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1、1000-9825/2002/13(08)1637-07©2002JournalofSoftware软件学报Vol.13,No.8多Agent多问题协商模型Ã王立春,陈世福(南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京210093);(南京大学计算机科学与技术系,江苏南京210093)E-mail:spring-coming@263.nethttp://www.nju.edu.cn摘要:在多agent环境中,协商是多agent系统能够成功运转的关键.根据参与协商agent的数目和协商问题的数目,多agent环境中的协商可以分为双边-单问题协商、
2、双边-多问题协商、多边-单问题协商、多边-多问题协商.前3种协商是多边-多问题协商在不同维上的简化.利用协商-协商过程-协商线程的概念建立了一个多边-多问题协商模型MMN(multi-agentmulti-issuenegotiation).该模型通过提供一个灵活的协商协议支持多agent环境中的不同协商形式,并且支持agent在协商过程中的学习.关键词:多agent系统;多问题协商;协商协议中图法分类号:TP18文献标识码:A[1]随着agent技术的逐渐成熟,其应用领域不断扩展,目前在工业、商业、医疗、娱乐业均有成功范例.如何保证agent间能
3、够有效、有序地进行交互是多agent系统成功运转的关键.Agent间的交互有3种表现形式:合[2]作(cooperation)、协调(coordination)、协商(negotiation).其中协商是最普遍、最主要的表现形式,因此协商是多agent系统技术的关键问题.由于协商是个体间交互的表现形式,因此协商的研究内容必然包括对交互规则、决策模型、交互过程的研究,甚至包括对为个体间交互提供低层支持的通信的研究.这些问题并不是独立的,例如一个通用的协商模型需要考虑协商协议对协商策略选择的影响,从而为实际应用提供灵活的选择.目前对协商的研究往往只是单
4、纯地[3~5][6~8]研究协商协议或者只重视研究协商策略,为数不多的对协商模型的研究大部分是在特定的应用系统中[9]针对具体协商背景的研究,因此通用性较差.有关协商模型的理论研究是博弈论领域的主要工作,该领域的协商模型有两类:面向结果的协商模型和面向过程的协商模型.[10][11]Jennings针对电信服务行业的特点在ADEPT系统中定义了一个面向服务的协商模型,并在以后的工[12]作中对其进行了改进,对agent的协商结构增加了相对复杂的思考机制(deliberativemechanism),用于决定[13]offer的内容.Zeng等人基于
5、对协商过程中agent学习的重要性的认识设计了协商模型Bazaar,这是一个基于连续决策过程的协商模型,其目的在于支持agent在协商过程的学习.Bazaar支持Bayesian学习.在Bazaar中,agents之间的协商只是简单地交换offer的过程.本文给出了一个多agent多问题协商模型MMN(multi-agentmulti-issuenegotiation),该模型包含了一个通用协商协议GP,且agent以Q-学习及Bayesian学习作为在线学习机制参与协商,GP在不同约束条件下表现为[7]不同的协商协议.MMN支持多回合协商,且支持
6、协商过程中的学习.其中协商协议GP是对经典合同网协议的扩展,可支持多种协商形式.在经典合同网协议中,Contractor在表达合作意愿后只被允许与Manager进行一次通Ã收稿日期:2000-11-01;修改日期:2001-06-15基金项目:国家自然科学基金资助项目(69905001);国家教育部博士点基金资助项目(97028428)作者简介:王立春(1975－),女,黑龙江绥化人,博士,讲师,主要研究领域为多Agent系统,分布式人工智能;陈世福(1938－),男,安徽合肥人,教授,博士生导师,主要研究领域为分布式人工智能.1638Journa
7、lofSoftware软件学报2002,13(8)信,而GP允许双方进行多次通信.另外,GP支持协商过程中对协商问题的变更.比较而言,我们给出的协商模型MMN更具有一般性.本文将给出协商模型MMN的定义,包括协商模型的形式化描述、协商协议的定义、agent协商结构的定义、协商模型对学习机制的支持.最后给出实验结果.1协商模型MMN一个好的协商模型应具有如下能力:①能够有效地描述协商问题;②能够支持多agent学习(因为各种理论研究及对人类实际协商过程的观察表明,学习有利于增加agent在协商过程中的收益);③能够描述协商的动态特性;④能够为agen
8、t提供灵活的、可选择的协商协议;⑤协商过程需要的计算资源是有限的.基于以上设计思想和目标,本文定义了多agent多问题协商
