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2013年8月28日至30日,国际自动控制联合会第10届IFAC研讨会控制教育进展。英国谢菲尔德基于分布式知识的计算机辅助控制教学环境Francisco J. Aguayo*,Isaías García*,Carmen Benavides*,Héctor Aláiz*,Ángel Alonso*,José M. Alija** 部门电气和系统工程,莱昂大学。(电子邮件:isaias.garcia@unileon.es)翻译后摘要:ONO-Cele是一个基于知识的控制工程教育软件,解决并向学生介绍了根轨迹法控制器设计的过程。该软件通过针对问题数据触发规则并将其存储在知识库中来生成大量数据,该知识库随后用于提供图形用户界面以与学生进行交互。该软件是计算密集型的,其执行时间可以通过使其在分布式架构中工作来减少,以这种方式,一些规则被并发执行。本文展示了一个解决方案的基础上使用的多代理模式,详细介绍其实施和所获得的结果。关键词:控制工程教育,本体论,基于知识的软件,多智能体系统。1. 介绍基于本体论的控制工程学习环境(Ontology-based ControlEngineering Learning environment)例如,2012)是一种基于使用领域本体的控制教育软件,该领域本体存储在利用根轨迹方法设计补偿器时使用的知识。领域本体(Gruber,1995)是将设计从初始规范驱动到最终解决方案所需的知识的可计算概念化。一旦这些知识被存储在本体中,它就被转换成一组规则,这些规则允许概念结构的执行。当一些问题数据被输入系统时,规则会被触发,直到找到解决方案。在此过程中,所有数据都存储在知识库中,无论它对应于失败还是成功的设计。一旦过程结束,知识库可以通过图形用户界面加载,该图形用户界面能够向用户显示并解释已完成的任何步骤或设计决策。为了从一些问题数据中得到给定的解决方案,系统的执行涉及大量的计算,在具有单个处理器的普通PC中持续大约半小时。为了提高这一执行时间,也要应付的可能性,能够服务于几个并发执行对应于不同的设计问题,一种策略,用于分配的计算工作进行了研究。在ONTO-Cele中使用的规则引擎被命名为Jess(Java专家系统Shell)(Friedman-Hill,2009),并且具有强大的API,可以实例化可以利用多处理器计算机的不同引擎。这种策略在某种程度上是有限的,因为系统仍然局限于一台计算机。为了获得完全分布式的体系结构,规则引擎应该能够在网络中的不同计算机上运行。不同的解决方案进行了研究,最后,多智能体paradigm 作 为 最 终 结 果 。 多 智 能 体 系 统 ( multi-agentsystem,Woolridge,1999)是一种计算范式,由许多软件组件(智能体)组成,这些组件封装了一种行为,并能够在它们之间进行通信,以达到某种目标。多Agent平台用于协调、实例化或删除参与系统的任何Agent。为了使ONTO-Cele在多代理架构中工作,必须将最初的单一规则集划分为不同的集合,以便这些集合是不同代理的行为定义。必须考虑代理和公共知识库之间的协调问题,以及整个系统的同步问题。第二节介绍了本体-Cele的体系结构,重点介绍了规则库和知识库及其初始工作条件。第三部分介绍了该平台在一个班级中的实际应用结果。第4节讨论并提出了将原始体系结构转换为基于多代理范式的分布式体系结构的解决方案。有关实施的一些细节,因为这种方法可能是其他应用程序的兴趣。最后,第5节提出了一些结论和未来的工作。2. 系统架构2.1 系统的总体结构图1显示了整个环境的一般体系结构和构建块的概述。系统主要由三个部分组成:本体创建与编辑模块、问题求解模块和表示应用程序© IFAC 156 10.3182/20130828-3-UK-2039.00063第十届IFAC ACE2013年8月28日至30日。英国谢菲157每个设计迭代(标记为STEPn)。每个标签都有三个不同的窗口。左上角显示了根轨迹的图形元素。右上角显示了不同传递函数的值、设计迭代期间执行的任务以及设计参数的值。底部面板显示用户问题的答案。图形用户界面中的每个元素都是从本体和知识库中的元素生成的,用户可以自由地与它们交互。每次用户右键点击元素时,通过查询本体并根据存储在本体中的关于对应概念的事物检索不同的菜单项来动态地生成上下文菜单。此外,在设计过程中执行的概念和任务的任何解释也自动获得的形式结构的本体根据用户的需求。2.2 规则发射系统Fig. 1.系统的总体架构在本体创建和编辑模块中,知识工程师与控制工程师一起构建本体的主要概念结构。这包括静态和动态的知识定义的概念(和它们之间的关系)和任务,用于设计控制器的根轨迹方法。一旦完成了之前的工作,任何教师都可以通过使用本体构造来介绍不同的设计方法,而不需要任何编程技能或知识工程专业知识。一旦设计方法被构建到本体中,它们的结构就被自动转换成基于规则的系统。图2显示了如何进行这种转换以及一个简单示例的结果规则。本体中定义的知识在图2中被标记为“1”。软件(标记为“2”)负责将不同的概念结构翻译成一组规则(标记为“3”)。标记“4”对应于在系统中插入一些问题数据。然后,规则被触发,新的数据被添加到知识库(标记为“5”),直到找到解决方案,并且没有更多的规则要触发。然后,用户可以查找这些已解决的设计问题之一,并通过使用图形用户界面(GUI)查看它。通过这个界面,他可以与GUI中的元素进行交互,提出有关概念或设计过程和任务的问题。图3显示了图形应用程序,显示了与给定设计过程的执行相对应的数据。可以看出,有一个选项卡,执 行 规 则 触 发 过 程 的 模 块 在 图 1 中 标 记 为 “Jess RuleBase”。当某些特定的问题数据被插入到系统中时,这里定义的规则被触发以针对知识库中的事实。新的事实将被创建和存储,这将使规则继续激发,直到找到解决方案。如前所述,规则库中的规则反映了利用根轨迹方法设计超前-滞后补偿器的知识,从最简单的任务(如计算复数的模和幅角或多项式的根)到更复杂的任务(如对控制器的给定设计参数的值进行设计决策)。为了显示在知识库中生成的信息量,可以考虑定义根轨迹的知识结构。对于轨迹中的每个计算点,计算并存储实部、虚部、模数、辐角、补偿器的K值和灵敏度向量(即,根的位置相对于K值的变化的变化)。该系统的第一个版本使用一个单一的规则引擎,能够一次触发一个规则,因此触发过程需要相当长的时间来执行(在一个处理器的普通PC计算机中大约30分钟)。首先,这不是一个问题,因为系统被设计为只显示以前解决的练习,并且生成这些解决的练习的过程仅由一个人控制。但在项目的第二阶段,它被认为是可能的,让学生介绍自己的问题数据,并得到相应的解决方案。这导致考虑减少练习求解的执行时间,以便在更短的时间内提供结果,并允许多个并发用户以这种方式使用系统的可能性。ONTO-Cele应用程序GUI用户本体外部应用程序包装器知识库(KB)Matlab Maple本体编辑工具振荡发生器知识库到GUI组件工厂动态知识静态知识Jess规则库本体到JESS规则翻译器领域专家(控制工程师)知识工程师第十届IFAC ACE2013年8月28日至30日。英国谢菲158将本体中的知识转化为规则和规则触发过程中生成的新数据图二. t g过程的翻译图三. ONT-Cele GUI主窗口。第十届IFAC ACE2013年8月28日至30日。英国谢菲1593. Onto-Cele的实践研究Onto-CELE应用程序在莱昂大学(西班牙)题为“控制工程中的智能方法”的研究生课程中进行了测试。有38名学生参加了这门课程,其中大部分是来自工业工程学位,其中一些是前几年离开大学并在工业界工作的学生,还有一些是最近毕业的学生。实验的目的是测试方法的有效性,从学生的角度突出优势,并为未来的改进提供一些想法。所进行的研究包括解决一个给定的设计问题。这个班被分成两组。第一组被告知使用他们的本科课堂笔记,控制工程方面的书籍和他们可以在互联网上找到的任何信息,以更新他们的知识,超前滞后补偿器的设计与自学的方法。第二组还获得了Onto-CELE应用程序,其中包含一些已解决的练习,并可以自由地与它们互动。一个月后,两组人都要做一个设计补偿器的练习,并要求他们完成这个练习,并尽可能详细地写下解决问题的过程。表1显示了本研究的结果。第一栏包括学生在用根轨迹法设计控制器时应该掌握和牢记的重要概念。第二列显示第一组(传统方法)获得的结果,第三列显示使用Onto-CELE应用程序的组的结果。第二列和第三列中的数字是每个组中在他对设计过程的描述中明确提到第一列中的概念的百分比。表1研究在-可以看出,使用Onto-CELE方法的学生比没有使用它的学生表现得更好。在几乎每一个测试概念中,Onto-CELE组的得分都超过了使用传统学习材料的组。这些结果可以从不同的角度来解释。控制工程教育是一项艰巨的任务,即使是在面对面或大师班授课。数学工具往往掩盖了概念理解的重要性。在通常的本科课程中,学生们被教导要进行正确的计算,而对概念部分的关注较少,尽管最后一个部分对于全面理解这一主题更为重要(Bissell,1999)。像Onto-CELE这样的工具能够存储这个概念组件并将其呈现给学生。存储完整的设计过程,并通过使用方便的图形用户界面来呈现它,帮助学生了解过程的性质以及要执行的任务,以获得最终的解决方案。事实上,学生能够在设计过程中来回走动,这有助于理解每个迭代和整个过程。此外,学生可以探索并获得有关界面中出现的任何概念和任务的更多信息。这些解释比从文本中获得的解释更有针对性,因为它们是在用户在特定情况下要求它们时生成的。4. 建筑的分布为了降低执行时间并允许多个用户同时解决设计问题,最好的解决方案是以这样一种方式分布原始体系结构,即多个规则引擎可以在不同的计算机上同时执行。这样,一些规则可以被并发触发,节省了执行时间,并且架构可以被复制,以便一次解决许多设计问题。虽然所选的规则环境(Jess)具有实例化不同推理引擎的能力,这些推理引擎可以在多处理器计算机中并行运行,但没有考虑到控制工程概念策勒作为最佳解决方案,因为该系统将被限制在一台计算机上工作。理想的解决方案是,规则推理引擎可以在真正的分布式环境中工作,在不同的机器上执行,同时使用公共知识库。这导致了对多代理平台的研究,并且由于该平台提供的内置功能,Jess推理引擎在JADE多代理平台内的最终集成被认为是一种很好的方法。本节中显示了一些初步结果,但开发了更紧密的集成。为了在多Agent分布式平台上工作,对初始体系结构进行了一些修改。首先,描述了实现这个新范例的两个主要角色。中央工作记忆Agent(Central-Working-Memory-Agent,CWM-Agent)作为协调Agent,负责公共知识库的分配,方法(%)方法(%)设计的迭代本质36.857.9数学计算。100100存在一系列可能的参数值2157.9关于控制器52.657.9设计首先寻找最简单的解决方案26.368.4根据模型的模拟测试最终结果。36.852.6额外极点的影响。31.668.4第十届IFAC ACE2013年8月28日至30日。英国谢菲160协调将被接收和发送给其他代理的知识。其次,多个远程推理引擎代理(RIE代理)将负责执行规则库中的一些规则,生成将被发送到CWM代理以将其存储在知识库中的新数据。需要仔细研究规则库中的规则,以便找到可以隔离为代理行为的规则集。这些独立的规则集合中的每一个都被分配给一个RIE代理。这些RIE代理中的任何一个将在其自身的初始化期间针对JADE平台上的全局目录DF1执行注册过程,并且该过程向中央工作存储器代理(CWM-Agent)报告其存在。然后,CWM-Agent分配一个模块(一个专用的存储器空间,用于存储只属于给定RIE的知识库的数据),并再次与刚刚在DF中注册的RIE-Agent联系。整个过程通过ACL消息交换执行。这些消息在它们内部具有在远程代理上触发规则的必要事实。在某种意义上,该解决方案使用了技术生产系统本身来保持关键方面:(a)忽略不必要的事实(折射)的能力,以及(b)通过针对从远程引擎传输的事件触发的规则的RHS来连续修改集中式工作存储器的状态。RIE-Agent 和 CWM-Agent 主 类 是 从 Chris van Aart 在(Bellifemine et.例如,2010年)。为了扩展这个代理的功能,我们必须导入jess。*库中,导入java.util.Hashtable和jess. jssException类。有了这三个元素,远程推理引擎代理(RIE-Agents)类型的对象可以在JADE中实例化。Class Hashtable K,V>扩展了字典,它将键映射到值,这对于在通信功能和推理功能之间执行数据交换至关重要。另外,jess.Rete类有以下方法可用于在Jess和Java代码 之 间 传 递 输 入 和 结 果 : store ( String name , Valueval)、store(String name,Object val)和fetch(Stringname)。它们在Jess中的对应物是函数:(store name>value>)和(fetch name>)(参见图5)。有了这些方法和功能,可以毫无问题地进行对象RIE-Agent和CWM-Agent的生产。下一个需要解决的问题是,一旦创建了代理人,执行事实的传输和解释过程,以便可以在CWM和RIE评估规则。图五.使用store和fetch函数的例子。4.1 集中式工作内存和远程引擎为了使RIE-Agent和CWM-Agent之间的事实传输成为可能 , 需 要 两 者 共 享 一 些 数 据 结 构 。 我 们 使 用 了JessDefTemplates构造函数的扩展功能。这个实用程序存在于Jess中,并允许逐步嵌套模板。总体上,结构如图6所示布置。见图6。嵌套不同的模板来传输事实。见图4。RIE-Agents屏幕截图及其头文件主类文件的片段。1JADE提供符合FIPA标准的代理平台,包括代理管理系统(AMS)、默认目录促进器(DF)和代理通信通道(ACC)。在图8的上半部分,显示了由事实结构内部的模板为每个通信行为产生的转换序列。在图的下半部分,示出了通信过程被划分的相应概念层。图9显示了这个模板扩展的Jess代码。01;;示例:使用存储和获取函数02(store“thisRemoteEngine”(engine))03(存储“JADEmessage”(新的jade.lang.acl.ACLMessage(get-member jade.lang.acl. ACL消息))第十届IFAC ACE2013年8月28日至30日。英国谢菲161(deftemplatethirdPartyApplication“Your application model offacts”(slotfield-1)(slotfield-2))(deftemplateMensajesACLextendsthirdPartyApplication(slotcommunicative-act)(slotsender)and so(deftemplatecommunications扩展了MensajesACL(slot(插槽...等通信ID“发送的)target_RIE_Agent(类型STRING)(默认“CWM_Agent”))见图7。定义数据(事实)传输的模板。图8显示了集成的JADE-JADE解决方案的操作架构。在RIE代理和CWM代理之间传递数据的必要功能也由Jess规则构建。CWM-Agent有一个工作存储器,由一个主模块和多 个模块 组成,每 个模块 专用于 一个给 定的RIE-Agent。必须交付的数据或来自给定代理的数据存储在相应的模块中。例如,作为其内部推理规则集的结果,在RIE-代理工作存储器中断言新事实触发通过网络将这些数据传送到CWM-代理的过程。这些数据被序列化并打包,以便使用ACL消息进行传输。当数据到达CWM-Agent时,它在图8的每个层中进行处理,最后将信息插入事实库的相应模块中。为了使这种工作模式适应JADE平台,其中代理是强解耦的,最合适的方法是在RIE-Agent和CWM-Agent中使用Behaviors类,将ACL消息到达事件的侦听器方法放在“Network”层附近(参见图6)。通过这种方式,代理对传入的消息做出反应,这些消息引发对事实的解包,这些事实最终被插入到事实库中,并将暴露给相应的推理引擎的规则。5. 结论本文介绍了安大略-Cele,控制工程教育框架的基础上使用的概念模型作为软件平台的基础上的演变。概述了该系统的总体结构及其与用户互动的能力本文提出的方法包括在分布的ONO-Cele架构,使用所谓的远程推理引擎代理,这是专门计算的根轨迹点的特性,如第2节所述。通过这种方式,这些计算中涉及的计算被委托给远程代理,而其余规则在CWM-Agent中触发。虽然该方法按预期工作,但此时执行时间的减少并不可观(约为执行时间减少的5%),因为CWM-Agent必须执行额外的活动,以便发送和检索来自远程代理的数据。预计随着RIE试剂数量的增加,该方法的优势将更加明显。在任何情况下,作者认为,这种方法可能是有用的许多类型的应用程序,无论是从分发基于规则的系统的角度来看,或从通过产生式规则实现代理行为的角度来看。引用Bellifemine F., 凯尔·G 格 林伍 德D特 鲁科 ·T(TILABS.p.A.),里马扎湾(FrameTech s.r.l.)Mungenast河,(Profactor GMBH),2010,JADE管理员比塞尔角C. 1999年,《控制教育:彻底变革的时机?IEEE控制系统杂志,19(5),44 - 49。Friedman-Hill , E. JESS ( Java Expert System Shell ) 。2013年3月18日检索,来自http://www.jessrules.com/jess/docs/Jess71p2.pdfGarcía,I. Benavides,C.; Alaiz,H.;阿隆索,A.(2012)使用本体论构建计算机辅助控制工程自学教育软件的研究。科学教育与技术杂志,DOI 10.1007/s10956-012-9416-6,Springer。Gruber,T. R. 1995年,他发表了《关于知识共享的本体论设计原则》。 International Journal of Human andComputer Studies,43,907Woolridge,M.(2009)介绍多代理系统,第2版,威利见图8。最终解决方案
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