CARMA：高级定量建模语言在目标和资源约束中的应用

"CARMA是一种高级定量建模语言，专门用于设计和分析集体自适应系统（CAS）。该语言结合了行为（以过程的形式）和知识（表现为属性存储），以支持对智能体的复杂规范。此文章扩展了CARMA，引入了更复杂的目标和资源约束，使智能体能更好地集成知识，并在建模和分析中应用这些知识。通过一个群机器人领域的简单示例，作者展示了如何利用这些新功能。关键词包括随机建模、集体自适应系统、目标设定和控制策略。" 在《CARMA中的目标和资源约束》一文中，作者保罗·皮霍、阿纳斯塔西奥斯·乔治乌拉斯和简·希尔斯顿探讨了如何增强CARMA语言的能力，以更好地处理集体自适应系统中的目标设定和资源管理问题。集体自适应系统是由大量简单实体组成的，每个实体仅与其邻居交互，但整体上可以产生复杂的行为模式。这类系统在计算机科学领域被用作构建高度分布式、自适应的解决方案。 文章指出，由于CAS的复杂性和分布式特性，预测其涌现行为和设计满足系统级目标的个体行为是一项挑战。为了克服这个难题，CARMA语言被用来建模可能的代理配置，并评估它们相对于全局目标的表现。然而，考虑到许多CAS在资源上的限制，如有限的能量或通信能力，模型需要同时考虑功能性和非功能性需求。 作者提出了一种扩展，使得CARMA能够支持更复杂的智能体目标表达和资源约束。这允许智能体不仅拥有过程性的行为，还能够携带和使用更丰富的知识来指导决策。他们通过一个群机器人的示例，说明了如何将这些目标和资源约束纳入模型，并进行分析。在这个例子中，代理（即群机器人）可能需要平衡探索环境和保持集群的稳定性，同时还要考虑电池寿命等资源限制。 这篇文章的贡献在于提供了一种方法，让建模者能够更精确地模拟集体自适应系统中的目标追求和资源管理，这对于理解和优化这些系统至关重要。这种方法有望促进对自然和社会系统中涌现行为的理解，以及设计出更加自主和适应性强的计算机系统。通过使用CARMA这样的建模语言，研究人员和工程师可以更深入地探索集体行为的复杂性，并为解决现实世界的问题提供新的视角。