服务Agent概念协商提升理解与社区划分

本文主要探讨了在服务计算领域中，服务参与者（Service Agents）之间由于使用异构的私有本体（Ontology）构造消息并进行交互时，可能会出现的消息语义理解问题。这些问题直接影响服务发现的效率和结果的准确性。针对这一挑战，作者提出了一个基于概念语义协商（Concepts Semantic Negotiation）的服务Agent划分方法。 首先，作者定义了服务Agent模型，这是一种抽象的智能实体，它具备自我管理、学习和适应的能力，用于处理服务的发现、选择和执行。同时，他们引入了本体概念解释元组（Ontology Concept Interpretation Tuple），这是一种结构化的数据形式，用来表示和传达服务Agent对特定概念的理解。 接着，设计了一套服务Agent协商行为原语（Negotiation Behavior Primitives）和协商请求与响应协议（Negotiation Request and Response Protocol）。这些协议确保了Agent们能够在交流过程中通过协商来共享和理解彼此的概念，从而减少误解的可能性。 核心思想是通过概念语义协商的结果，对每个Agent的私有本体进行动态更新，使得概念理解更加一致。然后，依据本体概念理解的相似度，将功能相近且能够互相理解的Agent划分为同一个服务社区。这种方法强调了服务社区内的协同工作和一致性，有助于提升整体的服务发现效率。 实验结果显示，通过实施基于概念语义协商的服务Agent划分策略，可以在服务社区内部显著提高Agent间的概念理解程度。当协商的概念数量分别为2和8时，相较于其他方法，这种方法能够将概念理解错误率平均降低大约30%。这表明该方法在实际应用中具有显著的优势，对于提升Web服务的可靠性和服务质量具有重要的实践价值。 总结来说，本文的关键知识点包括服务Agent模型、本体概念解释元组、协商行为原语及协议设计，以及基于概念语义协商的Agent划分策略。这些技术的应用对于解决异构环境下的服务发现挑战，优化服务交互过程，提升系统性能具有重要意义。