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多agent结构
多agent结构介绍如下：
多agent结构系统（MAS）由多个自主或半自主的智能体组成，每个Agent或者履行自己的职责，或者与其他Agent通信获取信息互相协作完成整个问题的求解。
与单Agent相比，多agent结构有如下特点：①社会性：Agent 处于由多个Agent构成的社会环境中，通过某种Agent语言与其他Agent实施灵活多样的交互和通讯，实现与其他Agent的合作、协同、协商、竞争等。
②自制性：在多Agent系统中一个Agent发出请求后，其他Agent只有同时具备提供此服务的能力与兴趣时才能接受动作委托，即一个Agent不能强制另一个Agent提供某种服务。
这一特点最适用于学习者特征的获取。
③协作性：在多agent结构系统中，具有不同目标的各个Agent必须相互协作、协同、协商对未完成问题的求解。
多Agent系统理论概述摘要：Agent在AI(AI:Artificial Intelligence)研究领域已经成为热点，Agent 技术提供了一种新的计算和问题求解规范。
本文简要的讨论Agent、多Agent系统。
关键词：多Agent系统概述1Agent概述1.1Agent的基本概念Agent的概念最早出现在20世纪70年代的人工智能中，80年代后期，被译为“代”理，“智能体”或“智能主体”。
这些概念在许多领域被引用，不同的研究领域和内容，给出了许多不尽相同的定义。
目前为止还没有一个对Agent统一的定义，但多数研究者接受wooldridge和Jelinings所提出的Agent定义，即Agent 是一个具有自治性、社会能力和反应特性的计算机软、硬件系统，它具有自治性、社会能力、反应性和主动性。
1.2Agent具有的特性根据wooldridge的定义，对于Agent所应具有以下特征：1.自治性(Autonomy)：Agent一般都具有自己的资源和局部于自身的控制机制，能够在没有外界直接操控下，根据自身的内部状态以及感知的外部环境信息，决定和控制自身的行为。
2.社会能力(Social Ability)：Agent之间并不是孤立的。
和人一样，Agent具有通信能力，能够通过某种Agent通信语言与其他Agent进行各种各样的交互，也能和其他各类Agent一起有效地完成各种层次的协同工作。
3.反应性(Reactivity)：Agent能够及时地感知其所在外部环境的变化，并能够针对一些特定的时间做出相应的反应。
4.主动性(activity)：Agent能够遵循其承诺采取主动行动，表现出面向目标的行为。
它要求Agent保持比较稳定的目标，它的动作都是以此目标为依据的，从而产生一种叫做目标指引的行为(Goal Directed Behavior)。
1.3Agent分类从不同的角度，Agent有下面几种分类方法：1.根据Agent的存在形式：分为有形Agent和无形Agent。
微 处 理 机M I CROPROCE SSORS综述与评述多Agent 技术综述黄 楠,刘 斌(南京工业大学信息科学与工程学院,南京210009)摘 要:多Agent 系统(MAS)是分布式人工智能(DA I)的主要研究方向之一,提出了MAS 的概念,对MAS 的研究基础进行了介绍,阐述了三种典型的MAS 体系结构,对MAS 中的规划进行了介绍和具体分类。
并介绍了MAS 技术的典型应用。
最后,对MAS 技术进行了总结与展望。
关键词:多Agent 技术;研究基础;Agent 体系结构;MAS 规划DO I 编码:10.3969/.j issn .1002-2279.2010.02.001中图分类号:TP311.5文献标识码:A文章编号:1002-2279(2010)02-0001-04Su mmary on Technol o gy ofM ulti -Agent Syst e mHUANG Nan ,LIU B in(Co llege of Infor m ation Science and Engineer i ng,N anjing Un i ver sit y of T echnology,N anjing 210009,Ch i na)Abst ract :M u lti-Agent Syste m is m ai n research areas o f distri b uted artific i a l i n telli g ence .The conception o f MAS is put for w ar d .The researc h base of MAS is i n troduced .Three k i n ds of typica l arch itecture of Agent are expounded .Plann i n g i n MAS is introduced and classified concretely .A lso a typical app lication i n MAS is produced .And fi n ally ,MAS is summ arized and its prospect i s sho w ed .K ey w ords :M ulti-technology ;Research base ;A rchitecture of agen;t P lanning i n MAS1 多A gent 概念多代理系统(MAS ,M u1ti-Agent Syste m )的思想源于H er bet Si m on 的著作 A d m i n istrati v e B ehav i o r !,他认为,一个大的机构把许多个体组织起来,可以弥补个体工作能力的有限;同样,劳动的分工和每个个体负责一项专门的任务,可以弥补个体学习新任务能力的有限;社会机构间有组织的信息流动,可以弥补个体处理信息并运用信息作出决策能力的有限。
多智能体系统国家自然科学基金多智能体系统国家自然科学基金一、多智能体系统概述多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）是由多个独立的智能体个体组成的系统，这些智能体可以相互交互和协作，共同完成任务。
多智能体系统逐渐成为人工智能领域研究的热点之一，其在社会、经济、环境等领域都具有重要的应用前景。
这一概念的提出和发展，也促使了多智能体系统国家自然科学基金的设立和实施。
二、多智能体系统国家自然科学基金的意义多智能体系统国家自然科学基金是为了支持多智能体系统领域的科学研究和技术创新而设立的专项资助项目。
它的设立意义重大，不仅可以推动多智能体系统领域的理论研究和技术发展，还可以促进相关学科领域的交叉融合与创新。
多智能体系统国家自然科学基金的设立也为广大科研人员提供了更多的研究资源和支持，有利于培养一批优秀的学术研究团队，进一步提高我国在多智能体系统领域的国际声誉和竞争力。
三、多智能体系统国家自然科学基金的资助方向多智能体系统国家自然科学基金的资助方向主要包括但不限于以下几个方面：1. 多智能体系统的理论与方法研究：包括多智能体系统的建模、协同控制、智能算法等方面的基础理论研究。
2. 多智能体系统的应用与创新：包括多智能体系统在智能交通、智能物流、智能环境等领域的应用及相关技术创新研究。
3. 多智能体系统的跨学科融合：包括多智能体系统与计算机科学、信息技术、社会科学等其他学科领域的交叉研究。
4. 其他与多智能体系统相关的前沿课题研究。
四、关于多智能体系统国家自然科学基金的个人观点和理解多智能体系统国家自然科学基金的设立为我国在多智能体系统领域的发展注入了新的活力，也为广大科研工作者提供了更多的机会和支持。
在我的个人看来，多智能体系统国家自然科学基金的设立不仅有助于促进学术界对多智能体系统领域的深入研究和探讨，也为多智能体系统的技术应用和产业化奠定了坚实的基础。
总结与回顾多智能体系统国家自然科学基金的设立意义重大，资助方向广泛，为相关领域的研究和应用提供了更多的机会和支持。
多Agent系统理论及其应用研究杨永健【期刊名称】《电脑知识与技术》【年(卷),期】2014(000)022【摘要】As information technology has developed rapidly, Application software is becoming increasingly complicated and intel-ligent. Accordingly, multi-agent technology has recently emerged as a research emphasis in the domain of software engineering. Firstly, the definition and characteristics of agent are introduced. Then, the architecture of multi-agent systems and two main agent communication languages (KQML, FIPA-ACL) are deeply illustrated. Finally, the main applications of multi-agent systems are detailed discussed.%随着信息技术的飞速发展，应用软件变得越来越复杂，其智能化程度也越来越高。
多Agent技术就是在此背景下应运而生的，并迅速成为软件工程领域的一个研究热点。
在介绍Agent定义和特点的基础上，全面阐述了多Agent系统的体系结构和两种主要的Agent通信语言(KQML, FIPA-ACL),最后对多Agent系统的主要应用做了详细论述。
【总页数】4页(P5293-5296)【作者】杨永健【作者单位】天津青年职业学院电子工程系，天津300191【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.电力系统无功电压控制在多Agent系统中的应用研究 [J], 马小建;魏金成2.基于模态缺省理论的多Agent系统的知识更新 [J], 张敏;薛永生;胡文华;吴梅红;邓安生3.基于人工免疫理论的多Agent系统协同框架 [J], 赵翔;黄厚宽;董红斌4.多Agent系统在遥感图像目标识别系统中的应用研究 [J], 章雅娟5.多Agent系统在软件总线技术中的应用研究 [J], 周志华;胡燕红因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
1.简介在软件工程领域，多代理系统是比较常见的一个研究课题，尤其是在分布式，开放式的网络环境中，多代理系统有很多的优势。
所谓多代理系统是指一个由多个自治运行的Agent 组成的集体 .在开放分布式网络环境中Agent 是一个抽象实体.它是自治的可以对自身环境、操作环境和环境变化采取行动，一个系统中一般有多个IntelligentAgent 这样的系统就称为多Agent 系统 .多 Agent 系统必须找出一种使各个Agent 能够协同工作的适当方法。
依据这些理论基础建立起来的系统均称为多Agent 系统 ,即 MAS.最近研究的东西就是使用多代理的方法，对在线网络拍卖进行欺诈检测。
在线拍卖的一个很重要的特点就是其隐蔽性。
每个竞标者可以很轻松的拥有很多的拍卖的账号，进行欺诈性投标，进而达到inflate 成交价格的目的。
当然了，对于欺诈投标有很多策略，想了解更多关于欺诈投标的特点，方法，可以参考我的一片会议论文A real-time MonitoringFramework forOnline Auction Frauds ，这是跟我的研究生导师Dr. Samira Sadaoui 合作发表的一片论文。
写该系列博客的主要目的是，关于多代理系统（multi-agent ）的实现，资料很少，并且，德国人开发的一个框架Jadex 学习起来成本很高，可以提供的API 很少，并且都是英文的，理解起来有一定的难度。
为了能够尽快完成研究生的毕业设计，也为了能够给大家提供一些学习的资源，就把学习 Jadex 的过程以及部分资料进行翻译，希望会对国内的相同研究方向的学生，学者有一定的帮助。
我所使用的 Jadex 是 Jadex BDI V3 ，纯 Java 实现，没有使用XML 。
后面慢慢会引入一点关于下一篇论文的一些Implementation 的核心。
2. 大笔一挥， Helloworld首先 Jadex 的启动问题，相信只要能够懂一点Eclipse 使用，并且懂一点英文的都可以做到。
（7）MAS理论和方法的应用1Agent理论和技术作为分布式人工智能的研究领域，自20世纪70年代末出现以来得到很快发展[44]。
Agent技术渊源于分布式人工智能研究，并可追溯到1977年Hewitt提出的并发Actor模型[45]。
每个Agent具有一定的问题求解能力，如推理、规划、协商、通讯及协调等能力，一个MAS（Multi-agent System）包括多个Agent，其知识、数据和控制等分布在多个节点处理机上。
一般对MAS系统的研究主要是如何协调一组自治的或半自治的Agent 的行为，以便联合采取行动和求解问题。
直到90年代初期，分布式问题求解成为研究MAS技术的主要促动力。
在此期间，研究的注意力集中于解决支持分布式协同工作的“宏”问题，如Agent间的交互作用和通信、任务的分解和分配、协调和合作、协商冲突解决等。
其目的在于说明、分析、设计和集成由多个协作的Agent构成的系统，从而导致了Actor、DVM、MACE、MCS等典型的分布式问题求解系统和合同网、多级协商、基于知识的协商等冲突解决协议的研究工作[46-48]。
这些研究工作的共同特点是强调了Agent的紧密型群体合作，而非个体能力的自治和发挥。
因而其研究和应用引起了学术界、工业界以及军界的高度关注和重视，美国、日本等国家多次召开国际会议专门研究分布式预测、分布式控制、分布式规划等专题，已开发出基于MAS的分布式决策、分布式过程控制等应用系统[46-50]。
欧盟还设立专门机构，进行MAS理论的应用研究。
我国清华大学、沈阳自动化院等学校和研究机构在MAS理论及应用方面的研究己经取得一定成果[51-54]。
基于对Agent及多Agent系统研究的深入，出现了一些面向Agent的软件以及多Agent系统的应用[55-59]。
在故障诊断领域，基于多Agent系统的优势及设备智能诊断的特点，可以推断多Agent 系统可以应用在设备故障诊断领域。
多Agent系统理论概述摘要：Agent在AI(AI:Artificial Intelligence)研究领域已经成为热点，Agent 技术提供了一种新的计算和问题求解规范。
本文简要的讨论Agent、多Agent系统。
关键词：多Agent系统概述1Agent概述1.1Agent的基本概念Agent的概念最早出现在20世纪70年代的人工智能中，80年代后期，被译为“代”理，“智能体”或“智能主体”。
这些概念在许多领域被引用，不同的研究领域和内容，给出了许多不尽相同的定义。
目前为止还没有一个对Agent统一的定义，但多数研究者接受wooldridge和Jelinings所提出的Agent定义，即Agent 是一个具有自治性、社会能力和反应特性的计算机软、硬件系统，它具有自治性、社会能力、反应性和主动性。
1.2Agent具有的特性根据wooldridge的定义，对于Agent所应具有以下特征：1.自治性(Autonomy)：Agent一般都具有自己的资源和局部于自身的控制机制，能够在没有外界直接操控下，根据自身的内部状态以及感知的外部环境信息，决定和控制自身的行为。
2.社会能力(Social Ability)：Agent之间并不是孤立的。
和人一样，Agent具有通信能力，能够通过某种Agent通信语言与其他Agent进行各种各样的交互，也能和其他各类Agent一起有效地完成各种层次的协同工作。
3.反应性(Reactivity)：Agent能够及时地感知其所在外部环境的变化，并能够针对一些特定的时间做出相应的反应。
4.主动性(activity)：Agent能够遵循其承诺采取主动行动，表现出面向目标的行为。
它要求Agent保持比较稳定的目标，它的动作都是以此目标为依据的，从而产生一种叫做目标指引的行为(Goal Directed Behavior)。
1.3Agent分类从不同的角度，Agent有下面几种分类方法：1.根据Agent的存在形式：分为有形Agent和无形Agent。
有形Agent以是智能控制器、机器人，甚至是操作人员。
无形Agent一般指软件Agent，可能有若干个软件Agent存在于一台或多台计算机中，它对外表现的主体并不是计算机，而是无形的软件。
2.根据Agent的可移动性：分为静止Agent和移动Agent。
对具有有形实体的Agent,可移动性是容易理解的，如移动机器人。
对于无形实体的软件Agent，是指可自主地在网络中的主机之间移动的计算机程序。
在电子商务、信息获取和网络管理等方面。
3.根据Agent的思维深度：可分为反应型(reactive) Agent,深思型(deliberative) Agent和混合型(hybrid) Agent。
反应型Agent对周围环境无任何的符号表示模型，它仅仅对所处环境状态变化产生响应。
而深思型Agent具有一个内部符号推理模型，为与其它的Agent协调，通过推理产生规划和协商。
对反应型Agent和深思型Agent的组合，形成了混合型Agent。
4.根据Agent的基本属性分类：有协作Agent、协助学习Agent、交互Agent, 灵巧Agent。
这种分类并非是很明确的，只是为了突出它的主要能力。
如协作Agent强调的是其自主性和协作能力，但并不是没有学习能力。
1.4 Agent 结构Agent体系结构是研究如何使用软件或者硬件的方式实现Agent。
就像要设计一个系统一样，你必须了解它由哪些模块组成，以及这些模块之间的相互关系，以便最终来建造Agent。
目前Agent结构大致可以分为3种:慎思式、反应式、混合式。
2多Agent系统概述2.1 Multi-agent系统概念Multi-agent分布式人工智能(Distributed AI)的主要研究方面，它是由分布在不同地点上的多个Agent松散耦合所构成的复杂系统，这些Agent相互作用，通常用以解决由单一个体的能力和知识所不能处理的复杂问题。
通常说MAS应该应该具有以下特点：1.由多个具有自主性Agent构成，这些Agent可以是不同的异质计算实体，且每个Agent可能都有各自的目标和行为模型。
2.每个Agent只具有有限的信息资源和问题求解能力，缺乏实现协作的全局观点，知识和数据分散，计算过程是异步执行的。
3.MAS中的Agent通过交互求解问题，系统不存在全局控制，即控制是分布的。
根据上述MAS的特点可以看出，MAS研究的重点在于Agent的行为管理，主要研究由多个Agent构成的复杂系统的原理和Agent之间的协调与交互机制，以使Agent能选择有利于系统联合目标的行为。
因此，MAS非常适合应用于具有较高动态性、开放性和复杂性的领域。
2.2多Agent系统的组织结构根据MAS系统中是否存在管理者，MAS组织结构可以分为集中式、分布式和混合式三种。
具体结构见图2-5。
其中集中式与分布式的区别就在于是否有一个核心管理Agent。
集中式结构的MAS，将关系密切、有共同意愿的Agent集合成一组，在保证每个成员一定自治性的前提下，用一个管理Agent管理这一组内的协同控制。
多个Agent组还可以组成一个高一级的Agent组，并有一个高层管理Agent来负责低层管理者的协同，可以有若干个这样的层次。
在分布式MAS中不存在管理者，而是采用中介服务机构来为Agent成员间的协同提供辅助和服务作用，它与成员Agent间不存在管理与被管理关系。
混合式结构则兼有分布式和集中式的特征，既有管理Agent，也有中介服务机构。
MAS的组织结构对协同机制的决定作用就体现在这两种机构的功能上，它们在协同中的作用是不同的。
管理Agent负责对所有或部分Agent成员的行为、协作、任务分配以及共享资源等进行统一的调配和管理，建立学习系统和Agent成员的模型，实现成员行为和系统安全性监测及控制等[23]，管理Agent和成员Agent之间存在着一定的管理与被管理关系，但这种管理活动并不采用简单的命令方式，而是以协商的方式进行，保证了成员Agent自治性的实现。
具有管理者结构多Agent系统，设其管理者为M，所有处理应用逻辑Agent 组成集Agent={Agent1,Agent2,…Agentn }在协同过程中，其协调机理为：Agenti(i=1,2,…, n)如果能独立完成一项任务，就不再向M提出协商请求，否则就向M提出合作请求；M接到请求后如果发现该任务可由另一个或几个Agent 完成，则可以向这些Agent提出合作要求，或者也可以将这些Agent的信息告知Agent，由它们自行协商，收到合作要求信息的Agent有权决定是否接受该合作请求，并给M以反馈，如此数次反复直至达成协议；对于复杂任务，则由M分解该任务，再计算出有能力完成各子任务的Agent集合，经过协商直至达成协议。
中介服务机构用以发布、保存和维护各Agent成员的能力、位置和状态等信息，并进行合作对象和服务请求的匹配工作，它与系统内Agent成员的关系是服务与被服务关系。
中介服务机构与有管理者结构最大的不同在于，中介服务机构仅仅为Agent 成员提供中介服务，而管理服务机构拥有多个Agent成员和系统当前环境的丰富知识。
2.3多Agent系统开发方法和工具由于多Agent系统具有分布性、复杂性和智能性，开发这样的软件系统需要专门的工具的支持。
Agent的抽象方式和对象的抽象方式具有一定的相似性，所以面向对象技术的一些内容可以作为借鉴。
虽然到目前为止还没有公认的多Agent系统的成型的开发方法和工具，但一些研究成果仍然具有很强的借鉴意义。
1）面向Agent的软件工程工业应用软件通常由大量的相互作用的部件组成，因此系统十分复杂，这种复杂性是由于工业系统本身内在的复杂性。
软件工程为更容易地解决这种复杂性提供了结构和技术方法。
Agent技术适合开发复杂的软件系统原因有以下三点：1）面向Agent的分析是对复杂的系统问题进行空间划分的有效途径；2）面向Agent的软件抽象方法是对复杂系统进行建模的自然方式；3）面向Agent的哲理性能够形象的描述出复杂系统对动态组织关系和结构。
面向Agent的软件开发的生命周期同样包括需求分析、系统实现和系统测试等阶段。
面向Agent的软件工程方法还处于研究的开始阶段。
虽然涌现出了大量的代理应用，但不能说明面向Agent的软件工程方法已经成熟。
2）多Agent系统开发平台面向Agent的软件工程远没有成熟，如今Agent 项目的开发基本上都是依据一些基本的软件工程实践经验从头做起，许多开发Agent系统的公司通过将Agent系统中的底层服务部分抽取出来，抽象形成可重用的应用编程接口，以期简化以后开发类似系统的工作。
在此基础上形成了大量的多Agent系统开发工具，这些工具冠以不同的名称，如平台、环境、语言、框架或者底层结构等。
目前至少有50种MAS开发工具。
其中比较著名的有JATLite、Swarm、Jade等。
3 小结本文简要论述了多Agent理论，通过对Agent的介绍了解什么是Agent，Agent 的特性，分类以及结构等特征，使我们不但从概念上了解Agent而且从理念上深层次的认识Agent。
参考文献[1] 郭红霞，吴捷，张端金等. 多Agent技术的研究进展. 河南科学，2004，V ol.22(2)：242～246.[2] 施卫强基于强化学习的足球机器人决策系统设计，[博士学位论文].中南大学，2007.。
