多Agent
多agent结构
多agent结构
多agent结构介绍如下：
多agent结构系统（MAS）由多个自主或半自主的智能体组成，每个Agent或者履行自己的职责，或者与其他Agent通信获取信息互相协作完成整个问题的求解。
与单Agent相比，多agent结构有如下特点：①社会性：Agent 处于由多个Agent构成的社会环境中，通过某种Agent语言与其他Agent实施灵活多样的交互和通讯，实现与其他Agent的合作、协同、协商、竞争等。
②自制性：在多Agent系统中一个Agent发出请求后，其他Agent只有同时具备提供此服务的能力与兴趣时才能接受动作委托，即一个Agent不能强制另一个Agent提供某种服务。
这一特点最适用于学习者特征的获取。
③协作性：在多agent结构系统中，具有不同目标的各个Agent必须相互协作、协同、协商对未完成问题的求解。
多agent的制造执行系统设计方案
04
关键技术实现
异构agent的互操作性
01
通信协议
建立统一的通信协议，确保不同 agent之间能够进行有效的信息 交换和协同工作。
接口标准
02
03
数据格式统一
定义统一的接口标准，规范 agent之间的交互行为，降低互 操作难度。
制定统一的数据格式标准，便于 不同agent之间进行数据交换和 处理。
性能优化
根据测试结果，对系统进行优化，提高各项 性能指标。
实际应用案例分析
案例选择
系统实施与运行
选择具有代表性的实际生产案例，用于测 试系统的实际应用效果。
将系统应用于所选的实际生产案例中，并 运行系统进行生产执行。
结果分析
改进建议
分析系统在实际应用中的表现，评估系统 的功能、性能和稳定性等方面的表现。
开放性
多agent系统能够与其他系统进行交 互和集成，具有良好的可扩展性和可 定制性。
多agent系统在制造执行系统中的应用
智能化生产调度
通过多agent系统实现生产任务的智 能调度和优化分配，提高生产效率。
协同作业
多agent系统能够实现生产线上各个 环节的协同作业，提高生产线的整体 性能和稳定性。
动态任务分配与负载均衡
任务需求分析
01
对制造任务进行详细分析，明确任务需求和资源要求。
动态分配算法
02
采用高效的动态任务分配算法，根据实时负载情况和资源可用
性进行任务调度。
负载均衡策略
03
制定合理的负载均衡策略，确保系统资源得到充分利用，提高
整体效率。
实时决策与优化算法
实时监控与反馈机制
建立实时的监控和反馈机制，收集系统运行 数据，为决策提供依据。
多Agent系统理论概述
多Agent系统理论概述摘要：Agent在AI(AI:Artificial Intelligence)研究领域已经成为热点，Agent 技术提供了一种新的计算和问题求解规范。
本文简要的讨论Agent、多Agent系统。
关键词：多Agent系统概述1Agent概述1.1Agent的基本概念Agent的概念最早出现在20世纪70年代的人工智能中，80年代后期，被译为“代”理，“智能体”或“智能主体”。
这些概念在许多领域被引用，不同的研究领域和内容，给出了许多不尽相同的定义。
目前为止还没有一个对Agent统一的定义，但多数研究者接受wooldridge和Jelinings所提出的Agent定义，即Agent 是一个具有自治性、社会能力和反应特性的计算机软、硬件系统，它具有自治性、社会能力、反应性和主动性。
1.2Agent具有的特性根据wooldridge的定义，对于Agent所应具有以下特征：1.自治性(Autonomy)：Agent一般都具有自己的资源和局部于自身的控制机制，能够在没有外界直接操控下，根据自身的内部状态以及感知的外部环境信息，决定和控制自身的行为。
2.社会能力(Social Ability)：Agent之间并不是孤立的。
和人一样，Agent具有通信能力，能够通过某种Agent通信语言与其他Agent进行各种各样的交互，也能和其他各类Agent一起有效地完成各种层次的协同工作。
3.反应性(Reactivity)：Agent能够及时地感知其所在外部环境的变化，并能够针对一些特定的时间做出相应的反应。
4.主动性(activity)：Agent能够遵循其承诺采取主动行动，表现出面向目标的行为。
它要求Agent保持比较稳定的目标，它的动作都是以此目标为依据的，从而产生一种叫做目标指引的行为(Goal Directed Behavior)。
1.3Agent分类从不同的角度，Agent有下面几种分类方法：1.根据Agent的存在形式：分为有形Agent和无形Agent。
多Agent系统体系结构及建模方法研究
建模方法
多Agent系统建模是指通过一定方法和步骤将多Agent系统的需求、体系结构、 行为和交互等要素描述出来。以下是多Agent系统建模的一般步骤：
1、需求分析：明确多Agent系统的目标、功能和性能要求，了解系统的环境 和约束条件，为建模提供基础。
2、体系结构设计：根据需求分析的结果，设计多Agent系统的体系结构，包 括智能体的组织、通信协议、协调机制等，为建模提供框架。
3、分布式计算：多Agent系统的特点之一是分布式，而云计算、大数据等技 术提供了分布式计算的手段，使得多Agent系统的计算和存储能力可以得到更 好的扩展和管理。
4、安全性：多Agent系统需要保护系统中敏感数据的安全性，云计算、大数 据等技术提供了数据加密、安全存储和访问控制等手段，可以有效地保障多 Agent系统的安全性。
2、分散式：将多个智能体分散到不同的节点上，每个节点管理自己的智能体， 节点之间通过通信和协调来完成整体任务。这种体系结构适用于规模较大、任 务较为复杂的系统。
3、层次式：将多个智能体按照层次结构组织，每个层次包含多个智能体，不 同层次之间的智能体通过通信和协调完成整体任务。这种体系结构适用于具有 明显层次结构和分工的系统。
多Agent系统体系结构
多Agent系统具有以下特点：
1、分布式：多Agent系统中的智能体可以分布在不同的地理位置上，具有独 立的运行环境，能够自主地执行任务。
2、自治性：每个智能体都有自己的目标和愿望，能够自主地作出决策和控制 自己的行为。
3、协作性：多Agent系统的目标是让多个智能体协作完成一个整体任务或达 到一个共同的目标，因此需要智能体之间的相互通信和协调。
需求分析：
1、智能交通管理系统的目标是提高交通运行效率和管理水平，减少交通拥堵 和事故。
多Agent系统在智能物流中的应用设计
多Agent系统在智能物流中的应用设计智能物流是当前物流行业发展的一个重要方向，而多Agent系统作为人工智能的一项核心技术，具备分布式、并行处理和智能决策等优势，可以为智能物流系统的设计和优化提供很好的支持。
本文将针对多Agent系统在智能物流中的应用设计展开讨论。
首先，多Agent系统可以应用于智能路线规划。
在传统物流中，路线规划主要依赖专业人员的经验和运输规划软件，但面对复杂的物流网络和不断变化的环境因素，传统方法往往效率低下且不够灵活。
而多Agent系统可以将物流网络中的各个节点视为独立的Agent，通过相互协作和信息交换来实现更高效、更灵活的路线规划。
通过Agent之间的通信和合作，可以实现实时动态的路线调整和优化，提高物流系统的运输效率和灵活性。
其次，多Agent系统可以应用于智能仓储管理。
仓储管理是物流系统中的核心环节，传统仓储管理往往依赖于人工操作和手动记录，存在效率低下、易出错等问题。
而多Agent系统可以通过对仓储系统进行建模，将仓库中的各个货架、货物和物流设备视为独立的Agent，通过Agent之间的协作和规划，实现智能化的仓储管理。
例如，通过智能传感器和可编程机器人的结合，可以实现自动化的货物入库、出库和库存管理，减少人工操作的时间和成本，提高仓储效率和准确性。
此外，多Agent系统还可以应用于智能配送调度。
在传统配送调度中，往往需要根据不同的配送需求和资源限制进行决策，这涉及到大规模的协作和决策问题。
而多Agent系统可以将配送系统中的各个配送车辆、配送点和配送任务视为独立的Agent，通过Agent之间的通信和协作，实现分布式的配送调度。
通过智能决策和实时优化算法，可以提高配送效率，减少运输时间和成本，为客户提供更高质量的服务。
最后，多Agent系统还可以应用于智能供应链管理。
供应链管理是物流系统中的关键环节，传统供应链管理往往存在信息不对称、决策滞后等问题。
而多Agent系统可以将供应链中的各个节点和参与方视为独立的Agent，通过Agent之间的信息共享、协作和决策，实现供应链中各个环节的智能化管理。
基于多Agent的软件开发研究
基于多Agent的软件开发研究一、引言随着人工智能技术的发展，多Agent技术逐渐成为了软件开发中的热点研究领域。
多Agent技术通过将软件系统划分成多个Agent，从而提高软件系统的可靠性、安全性和效率等方面的性能。
本文将探讨基于多Agent的软件开发研究及其应用。
二、多Agent技术1.多Agent技术概述Agent是指一个具有自主决策能力和交互能力的实体，能够自主地完成某些任务。
而多Agent技术则是指将多个独立的Agent组成一个协同的智能系统，通过相互之间的协作和交互完成复杂的任务。
在多Agent系统中，每个Agent都有自己的目标和行为，并且能够通过与其他Agent进行通信、协作和竞争来实现自己的目标。
2.多Agent系统的关键技术多Agent系统的关键技术包括分布式问题求解技术、Agent通信协议、Agent知识表示和推理技术、Agent协作技术等。
其中，分布式问题求解技术是多Agent系统的核心技术之一，它能够将一个大规模的问题分解成多个小规模的子问题，然后分配给不同的Agent进行求解，从而提高问题的求解效率和质量。
三、基于多Agent的软件开发研究1.多Agent系统在软件开发中的应用目前，多Agent技术已经在软件开发中得到了广泛的应用，例如在电子商务、智能交通、人工智能等领域都有着重要的应用。
在这些领域中，多Agent技术能够通过增加系统的智能性和灵活性，提高系统的性能和可靠性。
2.基于多Agent的软件开发流程基于多Agent的软件开发流程包括需求分析、Agent设计、Agent实现、Agent测试和系统集成等阶段。
在需求分析阶段，需要根据用户需求和系统目标确定系统架构和Agent组成；在Agent 设计阶段，需要对每个Agent进行建模并设计Agent之间的通信协议；在Agent实现阶段，需要根据Agent设计完成Agent的编程和实现；在Agent测试阶段，需要对每个Agent进行单元测试和集成测试；最后在系统集成阶段，需要将所有Agent进行集成测试和调试以实现系统的稳定运行。
人工智能引论 第13讲 智能Agent及多Agent系统
7
13.2.2 分布式问题求解过程
分布式问题求解过程可以分为四步： 任务分解 任务分配 子问题求解 结果综合
8
分布式问题求解系统中协作的分类
按节点间协作量的多少，协作分为三类： 全协作系统 无协作系统 半协作系统 常用的通信方式有： 共享全局存储器 信息传递 黑板模型
9
13.3 智能Agent及多Agent系统
多Agent系统主要研究在逻辑上或 物理上分离的多个Agent协调其智能行 为，即知识、目标、意图及规划等，实 现问题求解。可以看作是一种由底向上 设计的系统。
10
Agent的思想
智能Agent的几个典型的实例： Microsoft的Office助手 计算机病毒（破坏Agent） 计算机游戏或模拟中的智能角色 贸易和谈判 Agent（如 Ebay 的拍卖 Agent） 网络蜘蛛Web Spider（搜索引擎中的数据 搜集和索引Agent，如Google）
第13讲 智能Agent及多Agent系统
Chapter 13 Intelligent Agent & MultiAgent Systems
1
内容
1. 概述 2. 分布式问题求解 3. Agent 4. Agent理论 5. Agent结构 6. Agent通信 7. Agent的协调与协作 8. 多Agent环境MAGE 9. 面向Agent的软件技术 10. Mobile Agent 11. 若干前沿问题讨论
2
13.1 概述
分布式人工智能（DAI）主要研 究在逻辑上或物理上分散的智能系统 如何并行的、相互协作地实现问题求 解。
多Agent智能控制技术在复杂系统中的应用
多Agent智能控制技术在复杂系统中的应用随着科技的不断发展和应用，智能控制技术受到了越来越多的关注和重视。
特别是多Agent智能控制技术被应用在复杂系统中，不仅能够提高系统的效率和性能，还能够有效地解决一些难以通过传统方法解决的问题。
本文将介绍多Agent智能控制技术在复杂系统中的应用及其优势和挑战。
一、多Agent智能控制技术的基本概念多Agent智能控制技术是指利用多个智能体（即Agent）之间协作和互相竞争的方式来协调和控制一个系统，以实现系统的最优化。
每个Agent都有自己的知识库和决策能力，可以独立地进行需求分析、决策和行动，同时也可以与其他Agent进行交互和协作，共同完成一项任务。
多Agent智能控制技术的核心在于通过智能体之间的相互作用和协作来实现系统的自适应和优化。
二、多Agent智能控制技术在复杂系统中的应用非常广泛，涉及到很多领域，如制造业、交通运输、环境保护、金融等。
以下是一些典型的应用场景。
1.制造业在制造业中，复杂的生产流程和生产线通常需要协调各种物流和信息流程。
多Agent智能控制技术可以通过分析生产线上的各种数据，自动识别生产线上的拥堵点和瓶颈，然后根据情况进行调整，以实现更加高效和稳定的生产过程。
2.交通运输交通运输领域是一个典型的复杂系统，其中包括了各种车辆、道路、交通信号、乘客等因素。
多Agent智能控制技术可以通过对各种车辆和数据的分析，自动预测交通状况和交通拥堵，然后提前调整车辆路线和交通信号，从而实现更加平稳和高效的交通运输。
3.环境保护环境保护是一个极其复杂的系统，其中需要涉及到各种环境数据、环境监测站点、污染源等因素。
多Agent智能控制技术可以通过对各种环境数据的分析，实现对污染源的监测和控制，从而达到更加高效和准确的环境保护效果。
4.金融在金融领域，各种金融数据和金融市场因素非常复杂。
多Agent智能控制技术可以通过对这些数据的分析，实现对金融市场的预测和监测，从而帮助投资者和交易员更加准确地做出金融决策。
多Agent协作模型_罗洋
2012年・3月・下期学术・理论现代现代企业教育 MODERN ENTERPRISE EDUCATION企业教育91有明确且切合实际的规定，旧的差旅费、会议费、招待费、通讯费等开支标准和管理办法滞后，已远不能符合现在的形势。
虽然国家新的差旅费、会议费管理办法已出台，但是我市尚未制定出符合自己实际情况的管理办法，形成制度上的“真空”。
长期以往导致消费性支出无度增长与单位持续发展的资金短缺的矛盾日益突出，制约了行政事业单位改革的深入推进。
部分单位为避免招待费在财务报表上的数字过于庞大，有意识的将招待费混入会议费、差旅费列支，造成单位支出情况不实，逃避监督。
六、原始凭证填写不完整在日常工作中经常见到行政事业单位核算的很多原始凭证不符合国家相关法规的要求。
有些财务人员对原始凭证审核不认真，各项原始凭证要素的填写存在漏填、少填、不填现象。
如：开票人、收款人只填写姓不填写名，有的干脆不填写；购买单位的客户名称要么不填（尤其是微机打印的发票）、要么填写不明确；项目内容、数量以及单价不填或内容填写笼统的现象较为普遍；有的发票没有售货单位盖章；手续不严密，购买实物的凭证只有领导签批，没有验收人或经手人签字；白条入账情况存在。
还有些单位的许多经济事项无合同、协议，无原始清单，仅凭发票报销等现象普遍存在。
有的原始凭证的填写表面上看符合规定要求，但实际上存在填写的随意性和人为因素很大。
这样就给对方单位偷漏税金等违纪违规行为提供了方便。
这些不完整的原始凭证一旦被纳入行政事业单位的会计资料，将影响会计信息的准确性。
七、财务分析缺乏调查表明，目前行政事业单位普遍缺乏适合本单位的财务分析制度，财务人员往往用会计报表和年终决算的编报说明来代替行政事业单位的财务分析报告。
有的单位的编报说明也只有寥寥几百字，不能客观、深入地反映单位的财务收支状况及存在的问题，导致财政部门和单位决策者不能全面了解单位的财务运行状况。
□一、多Agent系统多Agent系统（Multi-Agent System——简称为MAS）由多个自主或半自主的智能体组成，每个Agent或者履行自己的职责，或者与其他Agent通信获取信息互相协作完成整个问题的求解。
多Agent技术综述
微 处 理 机M I CROPROCE SSORS综述与评述多Agent 技术综述黄 楠,刘 斌(南京工业大学信息科学与工程学院,南京210009)摘 要:多Agent 系统(MAS)是分布式人工智能(DA I)的主要研究方向之一,提出了MAS 的概念,对MAS 的研究基础进行了介绍,阐述了三种典型的MAS 体系结构,对MAS 中的规划进行了介绍和具体分类。
并介绍了MAS 技术的典型应用。
最后,对MAS 技术进行了总结与展望。
关键词:多Agent 技术;研究基础;Agent 体系结构;MAS 规划DO I 编码:10.3969/.j issn .1002-2279.2010.02.001中图分类号:TP311.5文献标识码:A文章编号:1002-2279(2010)02-0001-04Su mmary on Technol o gy ofM ulti -Agent Syst e mHUANG Nan ,LIU B in(Co llege of Infor m ation Science and Engineer i ng,N anjing Un i ver sit y of T echnology,N anjing 210009,Ch i na)Abst ract :M u lti-Agent Syste m is m ai n research areas o f distri b uted artific i a l i n telli g ence .The conception o f MAS is put for w ar d .The researc h base of MAS is i n troduced .Three k i n ds of typica l arch itecture of Agent are expounded .Plann i n g i n MAS is introduced and classified concretely .A lso a typical app lication i n MAS is produced .And fi n ally ,MAS is summ arized and its prospect i s sho w ed .K ey w ords :M ulti-technology ;Research base ;A rchitecture of agen;t P lanning i n MAS1 多A gent 概念多代理系统(MAS ,M u1ti-Agent Syste m )的思想源于H er bet Si m on 的著作 A d m i n istrati v e B ehav i o r !,他认为,一个大的机构把许多个体组织起来,可以弥补个体工作能力的有限;同样,劳动的分工和每个个体负责一项专门的任务,可以弥补个体学习新任务能力的有限;社会机构间有组织的信息流动,可以弥补个体处理信息并运用信息作出决策能力的有限。
REPAST一个多Agent仿真平台
3、优化算法：如遗传算法、模拟退火算法等，可用于优化Agent的资源配置 和性能提升。
四、实现与优化
将算法应用于实际系统中，需要进行实现与优化。具体包括：
1、数据预处理：对仿真实验产生的数据进行清洗、整理和归纳，以便后续分 析和可视化。
2、代码优化：采用性能优越的编程语言和开发框架，对算法代码进行优化和 重构，提高运行效率。
REPAST一个多Agent仿真平台
01 一、需求分析
目录
02 二、系统设计
03 三、算法设计
04 四、实现与优化
05 五、应用与推广
06 结论
REPAST：打造高效多Agent仿真 平台
随着技术的快速发展，多Agent系统逐渐成为研究热点。多Agent系统是由多 个智能体组成的自组织、自适应的系统，具有自主学习、协作分工、动态环境 适应性等优点。为了更好地研究和应用多Agent系统，建立一个高效的多 Agent仿真平台显得尤为重要。本次演示将介绍REPAST（多Agent仿真平台）， 并从需求分析、系统设计、算法设计、实现与优化及应用与推广等方面详细阐 述。
1、Agent开发层：提供Agent编程框架和工具包，支持多种编程语言和算法。
2、通信与协作层：提供多种通信协议和协作模式，包括消息传递、黑板等， 支持分布式和并行计算。
3、实验管理与可视化层：提供实验配置、运行、监控和可视化工具，方便用 户进行实验管理和数据分析。
4、应用场景层：提供通用应用场景模板，用领域，如智能制造、智慧城市、游戏AI 等，并可根据不同场景的需求进行定制和扩展。
二、系统设计
基于需求分析，我们提出REPAST多Agent仿真平台的系统设计。在硬件方面， 平台可采用云计算基础设施，提供高计算能力和存储空间。在软件方面，平台 采用分层架构，包括：
多Agent系统技术在智能建筑中的应用
多Agent系统技术在智能建筑中的应用随着人类社会的进步，智能建筑成为了一个越来越受欢迎和关注的话题。
智能建筑指的是建筑物中应用了现代先进技术，使建筑物可高效地利用能源、管理建筑物设备、安全保障、人机交互等。
然而，智能建筑如何实现智能化是一个需要深入研究的问题。
多Agent技术作为一种先进技术，在智能建筑中得到了广泛的应用，使得智能建筑的智能化程度得到了很大的提高。
本文将为大家详细介绍多Agent系统技术在智能建筑中的应用。
1.多Agent系统技术的基本概念多Agent系统技术是指由多个智能体相互协作完成一个特定任务的技术。
智能体可以是计算机程序、机器人等，它们通过互相交互合作，能够自主地学习、决策和执行任务。
多Agent系统技术在许多领域中都有着广泛的应用，如工业生产、智能交通、教育、医疗等。
2.多Agent系统技术在智能建筑中的应用2.1 智能能源管理多Agent系统技术可以应用于智能建筑的能源管理。
通过智能能源管理系统的实现，可以实现对电力的精细化统计和管理，优化建筑物能源使用。
针对不同的场景，可以对不同的能源进行智能管理，减少建筑中能源的损耗，提高能源的利用效率。
例如，在工作日，在办公室中，使用的能源类型是电力、空调等，而在周末，居民使用的能源类型是热水、电力、空调等，所需的管控机制和合适的操作规则也不同。
利用多Agent技术实现智能能源管理，可以更好地适应这种改变。
2.2 智能安全管理多Agent系统技术也可以用于建筑的安全管理。
借助多智能体的相互协作，实现安全管理系统的自适应学习与应变，识别风险事件、实时响应安全事件，提高商业、居民区域居民的安全防范意识，提高整个社区安防工作的管理效率。
例如，通过传感器的数据采集和交互，多Agent系统可以快速识别外来人员、异常行为等，立即启动安全应急措施。
2.3 智能环境管理多Agent系统技术也可以应用于智能建筑的环境管理，通过对环境数据的采集、分析和处理，实现对建筑内环境的有效控制。
关于多Agent系统的研究
1.简介在软件工程领域，多代理系统是比较常见的一个研究课题，尤其是在分布式，开放式的网络环境中，多代理系统有很多的优势。
所谓多代理系统是指一个由多个自治运行的Agent 组成的集体 .在开放分布式网络环境中Agent 是一个抽象实体.它是自治的可以对自身环境、操作环境和环境变化采取行动，一个系统中一般有多个IntelligentAgent 这样的系统就称为多Agent 系统 .多 Agent 系统必须找出一种使各个Agent 能够协同工作的适当方法。
依据这些理论基础建立起来的系统均称为多Agent 系统 ,即 MAS.最近研究的东西就是使用多代理的方法，对在线网络拍卖进行欺诈检测。
在线拍卖的一个很重要的特点就是其隐蔽性。
每个竞标者可以很轻松的拥有很多的拍卖的账号，进行欺诈性投标，进而达到inflate 成交价格的目的。
当然了，对于欺诈投标有很多策略，想了解更多关于欺诈投标的特点，方法，可以参考我的一片会议论文A real-time MonitoringFramework forOnline Auction Frauds ，这是跟我的研究生导师Dr. Samira Sadaoui 合作发表的一片论文。
写该系列博客的主要目的是，关于多代理系统（multi-agent ）的实现，资料很少，并且，德国人开发的一个框架Jadex 学习起来成本很高，可以提供的API 很少，并且都是英文的，理解起来有一定的难度。
为了能够尽快完成研究生的毕业设计，也为了能够给大家提供一些学习的资源，就把学习 Jadex 的过程以及部分资料进行翻译，希望会对国内的相同研究方向的学生，学者有一定的帮助。
我所使用的 Jadex 是 Jadex BDI V3 ，纯 Java 实现，没有使用XML 。
后面慢慢会引入一点关于下一篇论文的一些Implementation 的核心。
2. 大笔一挥， Helloworld首先 Jadex 的启动问题，相信只要能够懂一点Eclipse 使用，并且懂一点英文的都可以做到。
多Agent技术及其应用研究
3、制造领域
3、制造领域
在制造业领域，多Agent系统被应用于智能制造中。通过建立多个代理来模拟 生产设备、工人等对象，可以实现对生产过程的实时监控和控制，提高生产效率 和产品质量。同时，多Agent系统还可以应用于生产计划和调度等方面，优化生 产资源分配和生产计划。
4、公共服务领域
4、公共服务领域
在公共服务领域，多Agent系统被应用于城市管理、应急响应等方面。通过建 立多个代理来模拟城市中的居民、企业等对象，可以实现对城市资源的优化配置 和管理，提高城市管理的效率和质量。同时，多Agent系统还可以应用于应急响 应中，提高应急响应的速度和质量。
三、总结
三、总结
多Agent系统是一种具有广泛应用前景的分布式系统，其理论和应用研究涉及 到多个领域。通过对多Agent系统的理论和应用研究，可以提高、自动化等领域 的技术水平和服务质量。未来，随着技术的不断发展，多Agent系统的应用领域 将越来越广泛，同时对其理论和应用研究也将不断深入。
谢谢观看
3、多Agent学习理论
3、多Agent学习理论
多Agent学习理论是研究Agent如何在交互和协作过程中学习和适应的理论。 多Agent系统的环境是动态变化的，因此需要Agent具有学习能力，以适应环境的 变化。多Agent学习包括个体学习和社会学习两种模式。个体学习是指Agent通过 自身的经验进行学习，社会学习是指Agent通过与其他Agent的交互和协作进行学 习。
四、多Agent技术的优缺点
隐私和安全：多Agent系统中的数据和信息可能涉及隐私和安全问题，需要加 强数据保护和安全管理。
五、展望未来
五、展望未来
随着技术的不断发展和进步，多Agent技术将会有更广泛的应用前景和发展方 向。未来，多Agent技术将与机器学习、深度学习等其他技术更加紧密地结合， 实现更加复杂和智能的任务。多Agent技术将在物联网、云计算、边缘计算等领 域发挥更大的作用，为人类社会的发展和进步做出更大的贡献。
多agent
第二部分主要是一些对（IT）从业者的提示。
虽然multiangent systems 对于发展分布式自适应系统是一件很有吸引力的事情，但这并不意味着我们应用multiagent systems 就不需要任何成本。
下面我们就讲一下从以前发展优质multiagent systems中所学到的一些重要经验。
主要分为五个方面：首先要明确正确的动机：首先用户的质量需求是建造一个软件系统的主要驱动力，多Agent系统有这样一些质量属性，比如适应性，鲁棒性，开放性和可扩展性。
要想应用一个多代理系统框架，必须对利益相关者（很多时候是客户或者用户，以下就统称用户了）要求的主要质量属性有一个很好的理解，并且这些属性要能够别一个多代理系统实现。
此外还要向用户澄清应用一个多代理系统的附加值和要付出的代价能够帮助架构师做深思熟虑的决定并且防止用户高估或者低估agent技术。
其次是多代理系统的积分？：软件系统很少内置隔离。
引入多智能体系统通常需要把它嵌入现有软件环境并且与现有软件环境集成起来。
在多代理系统工程中，开发者通常把“angentification”认为是一个解决遗留代码集成的方法。
然而即使这样做，还是有一些问题存在的，比如安全性，一致性，而且交易行为往往会横向切断一个系统。
并且简单地整合现有的能够解决这些顾虑的基础设施时包装有可能达不到客户要求（这些基础设施通常是以可复用的中间件形式提供服务）。
但是现在许多可靠的agent平台在使用中间件整合基础设施上做的并不好。
但是集成了Java企业版的Whitestein Technologies’ Living Systems and Agentis Software’s Adap tivEnterprise platform（Whitestein Technologies的生命系统和软件Agentis 适应性企业平台）是一个显著的例外，它在这方面做的还是比较好的，如果大家有兴趣可以在论文的reources信息栏中找到参考文献，这里就不做过多赘述。
关于多Agent系统的研究
1.简介在软件工程领域，多代理系统是比较常见的一个研究课题，尤其是在分布式，开放式的网络环境中，多代理系统有很多的优势。
所谓多代理系统是指一个由多个自治运行的Agent 组成的集体 .在开放分布式网络环境中Agent 是一个抽象实体.它是自治的可以对自身环境、操作环境和环境变化采取行动，一个系统中一般有多个IntelligentAgent这样的系统就称为多Agent 系统 .多 Agent 系统必须找出一种使各个Agent 能够协同工作的适当方法。
依据这些理论基础建立起来的系统均称为多Agent 系统 ,即 MAS.最近研究的东西就是使用多代理的方法，对在线网络拍卖进行欺诈检测。
在线拍卖的一个很重要的特点就是其隐蔽性。
每个竞标者可以很轻松的拥有很多的拍卖的账号，进行欺诈性投标，进而达到inflate 成交价格的目的。
当然了，对于欺诈投标有很多策略，想了解更多关于欺诈投标的特点，方法，可以参考我的一片会议论文A real-time Monitoring Framework for Online Auction Frauds ，这是跟我的研究生导师Dr. Samira Sadaoui 合作发表的一片论文。
写该系列博客的主要目的是，关于多代理系统（multi-agent ）的实现，资料很少，并且，德国人开发的一个框架Jadex 学习起来成本很高，可以提供的API 很少，并且都是英文的，理解起来有一定的难度。
为了能够尽快完成研究生的毕业设计，也为了能够给大家提供一些学习的资源，就把学习 Jadex 的过程以及部分资料进行翻译，希望会对国内的相同研究方向的学生，学者有一定的帮助。
我所使用的 Jadex 是 Jadex BDI V3 ，纯 Java 实现，没有使用XML 。
后面慢慢会引入一点关于下一篇论文的一些Implementation 的核心。
2. 大笔一挥， Helloworld首先 Jadex 的启动问题，相信只要能够懂一点Eclipse 使用，并且懂一点英文的都可以做到。
多agent运行平台及实例介绍.
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Import com.ibm.aglet.*; public MyAglet extends Aglet {
FIPA_OS平台
设置环境变量 将安装目录下的bat目录加入path当中 在命令行启动FIPA_OS的时候，建议 将当前目录设置为FIPA_OS安装目录 下的bat目录。 启动命令为 StartFIPAOS
public GenericAgent( String platform_profile, String name, String owner ) { /* First you must initialise the agent with a call to the FIPAOSAgent * constructor. The arguments are the same three arguments to this constructor * plus some instantiation flags. * Arg 4 specifies if the agent should use the Task Manager - this does not have to be true * but if you want to use the automatic platform registration (as this agent does) then * you should set this to true. Tasks also make agent construction easier for more * complicated agents. A discussion of programming agents using states is in the * tutorial but is not included in this agent. */ super( platform_profile, name, owner, true ); • Initialize(); // Now we can register with the local AMS (i.e. the platform) as the fist action our agent // makes try { // Attempt to register with AMS registerWithAMS(); DIAGNOSTICS.println("Registered with AMS", this, DIAGNOSTICS.LEVEL_MAX ); } catch (AMSRegistrationException amsre) { // An exception has occured - this indicates that the AMS registration failed for some reason // Display the exception DIAGNOSTICS.println(amsre, this, DIAGNOSTICS.LEVEL_MAX ); // We can easily find the exception reason from the exception.... String reason = amsre.getExceptionReason(); // If the exception reason is not "already-registered", we can probably ignore the failure // (since this Agent was probably not de-registered the last time it ran!) if ( reason == null || !reason.equals(FIPAMANCONSTANTS.AGENT_ALREADY_REGISTERED)) { // Shutdown nicely :) shutdown(); return; } } // Now we can register with the local DF try { // Register with DF registerWithDF( getAgentType() ); DIAGNOSTICS.println("Registered with DF", this, DIAGNOSTICS.LEVEL_MAX ); } catch (DFRegistrationException dfre) { // An exception has occured - this indicates that the DF registration failed for some reason // Display the exception
多 Agent技术
信息服务 中心
协商服务 中心
图9.7 库存职能Agent组成
4．销售职能Agent的组成
主要有注册模块、协商模块、决策模块、信 息数据库以及知识规则库。
Agent
营销信息 处理
库
存
职
能
信息数
据库
外部信息
信息搜索模块
顾客信息
注册模块 协商模块
信息服务 中心
协商服务 中心
知识规则库
决策模块
图9.8 销售职能Agent组成
搜索模块
信息数 据库
协商模块
信息服务 中心
协库
决策模块
图9.5生产职能Agent的组成
2．企业采购职能Agent的组成
主要有注册模块、协商模块、决策模块、信 息数据库以及知识规则库。
供应商 信息
库存职能 Agent组
采购信息 处理
信息数 据库
注册模块 搜索模块 协商模块
❖ 1．支持冲突解决和协调调度 ❖ 2．支持智能的协调组织和任务安排 ❖ 3．支持不同权限的信息共享
1.4企业物流信息系统中的Agent组成
1．企业生产职能Agent的组成
主要有计划模块、搜索模块、协商模块、决策模块、 生产信息模块、信息数据库以及知识规则库
库
存
职 库存 能
生产信息 处理
计划模块
2．企业采购职能Agent的组成
1.2 多Agent体系结构
Agent结构
异地企业Agent 物流配送Agent
任务表
任务管理 系统
知识库 规则库及 管理系统
推理模块
通信模块
信息处理 模块
决策与智能控制模块
资源数据库
执行 模块
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Thanks
• 自主性： • Agent具有属于其自身的 计算资源和局部于自身行 为控制的机制，能在无外 界直接操纵的情况下，根 据其内部状态和感知到的 （外部）环境信息，决定 和控制自身的行为。
• 交互性： • 能与其他Agent进行 多种形式的交互， 能有效地与其他 Agent协同工作。
多 Agent网络信息检索框架
• 基于XML 的多 Agent 信息检索框架有3 种 类型的Agent 组成如图所示：一种是管理 Agent 用于提取信息的语义和合作 Agent 处理详情, 一种是接口Agents为用户和系 统提供接口, 还有一种是搜寻Agents用于 在 www 上搜索信息, 多个 Agent 间使用 xml作为它们的通信语言,相互沟通执行检 索任务。
个体Agent体系结构
• 个体Agent体系结构是指在多Agent系 统中单个Agent的构造结构。每个 Agent都是处于一定的环境中，通过感 知外界的环境并进行一些推理来决定 完成某些动作，然后执行这些动作。 Agent的智能也主要体现在这些推理上。 推理依据和推理的熟练程度决定了个 体Agent的体系结构。
Agent的实现（即编程）工具
分为两类：一类是专用的面向 Agent的程序语言，另一类则是 现有的通用面向对象程序语言 （或其扩充）。 • 已知的专用Agent编程语言有 Agent描述语言ADL、Agent处理 控制语言PCL和Agent通信语言 SACL（中科院计算所开发［史 忠植，1998年］）、AGENT0、 PLACA
• 层次结构 Agent群体中的Agent被分 层，在每一层的决策和该 层的控制权集中在其上层 Agent上上层控制下层
• 联盟结构 将系统中的Agent根据某种方式划 分成一个个的Agent联盟。各联盟 之间的关系与网络结构中各Agent 之间的关系一样。每个联盟有一个 协助Agent，不同联盟中Agent之 间的交互都是通过各联盟之间的 Agent协助完成
• Agent的实现（即编程）工具可
多Agent体系结构
个体Agent体系结构
Agent群体社会结构
MAS的体系结构
• 体系结构是对要完成的特定任务进行特定的 分解的一般方法学。 • Agent体系结构研究的是怎样通过互相协商 与合作实现多Agent体系结构研究的是怎样 为构造Agent按一定的方法将Agent分解成各 种功能模块。 • 多 Agent 系 统 是 Agent 群 体 ， 其 中 的 各 个 Agent通过互相协商与合作来实现多Agent系 统的功能。 • 。
系统优越性
• 系统兼顾了传统的用户请求下载的模式，然后又通过用户注册的信 息动态配送用户个性化需求的资源，驻留在服务端上用作分析 Agent，可以通过自身掌握的用户模板并通过从客户端监控Agent而 获得的消息来提取用户的个性特征和需求，将个性化分析来的结果 作为条件，在信息资源库中查找客户端请求的用户感兴趣的信息资 源或更高层次的知识和规律，并以此定制特色服务来主动提供给用 户，达到一个主动配送的特点。 • 由于采用多Agent技术，服务器端可以更好地与客户端联系，对于 客户的需求就可以错过高峰时期下载。比如，服务器端通过分析客 户的个性化需要，在客户人工请求以前的时期内，在网络使用低谷 时间段，系统就自动配送给客户端，在网络高峰期尽量不配送，或 有选择地响应客户的需求，这样就可以充分利用网络带宽，而且体 现了系统的智能性，最大效率地配送资源。 • 系统采用了多层安全措施，首先资源需求用户的相应信息要在服务 器端进行注册，并抽象为约束条件；其次在数据流传输过程中使用 加密算法来进行加密，而在客户端使用相应的解密算法把教育信息 资源还原。
其它 Agent
通信 传 感 器
Agent
目 标 效 应 器
内部状态
规 化
决 策
知 识
库
环
境
2.移动Agent
移动Agent是一种特殊的Agent,它 除了具有Agent的基本属性以外,移动性是 其最重要的特点,它可以从一台机器通过 网络移动到另外一台机器运行,并根据需 要克隆或生成子Agent,子Agent具有同父 Agent相同的性质.
• Agent是一个具有自适应性和智能性的软件 实体，能代表用户或其它程序，以主动服 务的方式完成一项工作。
Agent（面向主体）与对象的区别
• 相似性：实体性、封装状态，可以执行某种动作和方法； 通过消息进行通讯； • 区别： 1）在决定是否执行对象的方法时，决定权不同；面向对象 系统中，决定权在主动调用方法的对象，而在Agent系 统中，决定权在在接受请求的Agent；。 2）灵活的行为能力（反应的、预动的、社会的）作为 Agent的基本属性之一考虑； 3) Agent在实现上并行特点作为最基本的特性出现； 而传统对象不是这样；
• 。
系统工作流程
• 首先在系统中，服务器资源配送监控Agent一方面自动查 找服务器端资源库来监控进度，另一方面监控用户提交的 需求，然后通过感知到的情况自动把相应的新的资源压缩、 加密和打包; • 下一步完成更新资源地址的发布，并通过和客户端资源配 送监控Agent的交互感知用户资源库的状态,用户身份验证 （已经保存在数据库中）通过后自动配送服务器端资源地 址到客户端地址库；客户端资源配送Agent根据自己的本 地约束经过与服务器资源配送Agent协商。 • 协商完成后,客户端开始获取资源信息包，完成后客户端 配送Agent对资源解包,升级Agent来自动解密，解压缩， 解包，同时自动配置用户升级情况和用户使用资源情况， 完成整个资源配送。
Agent至少应具备以下 几方面的关键属性：
① ② ③ ④ ⑤ 自主性 交互性 反应性 主动性 推理和规划能力
Example:
1.BDI模型
• 当前主体(agent)使用的BDI模型一般都是在 Cohen和Levesque的正规模态逻辑的意图 模型以及Rao和Georgeff的BDI计算数逻辑 模型基础上发展起来的，即侧重于形式描 述信念(belief)、愿望(desire)和意图 (intention)，简称BDI，其本质上要解决的 问题是如何确定主体(agent)的目标以及如 何实现这个目标。 • 一个BDI模型包含三种基本成分：
• 反应性： • 能感知所处的环境， 并对相关事件做出 适时反应。
• 主动性： • 能遵循承诺采取主动 行动，表现出面向目 标的行为。
• 推理和规划能力： • Agent具有学习知识 和经验及进行相关 的推理和智能计算 的能力。
多Agent系统的产生
• 随着计算机技术和信息科学技术的快速发展，计 算机环境发生了很大的改变。一些传统的软件系 统在实际应用中遇到了一些问题 实际应用中遇到了一些问题，如:由于要求计 实际应用中遇到了一些问题 要求计 算及自动完成任务复杂性增加，所以不能满足智 算及自动完成任务复杂性增加 能化的需要；由于要求计算机掌握一些控制权 要求计算机掌握一些控制权， 要求计算机掌握一些控制权 代理完成一些有严格安全要求的任务，所以不能 满足计算机代理完成任务的需要；要求计算机能 要求计算机能 够人性化。这些限制迫切要求出现一种能够体现 够人性化 人性化的智能系统——多agent系统孕育而生。 （给大家解释一下为什么agent没有翻译） • Agent和多Agent系统是当今计算机科学技术领域、 信息工程领域和网络与通信领域十分活跃的前沿 研究方向之一，其应用范围也越来越广泛。
移动Agent主要特点有:
(1)移动性能 移动性能: 移动性能 移动Agent可以在异构网络和分布式 计算机环境中自主、自动地迁移,携 带信息或寻找适当的信息资源,进行 就地的信息处理,代理用户完成信息 传递、网页查询、数据和知识发现、 信息变换等多种任务.
(2)异构和异步性能 异构和异步性能: 异构和异步性能 移动Agent可以支持异构计算机软件、硬 件环境,能进行异步通讯和计算. (3)降低网络通讯费用 降低网络通讯费用:传送大量的原始信息不 降低网络通讯费用 但费时还容易阻塞网络,如果将Agent移动 到信息存储的地方,进行局部搜索和选择后, 将选中的信息通过网络传送给用户,会大大 减少远程计算机网络的连接费用.
通常翻译为：代理 。 但，近年来，更趋向于翻译为：智能体 1．通常指代表一个应用程序处理查询 并返回结果的软件。 2．驻留在所有受管设备中并向管理站报告 指定变量值的过程。 3． 在Cisco硬件结构中，提供一或多个介质 接口的独立处理机卡。 简单来说，Agent是一种实体，而且是一种具有智能的实 体。这种实体可以是智能软件、智能设备、智能机器人 或智能计算机系统等等，甚至也可以是人。
移动Agent 是具有移动特性(Mobility)的 智能Agent,它可以自主地在 网络上从一台主机移动到另 一台主机,并代表用户完成指 定的任务,如检索、过滤和收 集信息,甚至可以代表用户进 行商业活动。
多Agent系统
• 多Agent系统是一个松散耦合的Agent网络， 这 些 Agent 通 过 交 互 、 协 作 进 行 问 题 求 解 （所解问题一般是单个Agent能力或知识所 不及的）。其中的每一个Agent都是自主的， 它们可以由不同的设计方法和语言开发而成 的，因而可能是完全异质的。
② 自治性： 在多Agent系统中一个Agent发出请求后， 其他Agent只有同时具备提供此服务的能 力与兴趣时才能接受动作委托，即一个 Agent不能强制另一个Agent提供某种服 务。这一特点最适用于学习者特征的获 取。
③ 协作性： 在多Agent系统中， 具有不同目标的各 个Agent必须相互协 作、协同、协商对 未完成问题的求解
多Agent系统具有如下特征：
(1)每个Agent拥有解决问题的不完全的信息 或能力； (2)没有系统全局控制； (3)数据是分散的； (4)计算是异步的。
与单Agent相比，MAS有如下特点：
① 社会性： Agent处于由多个Agent构 成的社会环境中，通过某 种Agent语言与其他Agent 实施灵活多样的交互和通 讯，实现与其他Agent的合 作、协同、协商、竞争等。