基于黑板的多agent智能决策支持系统的agent实现

《基于黑板的多agent智能决策支持系统的agent实现》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、万方数据第17卷第2期电子设计工程2009年2月V01．17No．2ElectronicDesignEngineeringFeb．2009基于黑板的多Agent智能决策支持系统的Agent实现孙喁喁．刘萍萍(西安工业大学计算机科学与工程学院，陕西西安710032)摘要：结合黑板系统及Agent技术。设计基于黑板的多Agent智能决策支持系统模型，同时对该模型中的各Agent功能进行描述。此外，提出系统中Agent的抽象结构，并对Agent的行为进行了描述和建模。该系统有助于多个Agent协同求解大规模复杂问题。关键词：黑板系统：A

2、gent；智能决策支持系统：抽象结构中图分类号：’IPl8文献标识码：A文章编号：1006-6977(2009)02-0022—03ImplementationofAgentinmulti-AgentintelligentdecisionsupportsystembasedonblackboardSUNYong-yong，LIUPing-ping(SchoolofComputerScienceandEngineering，Xi’anTechnologicalUnivers毋，Xi’an710032，China)Abstract：M

3、ulti—agentintelligentdecisionsupportsystembasedonblackboardisdesignedthatusesofblackboardsystemandAgent，itdescribestheframeworkandgivesthedetailabouttheeachAgent．Inadditionto，theabstractstructureaboutAgentissuggested，then，theactionandmodelaboutAgentisdescribed．Thesyst

4、emcanhelptocooperateinmulti-Agentaboutcomplicatedworks．Keywords：blackboardsystem；Agent；intelligentdecisionsupportsystem；abstractstructure1引言Agent是人工智能和对象实体相结合的产物fl】．是能够独立、自动代替用户执行某一特定任务的程序。Agent所具有的自治、协作、学习、归纳、推理等特性能够支持各阶段的决策制定和问题求解，增强传统决策支持系统的功能。基于Agent的结构提供可柔性、可变性、鲁

5、棒性．适用于解决一些动态的，不确定的和分布式的问题12I。Agent之间通过相互调度、合作协同完成大规模的复杂问题求解。由于绝大多数工作都是在特定的群体环境中由组成群体的各主体分工协作、共同完成的。大多数工作同时伴随着决策过程。而决策过程的优劣直接影响工作任务的顺利完成。因此．Agent技术使建立一个网络化、智能化、集成化的人机协调的智能决策支持系统成为现实131。在传统的智能决策支持系统的基础上，提出了一种基于黑板的多Agent智能决策支持系统[4t。在该系统中。黑板能为分布式结构系统提供公共工作区．每个Agent可利用黑板充分

6、交换信息、数据和知识，任意时候访问黑板，查询发布内容。然后各自提取所需的工作信息，以便完成各自担当的任务。并且通过黑板协调各个Agent，使多个Agent共同协作来求解给定的问题，同时强调将决策者的智慧和系统相结合。2基于黑板的多Agent智能决策支持系统在基于黑板的多Agent智能决策支持系统中．每种决策收稿日期：2008-09—12稿件编号：200809073任务或功能是由独立的Agent完成，各种Agent通过相应标准从各自角度分析问题。每个Agent能力、意志和信念的不同，使它们具有问题求解领域的知识以及问题求解的技能也不

7、同。不同的Agent从自身角度审视决策问题独立完成子任务，然后通过黑板协同合作实现共同目标。由于Agent的自治性和实体化．可以随时加入或离开一个问题求解系统．使得决策者方便地参与到决策过程中。从而保证系统的灵活性。这里所构建的系统结构为交互层、智能决策层和资源层的3层体系结构．如图1所示。其中智能界面Agent和决策用户组成交互层：黑板、功能Agent和决策Agent组成智能决策层：模型库及模型库管理系统、知识库及知识库管理系统、方法库及方法库管理系统及数据仓库和多库协同器组成资源层。2．1智能界面Agent智能界面Agent是

8、基于Agent的智能决策支持系统体系结构中与决策者联系的部件，能够独立持续运行。系统通过它和决策者通信，或利用学习用户的目标、爱好、习惯、经验、行为等，使用户高效地完成任务。智能界面A．gent代替传统的人机交互界面，强调Agent的自主性和学习性