多Agent系统MaSE方法：分布式协作系统构建与应用

本文主要探讨了"基于MAS的分布式协作系统构建"这一主题，由束罡、胡晶晶和曹元大三位作者共同完成，他们来自北京理工大学软件学院。研究在介绍多Agent系统建模理论和方法的基础上，特别聚焦于MaSE（Multi-Agent System Engineering）方法，这是一种用于分析和设计分布式协作系统的过程模型。 MaSE方法被应用于通用分布式协作系统处理流程的深入剖析中，它强调了多智能主体（Multi-Agent System, MAS）在复杂环境中的开放性和动态性适应能力。这些系统通过软件Agent的特性，如自主性、合作性、自适应性以及协作的自组织性，能够在地理分散且资源互补的个体间高效地协作，提升处理复杂任务和快速响应挑战的能力。 本文首先回顾了多Agent系统建模领域的研究成果，提到了诸如MAS-CommonKADS、Gaia、MaSE和AgentUML等主流的面向Agent建模方法。然后，文章着重介绍了面向Agent的软件开发方法，这种方法基于Agent元概念模型，将系统视为由多个Agent组成的社会系统，这些Agent通过交互行为实现整体功能。 具体而言，研究区分了两种主要的开发方法：基于知识工程的开发法，例如MAS-CommonKADS，这种方法利用知识工程的理论和技术来构建Agent；以及基于角色模型的开发法，这种方法利用社会学和组织学理论，通过角色和组织结构来定义Agent的角色和行为模式。 文章的核心内容包括系统的基本概念和模型的设计，旨在创建一个能有效应对分布式环境中协作挑战的解决方案。关键词包括“多智能主体系统”、“MaSE”以及“协作模型”，这些词汇反映了研究的核心议题和所采用的技术手段。 本文为构建适应复杂环境的分布式协作系统提供了一种基于MaSE的理论框架和实用方法，为多Agent系统的开发实践提供了有价值的研究支持。