[发明专利]开放环境下多智能体协作方法在审

专利信息
申请号: 201710053643.6 申请日: 2017-01-24
公开(公告)号: CN106920031A 公开(公告)日: 2017-07-04
发明(设计)人: 王晶;刘玮;李爽;吴坤 申请(专利权)人: 武汉工程大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q10/10
代理公司: 宁波市鄞州甬致专利代理事务所(普通合伙)33228 代理人: 李迎春
地址: 430205 湖北省武*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 开放 环境 智能 体协 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及多智能体协作技术领域,具体涉及一种开放环境下多智能体协作方法。

背景技术

智能体协作技术是人工智能领域多智能体系统研究的重要组成部分,当单个智能体无法完成任务时,就需要多个智能体协作来完成某一任务。整个协作过程通常是由承诺协议来控制执行的。

通常情况下,承诺协议不是动态生成的,而是在执行任务前就已经定义好,并且嵌入到多智能体执行任务过程中。然而,这种预定义承诺协议的方式有很多限制与不足:

(1)智能体发生改变时

由于系统的开放性,新的智能体随时会进入系统中,而预定义的承诺协议往往不能满足新智能体的要求;每当增加新的智能体时,预定义承诺协议需要进行修改,以适应新的系统。

(2)环境发生改变时

即使没有新智能体进入系统,环境依然会发生变化,比如说一个智能体的执行结果会对当前环境造成影响并使其发生变化,此时也可能使预定义承诺协议失效。

(3)目标任务发生变化时

在执行任务的过程中,任务本身有时也会动态变化,比如说在某一任务执行过程中,一个优先级更高的任务被分配下来,这时也需要提供新的承诺协议来完成新的任务。

基于上述原因,在开放环境下,动态生成承诺协议对于多智能体协作过程是完全有必要的。

目前动态生成承诺协议主要有以下三种方法:

(1)Gerard S.N.,Singh M.P.在2013年AAMAS国际会议上发表了名为“Evolving protocols and agents inmultiagent systems”(In Proceedings of the twelfth international conference on autonomous agents and multiagent systems,pp.997–1004)的论文,提出使用变量修改机制来对已经存在的承诺协议进行修改。这种方法假设系统中存在一条承诺协议和一个协议修改器,通过协议修改器修改已经存在的承诺协议,从而生成新的承诺协议。

(2)Telang R.P.,Meneguzzi F.,Singh M.P在2013年AAMAS国际会议上发表了名为“Hierarchical planning about goals and commitments”(In Proceedings of the twelfth international conference on autonomous agents and multiagent systems,pp.997–1004)的论文,提出使用HTN(层级任务网)方式来生成承诺协议。这种方法假设系统中有一个中央控制器,这个控制器知道所有智能体的所有优先项、目标和服务,从而根据这些信息生成承诺协议。

(3)Akin Gunay,Michael Winikoff,Pinar Yolum在2014年发表的论文“Dynamically generated commitment protocols in open systems”(Auton Agent Multi-Agent Syst,DOI10.1007)提出基于目标的算法来动态生成承诺协议。这种方法假设每一个智能体都知道其它智能体的一切信息,通过自身知识库使智能体与智能体之间能自发生成承诺协议,而不借助中央控制器的控制。

方法1需要预先提供一条承诺协议,然后根据环境或任务的不同对承诺协议进行修改,不能根据动态环境的变化,自动对承诺协议进行修改,适应性差而且工作量大。方法2与方法3数据处理量大,计算繁琐并且需要占据强大的系统内存。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的状况,提供一种在开放环境下能自动根据环境生成承诺协议并完成协作任务的方法。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为:开放环境下多智能体协作方法,其特征在于,包括如下步骤:

S01,输入一个需要协作完成的目标任务;

S02,系统自动检测并记录当前环境下完成目标任务的前置条件;

S03,根据输入的目标任务和当前环境下的前置条件,在当前能力库中寻找能够完成任务的智能体;若没有找到符合要求的智能体则转入步骤S04;若存在能够完成任务的智能体则转入步骤S05;

S04,暂停当前任务的执行,并添加新的能够完成任务的智能体之后,转到步骤S02继续执行;

S05,智能体执行所需完成的任务,执行完成后转步骤S02继续执行,直到所有任务完成为止;

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