多Agent系统研究综述
张少苹，戴 锋，王成志，张 覃
【摘 要】摘要：论述了Agent及MAS的有关理论、方法和技术，主要介绍了MAS的特征、体系结构、类型以及协商、规划、学习的基本理论和研究现状。还对MAS的技术实现工具和研究应用领域进行了简单的介绍。 【期刊名称】复杂系统与复杂性科学 【年(卷),期】2011(008)004 【总页数】8
【关键词】Agent；MAS；复杂系统；仿真
0 引言
1928年von Bertalanfy在《生物有机体系统》一书中首次提出了复杂性问题，近几十年来，关于复杂性科学的研究一直方兴未艾。钱学森对复杂性问题进行了定义［1］，他提出将不能用传统方法处理而需要使用新的方法处理的系统称为开放的复杂巨系统。这类系统的特点是子系统数量大、相互关联、相互制约、相互作用、关系复杂（高度非线性、动态性、不确定性），并且有复杂的层次结构。多Agent系统（Multi－Agent Systems，MAS）就是研究复杂性科学的具体方法之一，在实际研究过程中，通常将具有上述特性的系统抽象而成MAS，通过构建大量具有自学习、自适应、自进化功能的Agent替代复杂系统的组成单元，交互作用而自发形成涌现现象，透视复杂系统的本质属性。事实证明很好地解释了诸如经济、社会、自然生态环境等诸多客观现象［2］。随着计算机技术的发展和不同学科专家的参与，MAS与复杂性科学、认知科学等学科交叉融合，被广泛应用于决策支持、复杂系统模拟仿真等领域［3］。
1 Agent和多MAS
Agent的概念最初由Minsky于1986年在其《思维的社会》一书中正式提出，而事实上，早在此之前，就已经有人把基于Agent的计算模型应用到复杂系统的研究中。例如Cohen，March，Olsen［4］早在1972年就曾用多个Agent计算模型来研究组织选择问题；1978年，Schelling［5］就用简单的计算机模型模拟了人口迁移问题。而关于Agent的定义，基于不同的研究背景和领域，迄今学界仍莫衷一是，这从国内学者对Agent的翻译即可见一斑：中文文献中对Agent译法有智能体、主体、智能Agent等，现在则逐渐趋向于直接使用Agent。普遍认为，Agent是人工智能和对象实体相结合的产物，能够自主连续地在可动态变化、存在其它Agent的环境中运行，并可与环境进行交互的实体。广义地讲，Agent是具有自主性、社会能力（交互性）和反应特征的计算机软/硬件系统。
MAS主要研究自主的Agent之间行为的协调，为了各自不同的目标或系统整体共同目标，共享有关问题和求解方法的知识，协作进行问题求解。Agent的一个显著特点就是它的社会性。所以，Agent的应用主要是以多个Agent协作的形式出现，MAS就成为Agent技术的一个重点研究课题。另一方面，MAS又与分布式系统密切相关，所以，MAS也是分布式人工智能（DAI）的基本内容之一。MAS的发展是与复杂适应系统休戚相关的，20世纪80年代后期，复杂性科学兴起，复杂性科学把自然界中各单元的适应、学习、选择、进化等原理推广到社会系统、经济系统［6］等复杂系统中，MAS正是基于这一基本思想而发展的，例如代表复杂性科学领域权威的圣塔菲研究所研究复杂适应系统的主要方法就是基于Agent的计算机仿真或模拟。
2 Agent概述
2.1 Agent的特性
Wooldridge曾经给 Agent下过“强”、“弱”两种定义［7］，综合概括起来，Agent具有如下特性［8］：自治性，能自行控制其状态和行为；交互性，对环境的感知，并通过行为改变环境；协作、协调、协商能力（或称社会性），Agent应能在多Agent环境中协同工作和消解冲突以执行和完成一些互相受益且自身无法独立求解的复杂任务；可通信性（为交互性的基础）；推理能力、规划能力，具有基于当前知识和经验，以一种理性方式进行推理和预测的能力；学习和适应能力、进化能力，根据过去的经验积累知识，并且修改其行为以适应新的环境；能动性，Agent主动表现出目标驱动的行为，能自行选择合适时机采取适宜动作；情态特性，具有信念、意图、愿望等情态。 2.2 Agent的类型及结构
Agent的理论研究主要从逻辑、行为、心理、社会等角度出发，对Agent的本质进行描述，为MAS创建奠定基础。从Agent理论模型角度看，Agent可分为反应型、审慎型（或称思考认知型）及其复合表现型［9－13］。反应型Agent能够响应环境的变化或来自其他Agent的信息，不经过推理，仅凭有限的信息对环境做出迅速的反应；慎思型Agent必须通过严格的推理才能做出反应动作，在充分的信息基础之上，能够针对意图和信念进行推理，建立行为计划，并执行这些计划，反应速度较慢，动作结果相对客观；复合表现型Agent则是以上两者的综合，反应速度较快，且有预动行为的能力。一般而言，Agent均包含推理机、知识库、控制器及通信等子结构，图1为简化的Agent结构模型图。
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