基于Agent的建模方法ppt课件
基于移动Agent的服务组合的建模
定 义 ：ｒ 描 述 为 ， 中 （ ， ， ， ， ，。Ｍｏ是 基 本 网 ， ＰＴ网 其 ＰＴ Ｆ ∑ Ｌ‘， ） Ｐ
其 中各 元 素意 义 为 ：
Ｐ有 限谓 词 集 ， 有 限变 迁 集 ， 中 （ Ｉ＝ Ｐ ＝ 。 Ｔ是 其 ＰＴ ￣， ｕＴ ）
Ｆ Ｐ Ｔ Ｔ Ｐ是 流 关 系 ， 向弧 集 。 ×Ｙ ｘ 有 ∑是 组成 的某些 类 型 的具 有一 些操 作 和关 系 的常 量 的集合 。
为一 个基 于移 动 Ａ ｅ ｔ 层 次化 服 务 组 合 模 型 ， 系统模 型 分 为 系统服 务 层 和 Ａ ｅ ｔ 。 模 型设 计 充分 体 现 了移 动 Ａｇ ｎ ｇｎ的 ｇｎ层 ｅｔ 的移 动性 、 自主性 以及 系统 层 （ 动 Ａ ｅ ｔ 行 环 境 ） 移 ｇｎ运 的控 制 性 。 最后 给 出实例 说 明 该方 法。 关 键 词 ： ｂ服 务 组 合 ， 动 Ａ ｅ ｔ形 式化 模 型 ， ｅｒ网 Ｗｅ 移 ｇ ｎ， Ｐｔ ｉ
《 业 控 制 计 算 机 ｝ ０ ２年第 ２ 工 ２１ ５卷 第 ５期
基于移动 Ａ ｔ ｇ ｎ 的服务组合的建模 ｅ
Ｍｏ ｅ ｉｇ ｏ ｅ ｖｃ ｓ Ｃｏ ｄ ｌ ｆＳ ｒ ｉｅ ｍｐ ｓｔ ｎ Ｂａ ｅ ｎ ｎ ｏ ｉｏ ｓ ｄ ｏ Ｍｏｂｌ ｉ ｉ Ａｇｅ ｔ ｅ ｎ
描述 的进程 状 态 数 过大 时 ， 面 临“ 态 爆炸 ” 将 状 问题 。一般 的 Ｐ ｔ ｅｒ ｉ
网模 型 是无 层 次 结 构 ，不能 准 确 描述 复杂 动 态 的实 际应 用 问题 。
Ｌ是 弧 上 的标 识 函数 ， 一 个 含 有 变 量 和 常 量 的元 组 。 是
‘是 描 述 公 式 到 变 迁 的一 组 映 射 。 ｐ
agent 建模仿真方法
Agent 建模仿真方法
Agent建模仿真方法是指使用计算机模拟技术对代理人（Agent）进行建模和仿真，以模拟代理人在特定环境下的行为和决策。
以下是一些常见的Agent建模仿真方法：
1. 离散事件仿真（DE）：离散事件仿真是一种基于事件驱动的仿真方法，它通过模拟代理人在特定时间步上的行为和决策，来模拟代理人在仿真环境中的行为。
2. 代理仿真（AS）：代理仿真是一种基于代理人的仿真方法，它通过模拟代理人的行为、决策和交互，来模拟代理人在仿真环境中的行为和决策。
3. 神经网络仿真（NNS）：神经网络仿真是一种基于人工神经网络的仿真方法，它通过训练神经网络来模拟代理人的行为和决策，并在仿真环境中进行测试和优化。
4. 智能体仿真（MAS）：智能体仿真是一种基于多智能体系统的仿真方法，它通过模拟多个代理人之间的交互和竞争，来模拟代理人在仿真环境中的行为和决策。
5. 仿真优化（SO）：仿真优化是一种基于仿真结果的优化方法，它通过对代理人的行为和决策进行仿真和优化，来提高代理人在仿真环境中的性能和效率。
这些方法可以用于模拟代理人在各种不同的环境中的行为和决策，如交通仿真、金融仿真、军事仿真等。
基于Agent和元胞自动机的人员疏散过程建模与仿真
Ｏ ｍ ’ ０钿１
场景网格
１１ 型假设 ．模
视 觉 范 围与 个人 的身 高可 近似 为线性 关 系 。人员 的探 网 人 员模 型 主要 有 以下 几 个部 分 组成 ： 体 模 型 、 人 人 测 范 围可 由以下公 式表 示 ：
ｄ ａｈ ｂ ＝ ・＋ （） １
员感知模 型 、 员 推理模 型 、 员执行 模 型 。我们 在建 人 人
要 求在 意外 紧急情 况发 生 时 ．能够 有一 套合 理 的疏散 图离 开 这个环 境 ．没有 人 由于心 理原 因等 情 况 留在 危 方 案 。公 共场 所在设 计 和修 建 过程 中也 必须 考虑 到人 险地 方 。 员 疏散 的合理 性 １ ． ２人体 模型 人 员 疏散 过程 的研究 主 要包 括 疏散 模 型 （ 人员 模 在 疏 散过 程 中 ．人员 的 身体 投影 面 积将 会影 响 疏 型、 环境 模 型 、 筑模 型 、 建 事故 模 型 等 ） 建立 与 验证 、 散 的速度 。在 疏散过 程 中 ， 道 的宽度 有 限 ， 的 通 只能通 过 疏 散方案 的设计 与分 析 、 建筑 结构 的设 计 、 疏散 路径 的 有 限的人 员数 目。而人 员 的投 影 面积 大小 也是影 响其 设 计等 。其 中人 员模 型 的建立 是 影 响仿真 实验 结果 最 他人 员行 动 的因素 。根据 不 同 国家和地 区的人 群生 理
２ １ 年第 ２期 ０ １
福
建 电
脑
基 于 Ａ ｅ ｔ 元胞 自动机 的人 员 疏 散 过 程建 模 与仿 真 ｇｎ 和
任 书君 ，汪 波 ，欧 阳朝 辉
（中 国人 民解放 军 ７ ５ ８部队 ） ７３
【 摘 要 】 人 员疏散 是 一个 与人 们 的 实际 生活 紧 密相 关 的、 型 的公 共安 全 问题 。 人 员疏 散过 程 的 ： 典 对
基于Agent的行为建模方法研究
信息通信
图 3 Agent 行为模式图
3 Agent 慎思式行为建模方法 3.1 态势理解
态势理解指的是对环境的地形、地势等物理特征，战场的 可通视区域等环境知识以及时序关系的环境信息进行表示， 同时态势理解还需将战术、过程、规划、决策等信息提供给 Agent 结构体系中的慎思行为，以便 Agent 的慎思行为进行问题 的求解操作。另外，态势题解可以利用一定的推理方法对当 前环境中的隐含信息进行获取，能够实时掌握战场的态势，而 且态势理解可以表示出行动的计划，以此实现可以对军事计 划的标准结构进行重新定义的目的，但是在计划的进行过程 中必须要对 Agent 的慎思行为所修改的数据进行支持，才能取 得有效的效果。 3.2 规划与决策
大部分仿真系统中实体的交互最终都是依靠消息的传递 来实现的，这里在研究 Agnet 的行为模式时，采用消息流的传 递来实现。如果 Agent 结构体系收到其他的 Agent 所发送的 数据信息或者触发事件时，它会自动依照目前自身的状态，对 处理规则进行选择，使之可以与目前的状态相匹配，同时将当 前的环境信息发送给其他 Agent 结构系统。Agent 的行为模 式如图 3 所示。
中图分类号：F274
文献标识码：A
文章编号：1673-1131（2016）09-0024-02
Behavior Modeling Method Research Based on Agent
Abstract: Each entity abstracts as corresponding agent in a concrete combat system, which compose the system. These agents are divided into commanding agent and executing agents according to different behavior ways. The commanding agent has consideration behavior and the executing agents have response behavior primarily,the executing agents are instructed the commanding agent , which conforms to the operational reality, displays independency and flexibility characteristics of agent ,also can realize the unified command, avoids the selfish behavior of agent. Keywords: Entity;Agent ;Response Behavior;Consideration Behavior ;Behavior Modeling
基于Agent的建模与仿真设计模式及软件框架
V ol. 17 No. 4 系统仿真学报Apr. 2005JOURNAL OF SYSTEM SIMULATION·863·基于Agent的建模与仿真设计模式及软件框架廖守亿, 戴金海(国防科技大学航天与材料工程学院, 湖南长沙 410073)摘要:提出了一种基于Agent的建模与仿真设计模式——ABMS设计模式，阐述了ABMS设计模式的主要内容。
该模式的提出有利于在建模与仿真领域以及软件开发界之间建立关于ABMS的对话联系与交流。
然后设计了一种包含仿真服务模型和Agent仿真模型的ABMS分布仿真软件框架，该框架将最大限度实现仿真重用，并将支持大规模的基于Agent的复杂系统的分布仿真，包括军事对抗以及空间作战系统的仿真。
该框架部分借鉴了HLA的思想，其中的ServerAgent提供底层的通用仿真服务。
关键词: 复杂系统；设计模式；软件框架；基于Agent的建模与仿真文章编号：1004-731X (2005) 04-0863-04 中图分类号: TP391.9 文献标识码：ADesign Pattern and Software Framework for Agent-Based Modeling and SimulationLIAO Shou-yi, DAI Jin-hai(College of Aerospace and Material Engineering, National University of Defense Technology, Changsha Hunan 410073, China) Abstract: An Agent-Based Modeling and Simulation design pattern, ABMS design pattern, is proposed creatively. The ABMS design pattern will be helpful to build dialogue and communications between the domain of modeling and simulation and software development community. Based on the ABMS design pattern, a distributed simulation software framework for ABMS called ABDSF, including agent simulation service model (ServerAgent) and agent simulation model (ASM), is proposed. The framework uses HLA for reference. With this framework, one can share the models and simulation technologies, improve the reusability and interoperability of the models. And we can also conduct large-scale agent-based simulation for complex systems, including military systems and space operations under the framework.Keywords: complex systems; design pattern; software framework; agent-based modeling and simulation (ABMS)引言复杂系统和关于复杂性的研究近几年来成为系统科学、计算机科学等领域的研究热点，复杂性科学更被称为“21世纪的科学”。
基于Agent的建模与仿真概述
文 章 编 号 ：０ ６—９４ （ ０ ８ １ １ｏ ３８ ２ ０ ）２一咖 １一ｏ ７
计
算
机
仿
真
２８ ２ ０ 年１月 ０
基 于 Ａ ｅｔ ｇ ｎ 的建 模 与仿 真 概 述
廖 守亿 ’ ，陈 坚 陆宏伟 戴金 海 ， ，
（． １ 第二炮兵工程学院 ， 陕西 西安 ７ ０ ２ ； ｌｏ ５ ２ 北京信息高技术研究所 ， ． 北京 １０ ８ ； Ｏ ｏ ５
３ ｃ ｌｇ ｆ ｅ ｓａｅａｄＭａ ｌ ｎ ｅｒ ｇ Ｎ ｔ ｎｌ ｎｖｒ ｔ ０ ｅｅｓ － ｈ ０ ｇ ， ｈｎｓａＨ ｎｎ４０ ７ ，ｃ ｊ ） ． ｏ ｅｅ０ ｒ ｐ ｃ ｎ ｔ ａ Ｅ ｎｅｉ ， ａ ｏａ ｕ ｉ ｓｙ ｆ ｆｎｅＩｃｎ ｌ ｙ ｃ ａｇｈ ｕ ａ ｌ０３ ｈｎ ｌ Ａ ０ ｅ ｎｏｐｅｅ ｔ ． ｌ ｍａ ｒ ｐ ｌ ａ ｏｓ０ Ａ ＭＳｍｎｅｆ ｍ ｅｏ０ ， ０ｉ ｙ ｍ ｌａｙ ｅ ． ｏ ｄｂ Ｂ ， ｅｅ ｌ ｒｓｎｅ ｎｅ ｊ ｐｉ ｔ ｎ ｆ Ｂ ｇ ｃｎｍｙ ｓｃ ｔ， ｉｔ ， ｔ ｗ ｓ ｄ ｏａ ｃｉ ｍ ＿ ｅ ｉｒ ｃ
３ 国防科技大学航天与材料工程学院 ， ． 湖南 长沙 ４ ０ ７ ） １ｏ ３ 摘要 ： 于 Ａ ｅｔ 基 ｇｎ 的建模与仿真 （ 卧Ｉ ） Ａ ｓ 是研究 复杂系统的有效途径和 建模 仿真方法学 ， 当前最具有活力 、 所突破的仿 是 有
真方法学 ， 已经成为系统仿真领域的一个新的研究 方向。全面总结 和阐述 了基于 Ａ ｅｔ ｇｎ 的建模与仿真 的相关理 论基础和概 念， 包括 ｃＡ ｓ理论 ， Ｂ Ａ Ｍｓ中 Ａ ｅｔ ｇ ｎ 的概 念 、 结构 ； 阐述 了 Ａ Ｍｓ的原理 （ Ｂ 简单规 则导致 复杂 的行 为 ） 与研究步 骤 ； 总结了
基于Agent的聚合级实体建模方法研究
０ 引言．
随着 仿 真 规 模 的扩 大 ，平 台级 实 体 已无 法 满 足
一
个 实 体 出现 ，但 不 是 聚 合 级 实体 ， 因 为在 各 自的
层 次 上 ，它 们 没 有 相 应 的实 体 模 型 ，只 有 上 传 下达 的指 挥 关 系 和 本 级 的决 策 机 制 ， 因此 称 这 些 单 元 为 指 挥 实 体 ，它 们 属 于 伪 聚 合 级 实 体 范 畴 。
指 挥 实体 （ 聚合级 实体 ） 伪
建模 和 仿真 要 求 Ｉ：① 因很 少 涉 及 对 高 层 指 挥 、决 ｌ 】 策 等信 息 的描 述 ，不 能满 足 高层 模 拟 的需 要 ； 对 ②
作 战 问题 或 现 象 描 述 得 太 详 细 以 至 于对 结 果 难 于 提 供 明确 的解 释 。故 通 过 聚 合 一 定规 模 的 作 战 实 体 ， 对 聚合 级 实 体 进 行 建 模 ， 以解 决 上 述 问题 。
ＳＵＮ Ｙａｎ， ＺＨ Ａ Ｎ Ｇ ｕａ ｃａ ，ＹＵ ｏｎｇ— ｉ Ｈ — ｉ Ｈ ｍ ｎ
（ ｐ． ｆ ｑ ｉｍｅ ｔ ｍｍａ ｄ＆ Ｍａ ａ ｅ ｎ ｎ ｉｅ ｒ ｇ Ｏ ｄ ａ ｃ ｎ ｉｅ ｒ ｇＣ ｌ ｇ ， ｈ ｉｚ ｕ ｎ ５ ０ ３ Ｃｈｎ ） Ｄｅ ｔｏ ｕｐ ｎ Ｅ Ｃｏ ｎ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｇｎ ｅｉ ， ｒｎ ｎ ｅ ｇｎｅｉ ｏｌ ｅ Ｓ ￣ａ ｈ ａ ｇ０ ０ ０ ， ｉａ Ｅ ｎ Ｅ ｎ ｅ
基于agent的人工社会框架设计与生成方法
总之，基于Agent的人工社会框架设计与生成方法在未来具有广泛的应用前 景和研究价值。
谢谢观看
五、示例分析
为了更好地理解基于Agent的人工社会框架设计与生成方法，我们可以通过 一个具体的应用场景进行分析。假设我们需要构建一个智能问答系统，该系统需 要能够根据用户的问题提供准确的回答。我们可以采用基于Agent的方法来实现 该系统。具体步骤如下：
1、设计社会背景和Agent角色：在该系统中，社会背景可或者智能体的角色，负责从知识库中提 取相关信息并回答用户的问题。
2、设计Agent内部机制：Agent需要具备感知、决策和执行等能力。具体来 说，它需要通过自然语言处理技术解析用户的提问，并从知识库中搜索相关的信 息，然后根据搜索结果进行决策，选择合适的内容生成策略来回答用户的问题。
3、设计交互模式：Agent与用户之间的交互可以采用基于语言的交互模式， 如文本聊天。Agent可以根据用户的提问内容，生成相应的回答并返回给用户。 同时，为了提高交互的效率，Agent还可以根据用户的反馈信息不断优化回答策 略。
4、内容生成策略：可以采用基于模板的生成方法来回答用户的问题。例如， 针对“如何制作蛋糕？”这个问题，Agent可以根据预先定义的模板“制作蛋糕 需要准备哪些材料？需要遵循哪些步骤？”来回答用户的问题。当然，如果知识 库中存在更加详细的信息，Agent也可以根据需要进行相应的调整和完善回答内 容。
二、内容生成
基于Agent的内容生成方法可以利用机器学习、深度学习或强化学习等算法 来实现。具体包括生成策略、提示词选择、编码方式等。生成策略可以是基于模 板的生成、基于数据的生成或基于模型的生成等。提示词选择可以包括基于关键 词的提示、基于语句的提示和基于篇章的提示等。编码方式可以是基于符号的编 码和基于神经网络的编码等。
Principal-agent Modeling(PPT 26页)6
Dr. Chak-Tong Chau
Fulbright Guest Lecture Materials
16
What can we say, up to this point?
Under condition of unobservability (incomplete information), fixed payments to agents (i.e. workers, employees) most likely do not work.
Question 1: If you were the principal in entering the contract, which level of effort (e1, e2, or e3) would you demand?
Question 2: If you, the principal, can closely monitor and observe the agent at all time, what are the amount and condition of payment? And, what is the expected payoff for the principal?
the agency problems do arise, or due to the suspicion of the agency problems,
the principal refuses to pay the agent compensations that fully reflect his/her efforts.
Hale Waihona Puke Dr. Chak-Tong Chau
Fulbright Guest Lecture Materials
agent建模
agent建模对agent建模的过程实际上就是对现实社会人的基本属性和人口的群体特征进行抽象的过程。
agent模型应该包括agent的群体属性（面向agent人口）、个体属性（面向agent个体）、行为能力属性（面向agent个体，也可以说是agent的行为能力）和关系属性（面向agent 个体）。
1.agent的群体属性之所以提出agent的群体属性，是考虑系统只提供agent的群体属性作为输入，对agent 的初始化需通过群体属性来完成。
agent的群体属性如下：1)agent总人口2)性别构成——总人口性别比（以女性为100，男性对女性的比例）3)年龄构成——年龄段划分（0-14岁人口、14-59岁人口、60岁及以上人口，也可以采取其他的划分方式）、各年龄段人口占总人口的比例4)民族构成——民族（汉、蒙、回，等等）、各民族人口占总人口的比例5)文化程度构成——文化程度（大学（指大专以上）、高中（含中专）、初中、小学）、各种文化程度的人口占总人口的比例6)学业完成情况构成——学业完成情况（在校、毕业、肄业、辍学、其他）、各学业完成情况人口占总人口的比例7)职业构成——职业（教师、学生、医生，等等。
对于每一种职业，又可以依据专业或是级别等进行划分）、各种职业人口占总人口的比例8)身体健康状况构成——身体健康状况（健康、基本健康、不健康，但生活能自理、生活不能自理）、各种身体健康状况人口占总人口的比例图1agent人口特征图agent的群体属性并不是仅限于上面所列出的这几种，可以针对具体的需求进行增减。
针对某一种群体属性，可以对其进行细分。
如，“职业构成”包括教师、学生、医生等很多种职业，我们可以对每一种职业分别指定其占总人口的比例。
同时，我们还可以对其中的“学生”职业进一步地进行划分，如，可以按学生的学历进行划分，并指定不同学历的学生占学生总数的比例。
至于需要划分到什么粒度，应针对具体的需求而定。
第5单元——Agent的复杂系统建模及模拟方法
• 标准主体定义为以下三元组：
Agent A,Choose,Change
（2）纯反应式主体
• 有一种Agent决策完全基于当前状态，不考 虑过去的状态。
• 这种Agent只是直接对环境做出反应，因此 称为纯反应式Agent。
• 其动作决策部件与标准主体有所不同，决 策函数为：
– 控制器根据主体的性质选择控制策略，将规则与事实进行匹配， 消解冲突，进行推理，实现主体决策，产生行动。
（2）面向对象技术
• 为每类主体设计相应的类，用属性表达主 体的内部状态，用方法表示主体的行为。
• 多主体系统中的主体本质上是并发的。主 体的主动性和并发性需要在面向对象框架 中采用一定的技术手段进行模拟。
– 它定义了交互消息的格式（即语法）和内涵 （即语义）。
• 影响较大的主体通信语言：
– KQML – ACL
ACL 消息结构
• 一个ACL消息是由通信行为、通信内容以及 一组消息参数等几部分组成
通信动作类型
消息开始 消息内容表达式 消息参数 消息结尾
(inform :content (price(bid good2) 150) :sender agent1 :receiver auction-server :in-reply-to round4 :reply-with bid04 :languange KIF :ontology auction
– 主体之间通过相互作用构成一个多主体系统 – 以这样的多主体概念模型为基础通过仿真计算展开研究。
仿真模型
虚实世界
校核
组成
多
计算实体
主
转换
体
概念模型
仿
第九章Agent(艾真体)
9.3 艾真体的结构
复合式艾真体
艾真体 建 模
一般情况
反 射 决策生成
紧急和简单情况 动作
通 信
建 模
建 模 环境
执行器 其它Agent 其它
Fig 9. 8 复合式艾真体的结构
12
9.4 艾真体通信（Communication among
agents）
通信的过程 语言的发展： 语言的发展：逻辑推理与不确定推理 语言基础： 语言基础：形式语言和自然语言 通信的组成
14
行为
Fig 9. 10 两艾真体通过 两艾真体通过TELL和ASK通信 和 通信
9.4 艾真体的通信
艾真体的通信语言
知识询问与操作语言（Knowledge Query and 知识询问与操作语言（ Manipulation Language：KQML） ： ） KQML的三个层次：通信、消息和内容。 的三个层次：通信、消息和内容。 的三个层次 通信层——技术通信参数协议； 技术通信参数协议； 通信层 技术通信参数协议 消息层——规定言语行为的类型； 规定言语行为的类型； 消息层 规定言语行为的类型 内容层——规定消息内容 。 规定消息内容 内容层 知识交换语言（ 知识交换语言（Knowledge Interchange Format：KIF） ： ）
2
9.2 Agent及其要素（Agent and Its Elements）
传感器 感知
环 境
作用
？
执行器 Fig9.1 Agent与环境的交互作用
3
9.2 Agent及其要素
Agent的译法
建议把agent译为“艾真体”
艾真体的要素
信念、愿望、意图与行为的因果关系，如 Fig9.2所示。
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领域都在借鉴或采用该概念进行本领域的研 究工作。本章主要介绍基于Agent 的建模方法， 以及用于Agent建模和仿真的Swarm平台和应 用实例等。
9.1 Agent的基本概念
基于Agent的建 模方法
▪ 如基于Agent的软件工程(ABSE:Agent-Based Software Engineering)、基于Agent的计算 (Agent-Based Computing)、面向Agent的程 序设计(AOP:Agent-Oriented Programming)
▪ Agent通信语言(ACL:Agent Communication Language)等等。
▪ 基于对Agent英文原意的理解，常被人解释为代理。 但随着Agent广泛应用的不同领域，不再局限于 “代理”。
1.Agent应具有的特性：
▪ 1）Agent是一个具有明确边界和界面的问题 求解实体。
▪ 2）Agent处于特定环境之中，它通过感知器 来观测环境，通过效应器来作用于环境。
▪ 3）自治性。这是一个Agent 最本质的特征。
▪ 9.1.1 Agent的定义
▪ Agent 最初来源于分布式人工智能的研究。目前， 由于Agent 已经渗透到计算机科学技术的许多领域 和许多非计算机领域中，所以从一般意义上很难给 出Agent 严格而清晰的定义，到目前为止，还没有 形成一个统一确定的Agent定义。
▪ 在英文中，“Agent”有三种含义：一是指对其行 为负责任的人；二是指能够产生某种效果的，在物 理、化学或生物意义上活跃的东西；三是指代理， 即接受某人的委托并代表他执行某种功能或任务。
▪ 2. 研究方面 ▪ 基于Agent 建模与仿真技术方面有三大优势： ▪ 1）传统方面：可明确地给出所研究系统的某种特
▪ 3）可变性：因为Agent 非常适合于模块化和分散 化的问题，所以，当一个问题可能经常变化时， Agent的两个特征结合在一起会使它们具有特殊的 价值。
▪ 4）不良结构： 所谓不良结构，简单的说，是在系 统设计时，并非所有必须的结构化信息能够得到ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ Agent自然地支持这样的应用。
▪ 5）复杂性： 衡量系统复杂性的一种方法是看系统 必须演示的不同行为的数目；而经过恰当设计的 Agent体系结构可以将组合行为空间的发生从设计 时移到运行时，这将急剧地减少必须要设计的软件 代码数，进而降低构造系统的成本。
▪ 3）数据、控制和资源的分布
9.1.4 Agent的作用
▪ 1. 应用方面
▪ 1）模块化：最适合于自然模块的应用问题。一个 Agent有自己的状态变量集，这些状态变量不同于 环境的状态变量。 Agent状态变量的一些子集与环 境状态变量的一些子集相耦合，以提供输入输出。
▪ 2）分散化： 一个Agent不需要外部的激励，可自 主地监视它自己的环境，并在它认为合适的时候采 取行动。
▪ 在一些特定领域的研究，特别是人工智能领 域的研究，还赋予Agent一些更高级的特性， 使其更符合于所研究对象的特征：
▪ 1）理性。Agent没有相互冲突的目标。
▪ 2）诚实性。Agent 不故意传播虚假的信息。
▪ 3）友好性。 Agent 总是尽可能地完成其他 Agent的请求。
2. 特性综合：
▪ 可以看出，Agent的特性常常因为应用的不同领域 而有所不同，也就形成对Agent 的不同理解或定义。 但是，自治性是Agent概念的核心。在实际应用中， Agent常被分为三种类型：
▪ 类型Agent:描述特定实体或某一类实体。
▪ 集中服务Agent(多Agent)：为多个Agent提供特 定的服务或一组服务。
▪ Ageng与对象的一些明显区别：
▪ 一是Ageng 和对象的自治程度。
▪ 二是有关自治行为的灵活性，即自治性、反 应性、社会性。
▪ 三是对每一个Agent来说，它都有自己独立 的控制线程；而在标准的对象模型中，整个 系统才有一个控制线程。
▪ 值得注意的是：尽管Agent与对象有着重大 的区别，但这并不妨碍用面向对象技术来实 现Ageng。事实上，现在许多Agent开发工 具和应用实例都是用面向对象技术来实现。
9.1.3 多Agent系统
▪ 通常，我们将多个Agent组成的系统称为多 Agent系统（MultiAgent System,MAS）。
▪ Agent是一种新的方法论，在生产分布式控 制、自适应及处理复杂过程的关键技术。多 Agent系统具有以下特点：
▪ 1）高层次的交互
▪ 2）Agent之间丰富的组织关系
▪ 移动Agent：可在不同的实体之间进行移动.
▪ 概括起来，可以说Agent是实际系统的物理实体抽 象或系统的功能抽象，它能够在一定的环境中为了 满足其设计目标而采取一定的自主行为；Agent总 是能感知其所处的环境，适应环境变化。
9.1.2 Agent与对象
▪ 对象是系统中用来描述客观事物的一个实体， 它是构成系统的一个基本单位。一个对象由一 组属性和对这组属性进行操作的一组服务组成。 从认识论的角度来说，对象就是一种抽象技术， 他的最基本特征是封装、继承和多态；从软件 的角度来看，对象是一个计算实体，它封装了 一些状态以及可根据这些状态采取特定措施的 方法，对象之间可通过消息的传递来进行交互。 从这些方面来对比对象与Agent ，可以看出 它们之间有许多共同点，如数据和方法的封装， 因为Agent是一个独立的个体。拥有对象的继 承与多态等性质。但又有一些区别。
▪ 4）社会性。无论是现实世界，还是虚拟世界， 通常都是由多个Agent组成的系统。在该系 统内，单个Agent或多个Agent的行为必须遵 循符合Agent社会的规则。能通过Agent交互 语言，与其他Agent进行灵活多样的交互， 并有效进行合作。
▪ 5）反应性。Agent能够感知其所处的环境， 可能是物理世界，或操纵人机界面的用户， 或与它进行交互和通信的其他Agent等等。 并能及时迅速地作出反应以适应环境变化。