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基于角色的MAS故障管理模型
崔中杰;姚淑萍;孙丹鸣
【期刊名称】《计算机研究与发展》
【年(卷),期】2006(043)0z1
【摘要】在大规模分布式网络中,网络安全问题已经变得日益严重,而网络中所部署的安全设备种类繁多,结构复杂.为解决由各类攻击事件所引发的网络安全故障问题,通过引入基于角色的策略和功能域的概念,提出了一种面向多Agent协作管理的安全故障管理体系结构.该体系结构有效地解决了多层分布式Agent系统由于交互关系所导致的各类冲突.提高了Agent的协作效率,同时也降低了系统开销.
【总页数】6页(P368-373)
【作者】崔中杰;姚淑萍;孙丹鸣
【作者单位】北京理工大学网络攻防对抗技术实验室,北京,100081;北京理工大学机电工程学院,北京,100081;北京理工大学网络攻防对抗技术实验室,北京,100081;北京理工大学软件学院,北京,100081;北京理工大学网络攻防对抗技术实验室,北京,100081;北京理工大学机电工程学院,北京,100081
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.一种基于角色的多约束动态权限管理模型研究 [J], 许淳;王文发;李竹林;刘芬
2.基于角色和协作场景的MAS管理模型及应用 [J], 张志勇;普杰信;冯长远
3.基于角色和颗粒操作的自定义通用权限管理模型研究 [J], 赵君;熊燕妮
4.改进的基于角色的通用权限管理模型及其实现 [J], 李昕昕;严张凌;王赛兰
5.基于角色和颗粒操作的自定义通用权限管理模型研究 [J], 赵君[1];熊燕妮[2]因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
网络中心战中基于MAS的分布式辅助决策研究
陈华东;王航宇;王树宗;夏启超
【期刊名称】《火力与指挥控制》
【年(卷),期】2010(035)010
【摘要】在海上网络中心战环境下,提出了基于MAS(Multi-Agent Systems)的分布式辅助决策方法.首先建立了基于MAS的体系结构,然后对体系结构下的效能评估进行了研究,并采用合同网协议对武器目标分配的流程进行了研究.仿真实验表明了此框架下的效能评估和武器目标分配是有效可行的.
【总页数】4页(P11-14)
【作者】陈华东;王航宇;王树宗;夏启超
【作者单位】海军工程大学,武汉,430033;海军工程大学,武汉,430033;海军工程大学,武汉,430033;通信指挥学院,武汉,430010
【正文语种】中文
【中图分类】TP229
【相关文献】
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4.基于MAS的分布式测试诊断技术在某装备系统中的应用 [J], 马翔楠;肖海生;赵
铮;
5.VANETs中基于分布式TDMA的协作网络编码方法 [J], 欧莽; 汪继文
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于MAS技术的虚拟物流系统模型研究虚拟物流系统是一种将物流业务虚拟化的技术，采用计算机网络技术、数据库技术、虚拟仿真技术、人工智能技术，基于物流信息平台和可编程自动化设备，集中处理物流信息和物流操作的一种管理模式。
它通过对物流系统的建模、仿真和优化，实现物流系统的高效运作和优化配置。
虚拟物流系统在实际应用中已经得到了广泛的应用，但是由于其模型的复杂性、数据的时效性等问题，使得虚拟物流系统的应用受到了一定的限制。
因此，基于MAS技术的虚拟物流系统模型研究成为一个重要的研究领域。
MAS技术是一个分布式、协作、自治的智能系统，它由一些相互独立的智能体组成，这些智能体通过交互和协调完成某些任务。
因此，MAS技术可以很好地解决虚拟物流系统中的协调和优化问题，具有以下优点：首先，MAS技术具有良好的灵活性和可扩展性。
由于每个智能体具有独立的行为，可以很容易地在系统中添加或删除智能体，从而实现系统的灵活性和可扩展性。
其次，MAS技术具有很强的鲁棒性和自适应性。
每个智能体都能够独立地执行任务，通过交互和协调，实现全局的协同效应。
当系统中某一个智能体发生故障时，其余智能体仍然可以继续执行任务，从而保持系统的正常运作。
再次，MAS技术具有良好的动态性和实时性。
由于每个智能体都具有独立的决策能力和反应速度，可以很好地应对系统的动态性和实时性要求，实现系统的高效运作和优化配置。
基于MAS技术的虚拟物流系统模型包含三个层次：智能体层、任务层和协作层。
智能体层是虚拟物流系统中最基本的单元，每个智能体具有一定的感知、推理、决策和执行能力。
任务层是虚拟物流系统中对物流流程进行分解和组合的层次，包括物流任务的分配、调度、执行和监控等功能。
协作层是虚拟物流系统中实现智能体之间协同合作的层次，包括智能体之间信息的共享、交互和调度等功能。
基于MAS技术的虚拟物流系统模型的主要研究内容包括以下几个方面：一、智能体的建模和实现。
智能体是虚拟物流系统中最基本的单元，每个智能体具有一定的感知、推理、决策和执行能力。
基于ＭＡＳ的智能决策支持系统研究作者：李小龙刘建英来源：《电脑知识与技术》2008年第35期摘要：由于决策问题变得越来越复杂，规模越来越大，传统的IDSS面临着巨大的挑战。
该文把Agent 技术融于智能决策支持系统之中，提出了基于多Agent 系统（MAS）技术的智能决策支持系统体系结构，并对决策Agent的结构模型进行了描述。
关键词：决策支持系统；MAS中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)35-2332-01Research on Intelligent Decision Support System Based on MASLI Xiao-long1, LIU Jian-ying2(1.Department of Control Engineering, Academy of Armored Force Engineering, Beijing 100072, China;2.Department of Scientific Research, Academy of Armored Force Engineering, Beijing 100072, China)Abstract: As the decision-making has become increasingly complex, increasingly large-scale, traditional IDSS is faced with enormous challenges. This paper takes agent technology into intelligent decision support system, brings forward intelligent decision support system architecture, which based on multi-Agent System (MAS) technology, and the structure model of decision-making agent is described.Key words: decision support systems; MAS1 引言决策支持系统(Decision Support Systems，DSS)自20世纪60年代提出以来，其理论日渐成熟并在各个领域中得到了广泛应用。
基于多智能体系统的分布式协同决策方法研究在现代社会中，越来越多的决策问题需要多个决策者协同解决。
而这些决策者往往来自不同的领域，有不同的专业背景和个人认知，因此在决策过程中容易出现冲突和矛盾。
为了解决这些问题，学者们开始研究多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的分布式协同决策方法。
多智能体系统是一个由多个独立的智能体组成的系统，这些智能体具有自主决策和交互的能力，可以通过协调、合作和竞争等方式实现共同目标。
在多智能体系统中，决策者被称为智能体，每个智能体具有自己的知识、技能和资源。
而分布式协同决策方法是指通过智能体之间的交互和协作，达成全局最优解的过程。
为了实现分布式协同决策，研究者提出了许多方法。
其中，基于博弈论的方法是比较常用和有效的方法之一。
博弈论是一种研究决策者之间互动策略的数学模型，可以用来分析多智能体系统的协同和竞争过程。
例如，在无人机调度问题中，每个无人机都是一个智能体，它们有不同的任务和资源，并需要在有限的时间内完成任务。
为了实现最优的任务分配和资源调度，可以采用博弈论的方法，建立每个无人机之间的策略博弈模型。
在游戏中，每个无人机的策略是一种动作选择方案，其目标是最小化自身的代价函数。
经过迭代博弈和学习调整，最终可以得到全局最优解。
除了基于博弈论的方法，还有其他方法可以用于分布式协同决策。
例如，分布式一致性算法是一种可以实现多智能体之间信息共享和统一决策的方法。
另外，对策略的分解和协同优化也是一种有效的多智能体决策方法。
这些方法各有优缺点，适合不同的应用场景和问题领域。
总之，基于多智能体系统的分布式协同决策方法已经得到广泛应用，并促进了许多领域的发展。
技术的不断进步和学术研究的深入探索，将会进一步拓展其应用范围和影响力。
基于多智能体系统的分布式协同控制方法研究随着科技的发展和应用场景的不断扩展，多智能体系统（multi-agent system，MAS）逐渐成为人们关注和研究的焦点。
多智能体系统是指由多个智能体（agent）组成的系统，每个智能体都拥有独立的感知、决策和行动能力。
在日常生活中，多智能体系统的应用已经变得越来越广泛，例如智能交通、无人机集群、医疗协同等领域。
而在这些应用场景中，多智能体系统的控制方法也逐渐成为了研究的重要课题。
多智能体系统的控制方法主要涉及分布式协同控制方法。
分布式协同控制方法是指通过多个智能体之间的协同与交互来完成系统控制的一种方法。
在多智能体系统中，每个智能体之间的信号传输和协同作用相对独立，因此在设计分布式控制方法时，需要高度关注智能体间的相互作用和通信协议。
多智能体系统的控制方法涉及的问题颇多，例如如何处理收敛性问题、如何平衡系统的稳定性和控制精度以及如何实现高效的资源分配等。
一些典型的多智能体系统控制问题例如分布式优化、分布式协同拓扑调整、分布式控制等等。
在控制问题中，分布式优化是一种非常重要的问题。
分布式优化是指由多个智能体通过分布式协同实现全局优化的问题。
在分布式优化中，每个智能体都只能访问本地信息，并且不能全局共享信息，这带来了很大的挑战。
在近年来的研究中，分布式优化已经成为了研究重点，吸引了越来越多学者的关注。
分布式优化可以应用于各种需求全局优化的问题中，例如无人机集群的编队优化、智能交通中的路口信号控制优化等等。
除了分布式优化之外，分布式协同拓扑调整也是一种重要的多智能体系统控制问题。
在分布式协同拓扑调整中，需要通过多个智能体之间的协同和交互来动态调整拓扑结构。
拓扑结构的调整可以更加有效地支持系统的协同和合作，提高整个系统的鲁棒性和可靠性。
分布式协同拓扑调整可以应用于无线传感器网络中的节点选举、机器人运动规划中的路径规划等问题中。
分布式控制是多智能体系统控制研究中的另一个重要方向。
基于MAS的分布式成像卫星系统任务规划与控制问题研究共3篇基于MAS的分布式成像卫星系统任务规划与控制问题研究1分布式成像卫星系统任务规划与控制问题研究随着卫星技术和遥感技术的发展，卫星成像技术应用范围不断拓展。
为了满足日益增长的应用需求，多星协同观测的分布式成像卫星系统应运而生。
随着卫星数量的增加，多星成像的任务规划和控制变得更加困难，需要更有效的方法来提高卫星系统的性能。
多代理系统（MAS）是一种适用于解决分布式成像卫星系统任务规划和控制问题的方法。
MAS是由多个独立智能体组成的系统，这些智能体可以相互协作，通过智能体之间的通信达成共同的目标。
MAS的设计目标是提供一种灵活、可扩展的机制，以协调多个智能体来完成一个复杂任务。
多星协同观测的分布式成像卫星系统可以看作是一个典型的MAS，它包括多个卫星，每个卫星都是独立智能体。
卫星之间可以通过卫星间链路（ISS）进行通信协作，以完成任务规划和控制。
在分布式成像卫星系统中，任务规划和控制问题通常由两部分组成：任务分配和路径规划。
任务分配是指将成像任务分配给每个卫星，而路径规划则是规划每个卫星的运动路径，以最大程度地满足成像需求。
在多星成像任务分配方面，独立智能体之间需要实现协作，以完成任务分配。
任务分配可以通过分布式算法来实现，如分配算法、优化算法等。
常见的分布式算法包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。
这些算法可用于实现任务分配、资源调度和网络优化等问题，以提高应用性能。
在路径规划方面，需要考虑多星系统的动态性质，以确保卫星之间的空间冲突。
路径规划问题可以通过路径规划算法来解决，如启发式搜索算法、模拟退火算法等。
这些算法可以实现卫星运动路径的规划，以最大程度地满足成像要求，并确保卫星之间的空间冲突。
此外，MAS还可以实现卫星之间的实时通信，以便确保任务分配和路径规划的实时协调。
通信技术包括卫星间链路（ISS）和地面站通信（GSS）。
总之，MAS是一种有效地解决分布式成像卫星系统任务规划和控制问题的方法。
基于多智能体系统的分布式集群控制研究随着科技的不断进步，多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）在各个领域得到了广泛的应用和研究。
多智能体系统由多个智能体（Agent）组成，智能体之间通过通信和协作来实现共同的目标。
在分布式系统中，集群控制是一项重要的研究课题，它涉及到多个智能体协同处理任务，实现集群的高效运行。
本文将探讨基于多智能体系统的分布式集群控制研究，并分析其应用、挑战和未来发展方向。
首先，基于多智能体系统的分布式集群控制在许多领域具有广泛的应用前景。
例如，在无人机群控制中，多智能体系统可以实现无人机之间的协作，协同完成搜索、监测、救援等任务。
另外，在工业生产中，多智能体系统可以实现分布式的生产流程控制，减少人力资源和时间成本，提高整体生产效率。
此外，基于多智能体系统的分布式集群控制还可以应用于物流和交通管理、智能电网等领域，提升系统的安全性和鲁棒性。
然而，基于多智能体系统的分布式集群控制也面临一些挑战。
首先，多智能体系统需要高效的通信和协调机制，以确保智能体之间的信息交流和任务分配的准确性和实时性。
此外，对于大规模多智能体系统，智能体数量庞大，如何实现高效的任务分配和资源调度是一个难题。
此外，多智能体系统还需要解决决策一致性和冲突解决等问题，以确保整个系统的稳定性和可靠性。
为了解决这些挑战，未来基于多智能体系统的分布式集群控制可以从以下几个方向进行研究和发展。
首先，需要设计高效的通信和协调机制。
分布式集群控制中的智能体需要实时交换信息和协作，因此需要开发高效的通信协议和协调机制。
例如，可以采用分布式共享存储系统来实现智能体之间的信息共享和任务分配。
其次，需要研究多智能体系统的决策一致性和冲突解决方法。
在分布式环境中，智能体之间可能存在决策不一致和冲突问题，需要设计相应的算法和协议来解决。
例如，可以采用分布式一致性算法来确保智能体之间的决策一致性。
此外，需要研究大规模多智能体系统的任务分配和资源调度问题。
收稿日期:2004203211作者简介:汪健雄(1979-),男,安徽无为人,合肥工业大学硕士生;魏 臻(1965-),男,安徽无为人,合肥工业大学研究员,硕士生导师.第27卷第12期合肥工业大学学报(自然科学版)V o l .27N o .122004年12月JOU RNAL O F H EFE IUN I V ER S IT Y O F T ECHNOLO GY D ec.2004一种基于M A S 的分布式控制系统模型汪健雄, 魏 臻, 路 强(合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥 230009)摘 要:提出了一种基于多A gent 的分布式计算机控制系统的模型,分析了该模型逻辑结构和工作原理,并通过实例介绍了一种软硬件A gent 的系统开发方法,用于分析和设计该系统中的控制单元。
利用多A gent 系统的特点,将系统划分为若干职能A gent ,各A gent 之间采用黑板方式通信,使得控制系统具有良好的开放性与可重构性。
该模型在分布式铁路信号计算机控制系统的设计和实施中得到了成功应用。
关键词:计算机控制;分布式人工智能(DA I );多A gent 系统(MA S );控制器局部网络(CAN )中图分类号:TP 273.5 文献标识码:A 文章编号:100325060(2004)1221570204M odel of distr i buted co m puter con trol syste mba sed on the m ulti -agen t syste mWAN G J ian 2x i ong , W E I Zhen , LU Q iang(School of Computer and Infor m ati on ,H efei U niversity of Technol ogy ,H efei 230009,China )Abstract :A model of distributed computer con tro l syste m based on m ulti 2agen t is put fo r w ard in th is paper .T he l ogical structure and w o rk ing p rinci p le of the model are analyzed .Based on a design exa mp le ,the syste m devel op ing sche m a of the s oft 2hardw are agen t is described .By tak ing advan tage of the characteristics of the m ulti 2agen t syste m ,a con tro l syste m con structed by th is model is open and can be recon structed .T he p resen ted model has been used successfully in the distributed computer con tro l syste mof the rail w ay signal.Key words :computer con tro l ;distributed artificial in telligence ;m ulti 2agen t syste m ;con tro ller area net w o rk1 概 述近年来,随着网络技术的发展和成熟,各种分布式的信息系统得到了广泛应用,具有实际意义的分布式人工智能(DA I )[1]在过程控制等领域得到了巨大的发展。
多A gen t 系统M A S (M ulti 2A gen tSyste m )是由多个智能A gen t 组成的系统,它一般具有个体行为独立自制、个体信息不完全、能力有限、无全局控制、数据分散化和计算异步等特点[2]。
本文提出了一种基于M A S 的分布式控制系统模型,并给出了关键部分的设计方法。
(1)多A gen t 系统的控制方式。
多A gen t 系统中控制方式通常有合同网(Con tract N et )[3]和黑板(B lackboard )[4]两种。
黑板方式是一种广播形式,常用于信息的接收方是未知的情况,“黑板”是一个分层组织的公共数据结构[5],A gen t 可以往黑板上粘贴信息,也可以从黑板中读取由其它A gen t 粘贴的信息。
合同网(又称点对点方式)中信息的发出者和接收者都是已知的,能够减少不必要信息冗余,降低系统网络的负担。
(2)软硬件A gen t 的形式化描述。
软硬件A gen t 可以形式化描述为一个七元组{A id ,F ,C ,S ,T ,Q ,R }[6]:〈软硬件A gen t 〉 ={〈A id 〉〈传感器F 〉〈通信模块C 〉〈状态集S 〉〈事务处理器T 〉〈协调机构Q 〉〈资源R 〉},该模型可以描述软件和硬件结合的模型。
其中:〈A id 〉 =〈A gen t 标志符〉〈传感器F 〉 ={〈激活条件〉〈环境信息流〉}〈通信模块C 〉 ={〈通信原语〉〈通信内容〉}〈状态集S 〉 ={〈内部状态〉〈外在表现〉}〈事务处理器T 〉 ={〈事务处理名〉〈事务处理进程〉}〈协调机构Q 〉 ={〈优化多目标〉〈协调策略〉}〈资源R 〉 ={〈物理资源〉〈知识资源〉〈信息资源〉〈时间〉}2 基于多A gent 系统的分布式控制系统模型系统模型结构,如图1所示。
在控制系统中,最基本的功能是监测和控制,因此将控制系统中各个对象抽象为监控A gen t ,一个监控A gen t 可能是一台加工中心,一条装配流水线。
人A gen t 通过管理A gen t 图1 分布式控制系统模型于各监控A gen t 交互。
管理A gen t 负责接受任务、分解分配任务、组织能够完成相应子任务的监控A gen t 形成临时系统以及处理系统的某些特殊情况。
监控A gen t 负责独立处理自身事务以及与其它A gen t 间必需的协调与合作。
当监控A gen t 之间的协作出现困难时,由管理A gen t 来仲裁并实现协调。
系统中所有A gen t 的地位都是平等的,不存在相互控制的情形。
这种M A S 系统还可以通过多个系统管理A gen t 所管理的临时系统来构成更为复杂的M A S 系统。
因此,该模型是开放的、可重构的。
2.1 人A gen t现代控制系统是以“人”为中心的,人满足A gen t 的所有特征,并且本身具有一定的知识库,可以在系统自身出现故障时,跨越机器仲裁,帮助系统排除故障,所以在这个意义上,人也可以作为A gen t 集成到现代控制系统中来。
系统的调度最后应该以人为本,反映人的需要。
集成了人的控制系统,将具有更完备的柔性,特别适合计算机集成制造行业的需要。
2.2 管理A gen t管理A gen t 不涉及系统运行过程的细节,它只需了解来自监控A gen t 的状态信息以确定各子系统是否正常。
如图2所示,管理A gen t 通过人机接口使用户设定该A gen t 所管理的监控A gen t 的系统状态表与通信接口,以及描述监控功能的知识库和解决冲突的知识库。
由于信息冗余问题对本系统影响不大,所以采用黑板方式进行通信。
任务以及其它A gen t 的信息则通过黑板经通信接口传递给消息处理器,不同的消息经过相应的模块处理后再经通信接口通知相应的监控A gen t 或其它对象。
管理A gen t 逻辑结构,如图2所示。
1751第12期 汪健雄,等:一种基于M A S 的分布式控制系统模型2.3 监控A gen t 监控A gen t 是执行监控任务的主体,负责监测与控制相应设备的工况与动作,必要时与其它的监控A gen t 进行协作。
其逻辑结构模型,如图3所示。
在该结构模型中,用户通过人机接口对监控对象的标准特征信息状态表和通信接口进行设定,此外还需对监测模块、故障诊断模块及融合协调控制模块的知识库进行编辑,这些模块组成了基于规则的专家系统。
控制协调模块是融合处理所有信息的关键,它通过监测模块的信息决定对软硬件A gen t 发出控制命令,出现故障时向外发送相关消息及进行相应处理。
该模块通过黑板与其它A gen t 通信的方式完成协作。
2.4 软硬件A gen t 模型与设计该部分包含了传统控制系统中的监控对象、驱动电路、控制电路和监控程序,是软硬件结合的一种实体。
软硬件A gen t 的设计是该模型中最基本的工作,它决定了模型能否可靠的工作。
下面通过一个CAN 总线智能节点[7]的设计实例,来描述软硬件A gen t 的设计过程。
(1)根据需求分析和规格说明,粗粒度识别A gen t 体,初步确认所需的软硬件A gen t 硬件体系结构。
(2)形式化描述。
〈功能节点A gen t 〉={〈A id 〉〈传感器F 〉〈通信模块C 〉〈状态集S 〉〈事务处理器T 〉〈协调机构Q 〉〈资源R 〉},其中:〈A id 〉 =〈网络智能节点〉〈传感器F 〉 ={〈模拟量检测通道〉〈开关量检测通道〉}〈通信模块C 〉 ={〈CAN 总线收发器〉〈数据采集电路〉〈CAN 总线通信协议〉}〈状态集S 〉 ={〈模拟量输出通道〉〈开关量输出通道〉〈节点地址设置单元〉}〈事务处理器T 〉 =〈CAN 总线节点控制器〉〈总线控制器〉 ={〈介质访问CPU 〉}〈网络CPU 〉〈应用CPU 〉}〈协调机构Q 〉 ={〈fir mW are 固件〉〈CAN 总线节点控制器〉}〈资源R 〉 ={〈存储器〉〈知识库〉〈网络数据库〉〈实时时钟〉}〈存储器〉 ={O n Ch i p RAM }{O n Ch i p EPROM }{O ff Ch i p EEPROM }}图4 软硬件A gent 模型逻辑结构(3)协作关系描述。
软硬件A gen t 模型逻辑结构如图4所示,该模型描述了软硬件A gen t 内部的协作关系和与外部A gen t 之间的通信。
软硬件A gen t 的模型是一种单A gen t 局部网络模型的应用,使用面向A gen t 的方法对功能模块进行建模,作用是处理上级监控A gen t 下发的执行任务。
通过图4模型抽象,很容易得到该部分功能的需求分析和规格说明,再化分为硬件结构和软件结构,由分级小组设计,最后统一集成测试[8]。
2751 合肥工业大学学报(自然科学版) 第27卷2.5 多A gen t 分布式控制系统的协同工作过程如图5所示,协作A gen t 是指与本A gen t 协作的系统内相关监控A gen t 。
