體才會(huì)接收下一個(gè)消息,除非這個(gè)消息被取消,即保證了消息的可靠性。禁止弧的加入保證了消息并行處理時(shí)不會(huì)陷入死鎖。

    3.2 一般消息的PN模型

    對(duì)于一般消息,智能體必須及時(shí)處理,以便快速做出響應(yīng);除了響應(yīng)可識(shí)別消息外,智能體還必須處理由于外界環(huán)境不可靠導(dǎo)致的噪聲。為了保證高優(yōu)先級(jí)消息處理的快速性,此時(shí)消息接收的優(yōu)先級(jí)要低于2.1節(jié)模型的優(yōu)先級(jí)。建立一般消息的PN模型如圖4所示。

    Figure 4 PN model of general message

    對(duì)于一般消息的發(fā)送,智能體要針對(duì)不同類型的消息發(fā)送沖突,設(shè)置消息優(yōu)先級(jí),保障消息處理順序,實(shí)現(xiàn)消息通信的事件驅(qū)動(dòng)(pti0、pti10和pti13);同時(shí),為了適應(yīng)多智能體中消息的定時(shí)發(fā)送,發(fā)送狀態(tài)消息庫(kù)所設(shè)置為時(shí)滯庫(kù)所,在M(pst13)=1的條件下,實(shí)現(xiàn)了消息通信的時(shí)間驅(qū)動(dòng)(t15)。比較圖3和圖4可知,完成1次一般消息的發(fā)送需要激發(fā)變遷t15;而完成1次高優(yōu)先級(jí)消息的發(fā)送至少需要激發(fā)變遷t0、t1和t7。同時(shí),為了避免高優(yōu)先級(jí)消息和一般消息的資源占用沖突引起死鎖,變遷t10加入了含禁止弧的庫(kù)所pti7。

    3.3 通信異常處理PN模型

    建立應(yīng)急處理PN模型如圖5所示。在實(shí)際場(chǎng)景通信中,受外界因素影響,智能體之間存在消息通信失敗的可能。此時(shí)在通信異常處理模型中,智能體根據(jù)pst3是否賦值token決定重發(fā)次數(shù)以及重發(fā)失敗后的系統(tǒng)應(yīng)急處理,進(jìn)而決定是否定時(shí)重發(fā)(t2),避免通信死鎖,保證消息通信的可靠性。

    Figure 5 PN model of communication exception processing

    4 主從式MAS通信模型驗(yàn)證

    4.1 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證平臺(tái)

    主從式多移動(dòng)機(jī)器人的硬件平臺(tái)由3輛智能小車組成,實(shí)驗(yàn)過(guò)程如圖6所示,其中,Master代表主機(jī),Slaver代表從機(jī)。每輛小車分別采用ATK-ESP8266模塊進(jìn)行通信,該模塊采用串口(LVTTL)與其他串口設(shè)備通信,通過(guò)內(nèi)置的TCP/IP協(xié)議棧,實(shí)現(xiàn)串口與WIFI之間的轉(zhuǎn)換,完成無(wú)線通信;其中主智能體小車工作在服務(wù)器模式,從智能體小車工作在客戶端模式。

    Figure 6 Experimental verification process

    采用Arduino R3處理器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證本文模型,消息的收發(fā)通過(guò)內(nèi)部中斷進(jìn)行;利用Arduino IDE的帶時(shí)間戳的串口監(jiān)視器,采集串口通信實(shí)時(shí)收發(fā)的狀態(tài)量(為了使?fàn)顟B(tài)量可視化明顯,消息的收發(fā)有部分時(shí)間延遲),收集整理消息日志數(shù)據(jù),得到實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

    4.2 模型驗(yàn)證

    對(duì)于3.1節(jié)中高優(yōu)先級(jí)消息的PN模型,驗(yàn)證結(jié)果如圖7a所示,其中橫坐標(biāo)取值來(lái)源于Arduino IDE中帶時(shí)間戳的串口監(jiān)視器,單位為s;縱坐標(biāo)是智能體消息通信的狀態(tài)量,各狀態(tài)量之間的排列順序呈并列關(guān)系。主智能體和從智能體的數(shù)據(jù)分別在2臺(tái)主機(jī)的Arduino IDE中生成,因此當(dāng)一臺(tái)主機(jī)接收到消息的同時(shí),另一臺(tái)主機(jī)消息狀態(tài)按空閑態(tài)處理。

    Figure 7 Verification state diagrams of different priority PN models

    圖7a驗(yàn)證了主智能體和從智能體分別發(fā)送高優(yōu)先級(jí)消息響應(yīng)過(guò)程。具體狀態(tài)響應(yīng)過(guò)程為:主智能體發(fā)送高優(yōu)先級(jí)消息→從智能體接收高優(yōu)先級(jí)消息→從智能體發(fā)送回復(fù)消息→主智能體接收回復(fù)消息,此時(shí)主智能體通信完成;從智能體發(fā)送高優(yōu)先級(jí)消息→主智能體接收高優(yōu)先級(jí)消息→主智能體發(fā)送回復(fù)消息→從智能體接收回復(fù)消息,此時(shí)從智能體通信完成。

    對(duì)于3.2節(jié)中一般消息的PN模型,驗(yàn)證結(jié)果如圖7b所示??梢钥闯鲈诖蠹s816.6 s時(shí),從智能體在事件驅(qū)動(dòng)狀態(tài)庫(kù)所pst13=1下,開始通信任務(wù):從機(jī)發(fā)送狀態(tài)消息→主機(jī)接收狀態(tài)消息,隨后在時(shí)間驅(qū)動(dòng)下,從機(jī)定時(shí)2 s發(fā)送其狀態(tài)消息給主機(jī);直到事件驅(qū)動(dòng)狀態(tài)狀態(tài)庫(kù)所pst13=0,即大約820.9 s時(shí)完成通信任務(wù)。

    4.3 主從式MAS的通信綜合模型

    為了對(duì)上述模型進(jìn)行綜合驗(yàn)證,在高優(yōu)先級(jí)消息、一般消息和通信異常處理的Petri網(wǎng)模型基礎(chǔ)上,構(gòu)建了主從式MAS的綜合PN通信模型;引入多移動(dòng)小車編隊(duì)實(shí)物場(chǎng)景,完成主智能體引導(dǎo)行走,從智能體等距跟隨的任務(wù)。

    Figure 8 Communication model of master-slaver multi-agent PN

    4.4 多移動(dòng)小車編隊(duì)通信驗(yàn)證

    圖9所示為模型在高優(yōu)先級(jí)消息處理期間,并行處理突發(fā)消息的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。圖9a中設(shè)定為主機(jī)發(fā)送高優(yōu)先級(jí)消息后,從機(jī)同時(shí)有發(fā)送高優(yōu)先級(jí)消息請(qǐng)求和回復(fù)消息的處理請(qǐng)求。從機(jī)處理順序?yàn)楦邇?yōu)先級(jí)消息>回復(fù)消息。圖9b中設(shè)定為主機(jī)發(fā)送高優(yōu)先級(jí)消息后,從機(jī)同時(shí)有發(fā)送狀態(tài)消息請(qǐng)求和回復(fù)消息的處理請(qǐng)求。從機(jī)處理順序?yàn)榛貜?fù)消息>狀態(tài)消息。對(duì)于其它復(fù)合類回復(fù)消息,處理過(guò)程類似。

    Figure 9 Compound messages processing

    圖10中設(shè)定為主機(jī)發(fā)送高優(yōu)先級(jí)消息,從機(jī)設(shè)定回復(fù)主智能體不能識(shí)別的消息,即錯(cuò)誤消息;主機(jī)應(yīng)急故障處理設(shè)置為3次重發(fā)失效后進(jìn)入空閑態(tài),即放棄此次任務(wù)執(zhí)行。在圖10a中,從機(jī)設(shè)置為發(fā)送2次錯(cuò)誤消息,再發(fā)送正確回復(fù)消息;圖10b中,從機(jī)設(shè)置為無(wú)限次發(fā)送錯(cuò)誤消息,主機(jī)在接收到3次錯(cuò)誤類消息后,進(jìn)入了故障處理狀態(tài),實(shí)現(xiàn)了異常先處理原則。

    Figure 10 Verification states of communication exception handling in PN model

    圖11所示為智能體接收到噪聲等錯(cuò)誤消息時(shí)的處理過(guò)程,此過(guò)程中噪聲是由智能體從機(jī)發(fā)送的,主機(jī)接收后丟棄。圖12所示為在Petri網(wǎng)模型的支持下,完成多移動(dòng)小車編隊(duì)的實(shí)際運(yùn)行圖。

    Figure 11 Error messages processing

    Figure 12 Partial operational states

    在此實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上,通過(guò)簡(jiǎn)單的WIFI通信模塊,Petri網(wǎng)模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)消息的通信管理,并且具有一定的魯棒性,在軟件層面實(shí)現(xiàn)了通信管理,從而減少了對(duì)昂貴通信模塊的依賴。通過(guò)消息分類,將包括噪聲、空消息等的錯(cuò)誤類消息、一般類消息和高優(yōu)先級(jí)類消息分類處理,阻止錯(cuò)誤類消息進(jìn)入智能體的計(jì)算過(guò)程,減少一般類消息占用高優(yōu)先級(jí)類消息的處理通道的概率,從而達(dá)到緩解通信壓力,提高智能體的通信響應(yīng)速度,最終節(jié)省智能體的計(jì)算資源的目的。

    5 結(jié)束語(yǔ)

    本文針對(duì)當(dāng)前主從式多智能體系統(tǒng)通信領(lǐng)域的硬件成本高、計(jì)算資源占用大等問題,利用Petri網(wǎng)理論,提出了主從式多智能體的通信模型。該模型可以從軟件方面對(duì)主從式多智能體的消息提供保障處理,降低對(duì)通信硬件的依賴。根據(jù)不同優(yōu)先級(jí)的消息,基于主從式多智能體通信的資源特征,將 Petri網(wǎng)劃分為狀態(tài)庫(kù)所、行為庫(kù)所和時(shí)滯庫(kù)所,并且關(guān)聯(lián)了變遷被激發(fā)后庫(kù)所的生效時(shí)間;建立了高優(yōu)先級(jí)消息、一般消息和通信異常處理的Petri網(wǎng)模型。實(shí)驗(yàn)表明了該P(yáng)etri網(wǎng)模型的有效性。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建了主從式多智能體Petri網(wǎng)的綜合通信模型;在多智能體編隊(duì)的任務(wù)場(chǎng)景下進(jìn)行了驗(yàn)證。驗(yàn)證的結(jié)果說(shuō)明該模型可以處理不同類別消息,緩解了通信消息對(duì)系統(tǒng)計(jì)算資源的壓力,最終達(dá)到提高智能體計(jì)算資源處理速度的目的。

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