多agent系统框架与协商机制研究:一种优化协作策略
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更新于2024-08-13
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"一种多agent系统框架与协商机制研究 (2012年),王鲁,王志良,杨溢"
本文研究的是在动态、异构网络环境下构建稳健的多Agent系统的方法,着重于通信模型的设计和协商策略的提出。多Agent系统由多个自主的软件实体(Agent)组成,它们能够相互协作,解决复杂问题。在这个背景下,作者设计了一个多Agent远程过程调用(RPC)通信模型,这是构建多Agent系统的基础,允许不同Agent之间进行高效的数据交换。
在通信模型中,作者定义了三种基本类型的Agent,这些类型可能包括任务执行者、协调者和服务提供者等,以适应不同的功能需求。为了增强系统的通信效率和可靠性,他们对KQML(Knowledge Query and Manipulation Language)消息规范进行了扩展,添加了对消息生命周期的控制。KQML是一种用于Agent间通信的标准语言,扩展后的规范可以更好地管理消息的发送、接收和删除,确保信息的有效传递。
此外,为了实现Agent消息的主动推送,他们设计了双缓存消息推送器。这种机制可以提高消息传输的实时性,减少延迟,确保Agent能及时获取和响应新信息。该通信框架是基于Windows Communication Foundation (WCF)实现的,WCF是微软提供的一种用于构建分布式应用程序的服务框架,它提供了丰富的通信支持。
针对具有相同目标的多Agent协作系统,作者提出了一个基于开销均衡的交互协商策略。这个策略旨在优化系统整体性能,通过调整Agent间的交互方式来平衡各个Agent的工作负载。通过对比独立运行的Agent系统和基于正交互协商策略的系统,实验证明该协商策略可以显著降低系统总体开销,同时使负载分配更加均衡,从而提升系统效率和稳定性。
关键词:多Agent系统,通信模型,开销均衡,协商策略
此研究对于理解和开发高效、协同的多Agent系统具有重要的理论和实践价值,特别是在动态、复杂的网络环境中,为优化Agent间的协作提供了新的思路和方法。此外,提出的协商策略对于改善多Agent系统的性能和资源利用率具有实际意义,有助于推动多Agent系统在人工智能、智能决策和信息集成等领域中的应用。
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