信息Agent

信息Agent（共12篇）

信息Agent 篇1

0 引 言

随着网上信息数量的膨胀,如何将分散的异构的信息资源组合起来的问题日趋严峻。传统的解决方法是通过构建分散的或聚集的系统,但这都不能很好地解决大量的,多元化的和逐渐增长的信息资源,这些资源包括传统的数据库、平面文件、知识基地、程序等。更为严重的是,想在www上寻找正是想要找的东西时变得越来越困难了。如今人们面对的不再是信息不足的问题,而是在信息爆炸的环境中如何有效地管理和使用大量信息的问题。在此使用现存的搜索引擎搜索一个关键字,会返回大量的信息。目前的网络环境允许用户通过搜索获取大量的信息资源,但是提供了相当有限的信息定位、整合、处理和组织的能力。在一定程度上,这些局限是由于信息资源自身的格式造成的。目前,网络上大量的文档都是以HTML格式来描述的。结果,软件代理和搜索引擎很难利用这些信息,因为它们都不是语义编码的。XML由于其具有可扩展性、简单性、开放性、互操作性容易被计算机识别的诸多特点,XML正逐步取代HTML,成为驻留在Web上的主要的信息形式。

本文的主要内容是使用XML技术来实现网络上的信息检索,构造一个用于信息检索的多Agent系统框架,使用XML技术作为多Agent系统模型的通信语言。

1 XML技术

XML是由互联网联合组织(World Wide Web Consortium,W3C)于1998年发布的一种标准,是一种中介标记语言,可提供描述结构化资料的格式。它是SGML的一个简化子集,目前已成为网络数据交换的标准。和HTML相比较,XML其实已不再是一种文本标识语言,而是一种表达数据中结构的共同语法的标识语言。XML弥补了HTML文档中有用数据信息不能被其他应用直接理解和重复使用的缺陷,它使用DTD(文档类型定义) 规定一套关于标记符号的语法、语义规则,比较准确地描述文本数据的内容、含义、结构、特征和关系等信息(称为元数据) ,而把数据的外观表现形式交给样式表(如CSS,XSL,DSSSL等) 处理,这样就把数据的内容和其表现形式合理地分隔开,从而大大提高XML数据的可理解性、可交换性和重用性。

另外,XML的优势还在于它的简单性、灵活性和可扩展性。XML文档是纯文本,独立于平台和应用。公司和组织可自由定义标签和文档结构,亦可增添或扩展已有文档结构定义,以满足新的挑战和应用需求,而不致于破坏原来的应用。一个结构良好的XML文档,其生存期可以很长。

2 基于XML的多Agent网络信息检索框架

基于XML的多Agent信息检索框架有3种类型的Agent组成如图1所示。一种是管理Agent用于提取信息的语义和合作Agent 处理详情,一种是接口Agents为用户和系统提供接口,还有一种是搜寻Agents用于在www上搜索信息,多个Agent间使用xml作为它们的通信语言,相互沟通执行检索任务。

2.1 接口Agent

接口Agent使得其他的Agent对用户来说是透明的,接口Agent作为用户的前端接口,这类Agent携带用户的检索信息代表用户和其他Agent进行交流。

用户提出一个问题,然后等待答案/结果。从接口 Agent获取检索结果后,用户可以继续浏览和问题相关的信息。接口Agent允许用户完全忽视和它交互的其他信息检索Agent,也可以忽略搜索在多Agent环境中的物理实现。换句话说,用户是在和一个个性化的接口在交互,它能有效的满足用户的需求,并且不需要用户了解查询规则。

很显然,接口Agent实现了,大量且复杂任务的查询便利,而且对用户隐藏了查询细节。

在模型中,接口Agent完成以下任务:

(1) 帮助用户执行检索请求,并将检索请求传送给其他的Agent。

(2) 为用户营造一个透明的多Agent系统环境,也就是不用明确描述在多Agent模型中什么是可以利用的,信息是如何构造和组织的,以及如何定位知识库的。

(3) 将用户请求的检索结果传递给用户。

在整个查询过程中,用户只需为信息检索指定查询条件或关键词。接口Agent为用户收集所需的信息,然后将这些信息传递给分析Agent继续其他信息的检索过程。最后由接口Agent将由分析Agent加工和处理后的检索结果传递给用户。

2.2 分析Agent

分析Agent通过接口Agent接受用户的检索任务。当分析Agent接受检索任务时,它会首先在知识库中查找,确定用户任务的基本范畴,分析问题所属的专业领域。然后将检索要求转给检索Agent。信息分析Agent必须具有推理、分析归纳、规划学习的能力,同时还要有相应动态更新的信息分类知识库提供支持。

分析Agent是这个多Agent模型的核心。它保存了一个能够从中提取语意信息的中央知识库,来回复用户。同时它还是接口Agent和查询Agent的中介。用户的检索信息通过接口Agent提交给分析Agent. 分析Agent自主的将检索信息转发给检索Agent.查找到信息以后,检索Agent将查找结果传送给分析Agent,分析Agent基于自己的知识库进行计算或推理,得出查询结果,并将结果转换成用xml格式表示的文档。分析Agent有3个组要的组成部分:

(1) 信息检索引擎,用于获取源文件和检索结果。

(2) XML封装/解析器 ,用来将html格式的文档封装成 XML 格式的文档。

(3) 一个文档语意发生器,用来生成xml格式文档以外的语意路径。

2.3 检索Agent

检索Agent可以看成一个网页检索工具或者是一个搜索引擎。通过简单的查询和检索关键字相匹配的文件清单,它能自主(自动)的发现检索结果。然后将查询结果传送给分析Agent,查询Agent是可以建构和配置的所以我们可以选择一款适合我们应用范围的搜索引擎,目前有许多搜索引擎也能完成检索代理的功能,常用的搜索引擎有百度、雅虎、谷歌等。

3 基于XML的Agent通信语言

可扩展标识语言(XML),目前正在迅速成为网络数据交换的标准。本文采用XML作为Agent间通信的消息格式。基于XML的通信消息能被Agent理解,并能容易地定义新的消息[1]。基于XML的ACL有3部分组成[2]:Agent通信参数;消息的信息;消息的实际内容。

图2给出一条基于XML的ACL的消息。其中,<Message>表示消息,“id”表示消息的地址。整个消息包括<COM>,<MSG>和<CONTENT>3部分。<COM>用来指明通信参数,“sender”为接收者,“receiver”为发送者,“from”意思是从Agent来,“to”意思是到目标Agent。<ACT>表示Agent的动作,<InReplyTo>表示消息的标识符触发消息的提交。<MSG>描述了一些消息的信息,包括<LANG>消息内容所使用的语言,<ONTOLOGY>表明和消息有关的知识,<CONTENT>表示消息的实际内容。

4 结 语

本文的主要工作是提出了一个在www上检索信息的基于 XML的多Agent模型。该模型有以下几个特征:使用多Agent完成信息检索工作;使用 XML作为多Agent间的通信语言。在这个框架中包含3种类型的Agents,分析Agents,接口Agents和 检索Agents。在此设计的目标是完全支持用户执行基于WWW的搜索。在这个框架中Agent间使用XML作为它们的通信语言来执行检索任务。在Agent间传递的信息以及最终的查询结果都是以XML格式来进行描述的。因此,用户不仅能够从模型返回的,使用语意编码的搜索结果中,更准确地获取信息,而且还能利用结果中的内容,而无需使用专门的标签或自定义脚本从网页中提取内容。

参考文献

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[10]陈冠领,樊晓聪,徐殿祥,等.Agent通信语言:KQML[J].计算机科学,1998,25(6):75-78.

信息Agent 篇2

以多机协同作战为背景,以拟制协同作战方案为目的,将分布式人工智能理论技术引入到多机协同作战智能辅助决策,构建了基于多Agent的智能决策指挥系统框架,给出了该系统的.Agent组成,定义并说明了各Agent的功能以及相互关系、信息运行流程,并分析了该系统的辅助决策过程.

作 者：李永宾 徐浩翔 李俊涛 杨宝强 LI Yong-bin XU Hao-xiang LI Jun-tao YANG Bao-qiang  作者单位：李永宾,徐浩翔,LI Yong-bin,XU Hao-xiang(空军工程大学,科研部,陕西,西安,710051)

李俊涛,LI Jun-tao(空军工程大学,工程学院,陕西,西安,710038)

信息Agent 篇3

关键词：企业信息系统；Agent；流程再造

一、企业信息系统的现状与发展要求

现代企业由于部门众多，分布广阔，企业资源和信息分散，同一个企业中的不同部门相对自治，信息系统孤立运行，各自采用自己的方式表达、管理资源，且国内大多数企业由于在进行信息化的过程中缺乏统一的规划，这就使得企业中不同平台，不同系统共存，各个系统之间缺乏交互和互操作性，形成了信息孤岛，决策层难以及时获得关于企业的准确信息，这就要求企业信息系统整合企业的现有信息资源服务于企业的生产运作和管理。

高科技行销泰斗麦肯纳（Regis Mc Kenna）在其著作《即时行销革命》中认为，信息技术促使时间与空间瓦解，企业必须采用即时管理，以满足客户需求；而实现即时管理的企业，又必须以获得即时信息为根基。

企业要能维持竞争优势，持续改进流程与精确的商业决策是相辅相成的两把利剑。正确的信息才能引导合理而高效率的企业流程。再结合先进的信息技术，流程再造就能将无附加值的活动消弭于无形，经营成本将降至最低。改造过的企业流程能提供整合而有效的即时信息。协助提升决策质量。优质的信息与合理的流程形成良性循环，能够持续进行企业改造。整合企业流程与商业决策的关键在于信息系统。信息系统需要能够快速适应企业流程整合的要求，也要能够为企业的商业决策提供准确的智能的支持。

随着市场竞争的日益加剧和经济全球化的不断发展,虚拟企业正逐渐成为现代企业适应竞争环境的理想模式。为了使虚拟企业实现“共赢”的总体目标,各成员企业必须有效协作。为了能够支持企业间的协作，企业信息系统还要能够具有良好的互操作性以支持不同企业信息系统之间的资源和信息共享。

二、Agent技术简介

20世纪90年代,随着计算机网络、计算机通信等技术的发展，特别是Internet和World Wide Web的普及，对于Agent以及MAS（Multi——Agent System）的研究已成为分布式人工智能（DAI）研究的热点。不仅仅因为人们认识到了，应该把人工智能各个领域的研究成果集成为一个具有智能行为概念的“人”，更重要的是人们认识到人类智能的本质是一种社会性的智能，人类绝大部分的活动都涉及多个人构成的社会团体，大型复杂问题的求解需要多个专业人员或组织协作完成。要对社会性的智能进行研究，构成社会的基本构件“人”的对应物“Agent”理所应当地成为人工智能研究的基本对象，而社会的对应物“多Agent系统”也成为人工智能研究的基本对象。由于多Agent系统中智能体具有高度的自主性、智能性、协作性、交互性、适应性等特点，多Agent技术能为构建企业信息系统平台提供一条崭新的途径。

利用多Agent技术实现企业信息平台系统具有如下意义：（1）Agent具有独立性、自主性和智能性,能满足企业信息系统具有自主能动、协同工作能力的要求；（2）多Agent系统是一个既分布又协调的系统,因此具备一般分布式系统所具有的资源共享，易于扩张、可靠性高、灵活性好的特点，同时各Agent间又相互协调、相互合作解决大规模的复杂问题。满足企业信息系统的高度开放性、分布性、可重构性和可伸缩性的要求,为集成“异质信息孤岛”提供新途径；（3）利用多Agent系统具有的层次性、自组织和学习推理能力，能有效保证企业信息系统支持企业流程再造、动态企业模型、学习型组织和虚拟企业等企业管理思想的实现；（4）接口型Agent与人之间具有良好的交互性,能准确地接受和理解人所传递的信息,能有效支持“以人为中心”的管理。

三、构建基于Agent的企业信息系统平台

结合企业对于信息系统的发展要求和Agent的特点，提出了如图1示的基于Agent的信息系统平台。

该平台分为5层：业务流程层、业务对象层、AGENT层、中间件层和业务系统层。

业务过程层：业务过程是人与系统在业务领域的交互和协作 ,以完成特定的功能或任务。企业的运转正是通过其内部和外部的众多业务过程共同实现的。典型的业务过程包括采购过程、入 (出 )库过程、计划过程和成本核算过程等。在这一层是对企业的整体运行进行抽象，制定业务运行规则。业务规则的建立按以下步骤进行:（1）对当前业务过程建立最基本的业务规则。其中相应的规则域可以空缺。（2）对基本业务过程进行分解，每个业务过程可按照其中非原子活动的顺序分解为多个子业务过程。（3）不断对上层业务中的非原子活动进行分解，直到未被分解的活动均为原子活动。这样，对业务过程建立起完整的由业务规则描述的概念模型。

业务对象层：业务对象是企业业务过程运行中涉及到的活动实体。业务对象建模包括 3个部分：首先 ,描述分析问题领域和工作流程中涉及到的业务概念等，抽象业务类，并将各概念之间的关系标识到业务类图上，同时详述其职责 ,制定相关的词汇表。其次 ,分析各业务动作交互序列 ,为其构建业务协作。

AGENT层：由和业务对象具有映射关系的AGENT组成。AGENT具有智能性和学习能力，某一Agent可以完成企业生产经营过程中的某一环节，也可以多个Agent通过合作计划层的协作实现生产经营过程，通过对合作计划的灵活调整可以实现系统的快速重构。AGENT可以实现自主的对于企业某项资源的管理，比如在多个部门同时对于某项资源进行请求的时候，AGENT可以根据当前的资源情况和对于未来资源的需求情况以及根据利益最优化的原则进行分配资源。AGENT之间可以采用合同网、部分规划、全局规划和博弈论的等原则进行合作和协商来共享资源，这些都无需人的干预。AGENT可以实现自主地智能地进行任务分配，AGENT可以根据当前的资源情况，对于生产任务进行分解，如果需要和其他AGENT进行合作，AGENT则根据上面提及的一些协作原则和其他AGENT进行合作，共同完成任务。当企业的业务流程发生改变的时候，只有重新设定企业的相关的运行规则就可以实现企业信息系统的重组。

中间件层：主要由相对独立的CORBA对象组成。CORBA(通用对象请求代理体系结构)技术是解决企业信息系统异构问题的一个成熟和通用的方案。它可以实现对系统的良好封装，实现客户方程序和服务器程序的完全分离，还提供了软件总线机制。CORBA系统定义了一组接口规范，任何应用程序、软件系统或工具只要具有与该接口规范相符合的接口定义，就能方便地集成到CORBA系统中，而这个接口规范独立于任何语言和环境。在这一层由许多成熟的CORBA产品，比如IONA公司的Orbix。通过这一层可以实现把遗产系统的功能以CORBA对象的方式提供给AGENT层，由于CORBA对象的粒度比较小，很适合于企业信息系统的快速重构。

业务系统层：主要由企业的一些遗产系统和新开发的系统构成。该层主要满足了企业一些部门的需求。该层经过为中间层的CORBA对象提供了底层实现。

该信息系统平台可以解决如下的一些问题：

1． 解决信息孤岛问题，整合企业信息资源。该平台使用CORBA技术和AGENT技术将企业的各个遗产系统和现有系统进行整合，各个系统之间通过AGENT层进行信息交互和资源共享，有效地解决了信息系统之间不能相互交互或者交互的层次比较低的情况，较好地实现了企业信息资源的整合。

2． 能够适应企业工作流程的快速重构。由于平台使用CORBA技术和AGENT技术对于原有企业信息系统的进行封装，以功能模块的方式展现，当企业工作流程发生变化的时候，只要替换其中不适应的功能模块，开发相应的新的功能模块即可，不需要整个信息系统的全部舍弃并进行重新开发，快速而有效地适应企业工作流程的变化。如果只是企业的工作流程的规则发生变化，只要更改相应的AGENT的控制规则就可以实现工作流程的改变，无需对信息系统进行重新开发，可以快速地对于企业工作流程的变化作出响应，为企业在激烈的市场竞争中赢取宝贵的时间。

3． 为企业商业决策提供智能支持。AGENT在企业日常运作中，结合其他人工智能技术，比如数据挖掘，对于企业日常运作中的一些数据和信息进行分析，特别是企业日常运作中出现的一些异常情况进行汇报和分析，为企业的生产管理和经营决策者提供可靠而准确的决策依据。

参考文献：

1．汪芸．CORBA技术及其应用．东南大学出版社，1999．

2．刘敬军，张申生，步丰林．应用CORBA和多代理技术重构企业信息系统．计算机集成制造系统-CIMS，1999，5（3）．

3．瑞吉斯．麦肯纳．即时行销革命．商业周刊出版股份有限公司，1998―04―01．

4．范玉顺，曹军威．多代理系统理论、方法与应用．清华大学出版社，2002．

作者简介：陈国华，南京大学管理科学与工程研究院博士、副教授；丁春雷，南京大学管理科学与工程研究院硕士生。

信息Agent 篇4

关键词：Agent,统一身份认证,单点登录,集成

一、引言

油田开发从钻探井至油藏描述、油气田开发、一次采油、二次采油、三次采油直至废弃的整个环节, 具有整体性、连续性和长期性的特点。在这个长期的过程中, 各种应用系统应用到整个油田的生产管理活动中去, 为提高工作效率和管理水平做出了巨大的贡献。但由于受业务、自身条件和当时软件技术的影响, 这些系统往往是在不同的时期建设起来的, 运行在不同的平台上, 使用了不同的技术和标准, 但随着油田开发过程的不断深入, 各部门之间的紧密协作和资源共享已成为油田开发提高效益的重要保障, 因此需建立规范、统一、安全、高效的油田信息系统集成平台, 充分利用信息化过程中的阶段性成果指导油田生产, 为科研生产人员提供安全、高效、集中的应用软件使用和管理环境, 有利于提高员工的工作效率。一、油田信息系统集成平台总体架构

目前油田各种信息系统涉及多种平台、多种编程语言、多种数据存储方式、展示方式和认证方式, 既要集成系统, 又不影响原有系统的正常运行, 则需要解决统一用户管理、单点登录、安全认证、信息展示以及资源协调与同步等问题。文中基于agent技术提出一种信息系统集成框架, 由五层结构组成, 应用层表示要集成的现有系统;适配层通过Agent中间件实现在不对原有系统进行较大重构的基础上进行身份认证、数据同步和资源整合等工作;服务层完成对统一用户管理与安全认证工作;展示层实现单点登录、资源个性化展示、信息协同等工作, 用户层根据不同用户完成对集成平台的应用, 总体架构如图1所示:

二、系统集成的关键技术

2.1基于Agent适配的系统集成

Agent[1,2]技术最早于70年代出现在人工智能域, 其最大特点是具有一定的智能及良好的灵性和坚定性, 特别适合对复杂、协同的问题进行处理, 具有自治性、适应性、学习性、能动性和发展性等特点, 本文设计的Agent具有以下功能:

(1) Agent的通信协议。Agent与统一身份认证服务器之间的通信使用HTTP协议。通信过程产生的数据以XML格式传输, 并采用SSL技术加密传输数据, Agent与认证服务器通信时内部要绑定用户名和密码, 以便验证用户的真实身份和控制授权查询范围。

(2) Agent的适配功能。主要是保持原有系统的独立性, 内嵌在应用系统中, 负责监听处理用户发送的各种请求, 首先通过统一身份认证平台获得用户的认证信息, 然后通过认证和访问控制管理中的细粒度资源访问控制规则和粗粒度资源访问控制规则确定该用户的权限范围, 符合权限规则定义的, 则由Agent负责与原有系统进行通信, 将获得到的数据包装成集成平台的统一数据格式, 并通过其自身的访问接口反馈给用户。

(3) Agent的订阅/发布机制。基于事件的“订阅/发布”机制能够使通信的参与者在空间、时间和控制流上完全解耦, 能很好地满足分布式系统松散耦合通信的需求。在订阅与发布Agent中间件中, 信息的生产者和消费者之间所交互的信息被称为事件。各个应用系统将事件发送给Agent中间件, 集成平台则向Agent中间件发出或取消订阅条件, Agent中间件则保证将各个应用系统发布的事件及时、可靠地传送给集成平台, 然后由集成平台的Agent中间件转发给各个客户端。

(4) Agent的缓存机制。由于基于HTTP协议进行数据传输的带宽具有一定的限制, 所以应该尽量减少Agent与集成平台之间的交互。一种解决的办法是建立缓存机制, Agent将新近信息按照用户id和访问资源id作为主键建立缓存链表, 以便其后该用户发出其他请求时可以在缓存中快速定位信息, 当缓存中没有可用的有效信息时再与集成平台交互获得信息, 缓存更新机制采用预定时间阈值和先进先出的规则更新数据。

(5) Agent的容错处理。由于各种应用系统软件、硬件及网络环境的差异, Agent可能无法从集成平台中及时获得有效信息, 或者应用系统停机后重启造成Agent无法重新启动, 则需建立Agent与集成平台的重传机制, 通信时间超过预定时间后需再重新发起请求, 并在现有系统启动程序中加入启动Agent的指令, 保证应用系统重启之后Agent也重新启动。

2.2统一用户管理

油田生产中的每个应用系统都有自己独立的一套身份验证机制, 采取分散登录、分散管理, 又由于针对企业应用各系统的联系十分紧密, 各用户需要使用不同的系统, 造成科技生产人员在实际工作中要频繁地在各个系统登录和注销, 严重影响了工作效率。同时, 很多系统都要维持一个用户身份信息是很麻烦的。因此, 信息系统集成急需建立一个统一的身份认证系统[3,4,5], 以保证用户操作的方便和应用系统的安全, 统一用户管理架构如图2所示。

2.3单点登录技术

单点登录是目前比较流行的企业业务整合的解决方案之一, 在多个应用系统中, 用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统[6,7]。当用户持有的USB Key、数字证书或是静态密码通过统一认证平台的认证后, 即可访问其有权限的所有应用系统, 用户无需再输入原有系统的登录密码, 后台的各应用系统上的用户名和密码可以不相同。简化了用户的登录过程, 节省了在各系统间工作切换浪费的时间, 而且也无需再记忆大量的密码, 方便用户对系统的访问。图3给出了一种单点登录实现方案。

系统采用基于令牌的单点登录技术, 使各信息系统成为一个有机整体。通过在各系统安装agent中间件与集成平台通信, 令牌由集成平台颁发, 并在各跨域分站中进行流通, 颁发令牌的同时生成用户凭证, 并记录令牌与用户凭证之间的对应关系, 以根据用户提供的令牌响应对应的凭证。主站凭证包含令牌、凭证数据、过期时间, 有多种实现方式, 要求可靠的话可采用数据库, 要求性能的话可采用Cache, 本系统采用Cache中的DataTable。同时为减少重复验证时网络的交互引入分站凭证, 当用户已在分站A上登录过, 当他再次访问分站A时, 就不必使用令牌去主站验证了, 因为分站A已有该用户的凭证, 实现分站凭证相对比较简单, 使用Session、Cookie均可[8]。

2.4信息展示技术

信息集成平台结合多Agent系统的思想将用户的屏幕显示区分割为多个工作区进行管理, 通过多Agent适配服务总线中的消息中心实现工作区之间的通信, 由服务总线中的业务中心管理工作区, 通过服务总线中的数据中心统一处理工作区涉及到的数据操作。对图形, 文字, 色彩, 字体, 交互方式、导航系统以及众多设计要素的布局等进行详细设计, 采用HTML、CSS、Java Script、Flash、Active X、DHTML、XML等技术进行实现, 同时实现模板化技术, 设定不同的风格, 使用户可以通过简单的功能按钮就行更换主题, 避免代码维护带来的额外工作量。系统结构与实现效果如图4所示:

三、结束语

本文提出的统一用户管理和身份认证、单点登录、资源频道化和个性化定制等技术架构能方便快捷的集成油田现有的多数信息系统, 适应了当今油田信息化建设工作高速发展的形势, 能够较好适应油田不同专业、不同单位、不同系统的各种需求, 同时满足各种类型员工的日常工作需要, 为科研生产人员提供了安全、高效、集中的应用软件使用和管理环境, 对于降低软、硬件购置和运维成本、保障信息系统安全、加强应用系统集成具有重要作用, 在油田范围具有推广应用前景。

参考文献

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信息Agent 篇5

基于Agent的农业个性化搜索系统研究与应用

Web信息资源的.增长出现了“信息过载”和“资源迷向”现象.基于Agent的特性,研究设计了针对农业用户的个性化信息搜索系统,并将其应用到农业信息咨询服务中,对于为用户提供个性化与智能化的信息服务具有重要的参考价值.

作 者：刘月仙 罗长寿 蒋国武 程新荣 Liu Yuexian Luo Changshou Jiang Guowu Cheng XinRong  作者单位：刘月仙,罗长寿,Liu Yuexian,Luo Changshou(北京市农林科学院农业科技信息研究所,北京,100097)

蒋国武,程新荣,Jiang Guowu,Cheng XinRong(中国农业大学信息与电气工程学院,北京,100083)

刊 名：中国农学通报  ISTIC PKU英文刊名：CHINESE AGRICULTURAL SCIENCE BULLETIN 年，卷(期)： 25(24) 分类号：S126 关键词：Agent   个性化   搜索系统  

信息Agent 篇6

关键词：集成供应链；合作机制；多Agent

中图分类号：F273.7文献标识码：A

文章编号：1002-3100(2007)12-0087-03

Abstract: The integrated supply chain requests the node enterprises to build up a close cooperative relation. This text studies the cooperation mechanism of information sharing and stock management within the supply chain node enterprises, applies multi-Agent theories to analyze the game behavior of a supplier with a manufactory, and carries on analysis as a result.

Key words: integrated supply chain; cooperated mechanism; Multi-Agent

1供应链系统下的节点间关系

在过去的十多年里，企业面临的竞争环境发生了巨大的变化。随着全球制造企业的日益成熟和全球市场竞争的日趋剧烈，供应链与供应链之间的竞争将成为主要形式。因此未来制胜的市场策略就是改善供应链管理，挖掘新的利润源。这就要求制造企业的所有业务活动在集成化供应链下展开。供应链管理的精髓在于实现供应链各节点企业之间的无缝连接，开展多方面合作，以及相互之间在设计、生产、竞争策略等方面良好的协调。本文主要研究了供应链环境下的供应商与制造商的合作，建立战略合作伙伴关系，包括信息共享合作、新产品的联合开发等机制的研究。

供应链合作关系（SCP）的定义，华中科技大学的马士华教授认为：“SCP为供应商和制造商之间在一定时期内的共享信息、共担风险、共同获利的伙伴关系。这种战略合作关系形成于集成化供应链管理环境下。”集成化供应链的管理思想就是将供应链上所有节点企业看作一个无缝连接的整体，以形成集成管理体系，以现代信息技术作为沟通平台，以全球性制造资源为可选对象，综合各种先进的制造技术和管理技术，将企业内部供应链以及企业之间的供应链有机地集成起来进行管理，强调供应链核心企业与其他杰出企业建立战略合作关系。在这种环境下供应链核心企业集中精力和各种资源做好本企业能创造特殊价值的、更擅长的关键性业务工作，形成企业的核心竞争力，将其它非核心业务与其它合作伙伴合作或委托完成，从而增强供应链的集成度，最终提高整体收益。

2集成供应链节点企业的合作机制

集成化的供应链，其竞争优势不是因为企业有形资产的联合和增加，而是通过合作的方式，使得资源在供应链中得到最优的配置，实现知识的优化重组，使得每个企业成为价值链的一部分。而信息交流的合作是集成供应链有效运营的基础，构建有效的供应链信息共享机制能够真正意义上地实现节点间无缝连接，而库存管理方面的合作将对降低供应链库存成本，增加供应链弹性等方面起到重要作用。

2.1信息共享机制

供应链节点企业间有效的信息交流，完整的信息传递是保证供应链高效运作的重要条件。信息共享是供应链管理的一个很重要的策略，只有通过信息共享，才能使供应链企业之间的合作无缝化连接，快速响应市场的需求。

传统的企业之间信息传递主要基于Internet技术的互联网上的节点信息系统之间的相互访问。这种方式会使企业内部和企业之间的系统间接口增多，而接口的繁多能够引起合作效率的降低和资源的浪费。在信息系统优化、提升系统效率方面，传统的做法更多来改善企业内部不同功能间的信息交换，这种做法虽然使得供应链整体的接口数量趋于减少，但供应链企业间的数据交换依然局限于常规的数据的传输，而很少交换管理信息。

集成化的供应链的信息共享模式应该构建在统一的系统架构基础上，从供应链整体角度设计基于供应链管理的企业信息系统，从而提高信息共享的效率、降低支持成本。集成供应链信息共享模式主要包括以下方面内容：

（1）标准化的数据定义格式。运用Internet、Intranet等技术的传统信息共享模式基本可以保证信息在两个节点之间的信息系统之间传递，但是传统的信息共享模式下的各节点企业的信息系统是独立设计的，数据信息的格式与标准是按照企业自身系统制定的，由于不同信息系统对于数据的定义格式的不同，这种差异性造成了系统之间进行信息交流的障碍，节点企业之间不能实时、准确地共享外部传输来的信息。因此，集成供应链的信息共享具体对信息共享模式需要定义统一的数据格式。

（2）建立集中式的信息共享平台。信息共享平台建立在供应链核心企业信息平台的基础之上，建立网络共享数据库，供应链各企业内部数据库通过与信息共享平台间的数据传输实现信息共享。这种方式具有高效率、高可靠性和安全性的优点，具有较高的公平性，同时对供应链成员之间的信任和合作的要求也较高。

（3）统一系统间的接口。各成员企业要统一各自内部子信息系统的接口，实现企业内部信息系统与信息共享平台之间的单一接口连接，从而减化系统间交流的操作。

2.2库存管理合作机制

传统供应链中的库存管理是各自负责，其各个环节都是各自管理自己的库存。由于整个系统的需求信息的非共享性及每个节点企业拥有信息的不完全性，需求信息在供应链上的传递发生扭曲，从而增加供应链的不确定性，各节点无法快速响应市场变化、库存量处于不合理状态最终导致成本上升。集成化供应链下的各节点企业是合作关系。节点企业与其供应商之间也要通过合作的方式实现库存管理的合作，降低整个供应链的库存量。

（1）建立基于信息共享平台的库存预测机制。信息共享平台为实现库存管理的合作提供了信息无缝流动的保障，也降低了牛鞭效应的水平。通过信息共享平台，货物需求方与其供应商共享供应链下游零售端的销售信息和库存信息，根据双方的货物库存实际水平，同时与物流供应商的提供的预期配送能力，联合制定补货计划，实现货物需求方与供应商的库存管理科学化、准确化。

（2）建立库存协调控制机制。供应链的核心企业担负着协调供应链各方利益的角色，起协调整个供应链的作用。核心企业不但要对各供应方提供具体的库存水平信息，同时需要对库存优化的方法进行确定，包括：库存如何在多个需求商之间调节与分配，库存的最大量和最低库存水平，安全库存的确定，需求的预测，等等。

3多Agent技术下的供应商—制造商合作博弈分析

由于供应链成员是独立的利益和决策主体，供应链运行往往具有自治性、分布性、并行性等特点，这些特点都向供应链管理提出了挑战。Agent主体具有自主推理、自主决策能力，是用来模拟供应链企业间合作机制运行的一种有效手段。

在以利益价值为导向的供应链合作机制下，供应商和制造商Agent主体，在多Agent相遇下的博弈过程来分析供应商和制造商的在合作问题所应采取的对策。

假设只有一个供应商和一个制造商，各博弈方独立决策，各方对加入合作伙伴团队前后自身和其他各方收益是可知的。

Agent的构建如下：

对上述结果进行分析可得出：合作预期效果是影响合作双方是否进行合作的主要考虑因素，只有当合作收益大于合作成本时，进行合作才是最有结果，这也符合经济学的一般原理。同时合作收益的分配比例也即θ的取值，或者收益的分配机制也是影响合作的重要因素，将在以后的研究作进一步分析。

4结束语

建立有效的供应链合作关系对于供应链管理是至关重要的。通过建立统一架构的供应链管理信息系统能够有效地解决合作中的信息瓶颈问题，而高效的库存管理机制是建立低成本、敏捷供应链的趋势。

供应链节点企业间有效的合作是符合双方利益和供应链整体利益的。通过在Agent系统下建立企业间的博弈模型对合作关系进行模拟，得出在有效设置利益参数的合作博弈中，整体效率可达到最大。

参考文献：

[1] 马世华，林勇，陈志祥. 供应链管理[M]. 北京：机械工业出版社，2001.

[2] 石小法，杨东援. 一种简单供应链中信息共享的价值[J]. 系统工程，2004(1):43-47.

[3] 李明，郝晓玲. 基于供应链管理的企业库存优化效果模拟与分析[J]. 工业工程与管理，2005(1):21-24.

[4] 史忠植. 智能主体及其应用[M]. 北京：科学出版社，2000.

注：“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。”

信息Agent 篇7

1 Agent技术概述

在计算机领域, Agent可看作是被授权的“个人软件助理”, 是一种在分布式系统或协作系统中能持续自主地发挥作用的计算实体, 常常简称为智能体。Agent技术正是为解决复杂、动态、分布式的智能应用提供了一种新的计算手段。从面向对象技术的角度看, Agent是“对象”概念的进一步发展, 赋予“对象”一定程度的自主性和主动行为能力, 以及一定程度的“智能”;从人机接口研究的角度看, A-gent技术是直接操作方式的进一步发展, 让软件能够“主动“帮助用户。

2 基于Agent的医院系统模型的设计

2.1 通信方式.

在多Agent系统中, 一个Agent要和另一个Agent进行交互和协作, 可以采用多种方式实现与其它Agent的交互。在以网络为运行和计算平台的多Agent系统中, 通信是实现交互的一种主要手段。本模型采用黑板通信方式, 参与通信的一组Agent共享一个公共区域。这些Agent都可以对该区域进行访问, 包括向该区域写入信息或者从该区域读取信息。系统开辟了一个公共的存储区域供多个Agent访问, 这些Agent可以通过向该区域写入和读取信息, 从而实现信息的交流。

2.2 协作模型。

该系统采用分层递阶式协作结构, 把系统的物理结构按功能从上到下划分为组织层、协调层和执行层, 各种模块分别安排在这三个层次上, 使不同层次上的模块具有不同的工作性能和操作方式。协作结构如图1所示。

2.3 Agent内核设计。

采用“组件式”的方法构造Agent, 即把Agent的基本功能进行封装, 定义成一个对于所有Agent都相同的内核, 然后通过标准接口, 把完成业务处理的功能模块插入到内核之上。采用“组件式”方法, 可以在内核的基础上方便、快捷地构造不同的多Agent系统。Agent的结构如图2所示, 消息处理器把接收到的消息提交给规划器, 规划器查询黑板上的业务处理模块信息, 规划Agent工作计划, 并调度业务处理模块以完成任务求解。如果遇到Agent自身无法解决的问题, 规划器将任务转交给协作引擎, 协作引擎查询协作者, 寻找可以协作求解的其他Agent。

2.4 内核主要组件实现的部分代码

2.4.1 协作引擎

2.4.2 规划器

3 总结

本文深入研究了Agent的核心结构, 结合医疗领域的具体业务对Agent进行了重新定义, 将Agent表示为消息处理器、黑板、规划器、协作引擎、协作者和业务处理模块, 其中消息处理器把接收到的消息提交给规划器, 规划器查询黑板上的业务处理模块信息, 规划Agent工作计划, 并调度业务处理模块 (如挂号、收费Agent等) , 以完成任务请求。从这个简单的应用系统的实现, 可以预见Agent技术的巨大应用前景。Agent技术不仅可以应用在医院信息系统中, 在其他的分布式应用中也将大显身手。

摘要：本文将Agent理论用于医院信息系统的研究, 重点研究了Agent的体系结构、通信、协作及Agent的内核实现等问题, 通过具体实例说明和展示了Agent技术在传统的程序设计领域中的作用, 可以在已有的传统应用系统中引入Agent概念和技术, 来改进系统的性能。

关键词：Agent,医院信息系统,通讯,协作

参考文献

[1]石慧.Agent通信语言KQML的实现及应用[J].计算机工程与应用, 2005, 13.

信息Agent 篇8

信息家电系统中的Agent就是家电设备抽象化和概念化的表现形式，一般是与具体的家居功能相关联的。对于目前一些数字处理能力较弱的设备，较为复杂的计算与交互功能可由某代管设备代理完成，设备与其代管设备之间可通过简单的通信方式和协议，传送必要的信息或信号以控制设备功能实现。但在逻辑上它们是一个整体，对外表现为一个完整的Agent.

IA Agent除了家电的基本功能外，还能够通过一定的机制接受其他Agent的任务请求和数据请求，完成对信息家电设备的管理和控制。IA Agent封装信息家电设备与家庭网关的网络连接，屏蔽底层网络连接介质和协议上的差异，以标准的通信语言向系统声明所能提供的服务，接受自己能力范围内的任务并按要求完成任务。

1 IA Agent的代码实现

根据信息家电设备的需求分析，本文将IA Agent分成六个部分：Agent通信模块(Agent Communication Module,ACM)、控制模块(Control Module,CM)、反应模块(Reactive Module,RM)、推理模块(Reasoning Module,EM)、设备通信接口模块(Device Communication Interface,DCI)和知识库(Knowledge Base,KB)。此结构既能表示IA设备的通信，又能进行行为推理和规划，为解释IA Agent的自主性，建构不同类型的Agent提供了统一的平台

IA Agent可以通过下面的伪代码实现：

在上面的程序中，InterpretInput函数根据任务指示产生对IA设备状态要求的抽象描述，RuleMatch函数返回与给定状态描述匹配的规则库中的相关规则。RuleAction函数是根据规则确定相应的行为。其中规则可称为态势规则，这些规则将任务与行为相联系，提供了任务直接的实现方法。态势规则的表达形式为：

IF(任务)THEN(行为)

以空调Agent为例，假设它接收到一个开始制热并设定为20℃的命令，它将可以按如下的态势规则完成任务:

2 UML描述IA Agent的两种行为

IA Agent有两种行为：反应行为(Reactive Behaviors,RB)和协商行为(Deliberative Behaviors,DB)。它们的主要区别就是当反应任务不需控制模块安排推理时，反应模块就触发反应行为。而协商行为是控制模块对任务进行时序安排来处理任务的行为。

1)反应行为

这一情景过程如下：当一个IA Agent发送ACL消息给另一个IA Agent时，首先，接受消息的IA Agent的智能通信模块(ACM)解析ACL消息，然后把它发送给反应模块(RM)。RM中有许多反应规则，其中有一条反应规则被ACL消息内容所触发，然后RM调用控制模块(CM)中的智能行为模型(Agent Behavior Module,ABM)来控制信息家电设备，使它来完成一些操作。设备通信接口模块(DCI)从CM中得到功能调用命令，它把控制信号发送给此信息家电的IACM。当信息家电完成任务时，它将返回确认信息。这一过程用UML描述如图1。

2)协商行为

在这个情景中，IA agent从上例中同一个IA agent收到ACL消息，首先智能通信模块(ACM)解析ACL消息，然后把消息内容发送给反应模块(RM)。RM发现反应规则库中没有此消息触发的规则，就把消息内容发送给控制模块(CM),CM安排消息内容处理的时序，准备把消息发送给推理模块(EM)来进行决策制定。一旦EM收到CM的消息，EM就开始收集相关的环境信息来推理。A-gent通过把消息发送给设备通信接口(DCI)来控制家电设备而做出决定。最后，将返回一个结果给IA agent。此协商行为用UML描述如图2。

3 小结

本文讨论了信息家电设备Agent模型的六个部分和IA Agent实现的伪代码。在IA模型的建立过程中，UML是一种有效的基于面向对象的系统分析和概念建模的工具。在UML的帮助下,本文得到了两个较为详细的反应行为模型和协商行为模型。下一阶段，将在此概念模型的基础上对该IA Agent进行有效地实现和集成。

摘要：在分析信息家电智能化需求的基础上,该文讨论了信息家电设备Agent模型的六个部分。并将传统的软件工程方法与面向对象的软件工程方法相结合,利用UML(统一建模语言)为工具,采用面向对象的方法对信息家电设备Agent的反应行为和协商行为分别进行分析、设计和建模,从而使智能信息家电系统的复杂性降低,更便于管理和实现。

关键词：信息家电设备Agent,UML,面向对象,反应行为,协商行为

参考文献

[1]蔡自兴,徐光祐.人工智能及其应用[M].北京:清华大学出版社,2000.

[2]周新华,刘宏.基于Agent的信息家电研究[J].微计算机信息,2009,25(10-2):45-46.

[3]孙惠民.UML设计实作宝典[M].北京:中国铁道出版社,2003:148-155.

[4]王少锋.面向对象技术UML教程[M].北京:清华大学出版社,2004.

[5]宫浩然,熊文龙.UML建模机制及其应用[J].武汉理工大学学报,2003.

信息Agent 篇9

1.1 智能Agent的概念

所谓Agent是指一类在特定环境下能感知环境,并能自治地运行以代表其设计者或使用者实现一系列目标的计算实体或程序。而智能Agent是人工智能技术、分布式计算技术及神经网络技术等多门技术相结合的产物[1]。

1.2 智能Agent的特性

1) 自治性

Agent可以在没有人类直接干预的情况下进行操作,并且可以控制自身的行为和内部状态。

2) 协作性

多个Agent之间可以通过Agent通信语言相互协作,共同完成一个大的任务。

3) 自适应性

Agent可以感知他们的环境,并能对其变化作出及时的反应。

4) 主动性

Agent不仅能够对所处的环境作出简单的反应,而且能够通过学习陈列出用户感兴趣的模型,使得主动服务成为可能。

5) 自组织性

多个Agent可以物理分布于不同的机器,且可以自组织自己的行为。

6) 移动性

移动性是指具有跨平台持续运行、自我控制移动能力、模拟人类行为关系,并能提供一定人类智能服务。

1.3 多智能Agent系统

所谓多智能Agent系统是指在一个系统中有多个Agent,他们通过Agent通信语言相互协作,共同完成一个大的任务,从而大幅度提高了系统的性能。多智能Agent的协作求解问题的能力超过单个Agent,这是其产生的主要原因[2],在MAS中,数据是分散或分布的,计算过程是异步、并发或并行的。

2 分布式智能移动Agent信息检索系统

2.1 搜索引擎的发展现状

2.1.1 搜索引擎的分类

· 按照信息搜索方法和服务提供方式的不同,搜索引擎系统 可以分为三大类:目录式搜索引擎、机器人搜索引擎、元搜索引擎。

· 按照搜索引擎覆盖的范围,可分为通用型(如Googel)、专题型(如专门收集法律信息的LawCrawler)和特殊型搜索引擎(如查询地图的Webseek和检索文件的Archie FileZ)。

· 从是否有人参与索引过程,可分为人工搜索引擎和智能搜索引擎。

· 按检索分布情况来分,可分为集中式搜索引擎和分布式搜索引擎(如WebAnts和NWI)。

2.1.2 目前搜索引擎存在的问题

尽管搜索引擎对人们的信息查询起到了很大的作用,但同时我们应该看到,搜索引擎技术的发展没能跟上因特网上呈几何级数爆炸性增长的信息的速度[3]。总的来说,目前搜索引擎存在的突出问题主要表现在:

1) 搜索精度差 大多数搜索引擎求全而不求精,用户输入关键词后,会出来一大批网站索引,其中真正有用的并不多。

2) 搜索导航能力差 很多情况下,用户本身无法准确地表达自己的兴趣,在这种情况下,系统的导航能力的作用就显得尤为突出。

3) 针对性差 没有针对不同的用户建立并存储不同的兴趣模型;

4) 一般不具备学习能力,智能性较差

3 系统结构及工作流程

3.1 系统结构

系统中设置有五种Agent,注册Agent(RA)、移动Agent(MA)、用户Agent(UA)、工作Agent(WA)和过滤Agent(FA)。一个系统中有且仅有一个RA,至少有一个MA,每个服务器中至少有一个UA。其中各种Agent的职能如下:

· RA:主要负责注册和注销各种Agent,派遣移动Agent(MA)到异地服务器。

· MA:主要负责携带用户的查询条件和相关信息移动到指定的服务器。

· UA:主要负责与用户交互,将用户的请求反映给系统,并在最后将系统的查询结果返回给用户,充当用户与系统间中介的角色。

· WA:主要负责信息检索,对数据库中的数据执行信息检索程序来进行查询工作。

· FA:FA从WA处得到检索的结果,并根据过滤算法和用户的信息需求进行过滤,滤掉重复的网页、无意义网页和非兴趣网页等。

3.2 系统工作流程

其工作流程可描述如下(见图1):

1) 系统初始化阶段,所有的活跃Agent均到RA注册。

2) 用户通过UA向本地服务器S1提出查询请求。

3) S1根据一定的策略生成多个MA,RA将这些带着查询请 求和相关信息的MA派往到异地的各个站点。

4) 异地的服务器创建一个相应的WA,根据MA带来的信息进行查询工作,并将结果返回给MA带回S1, 交给本地的FA。

5) FA负责将收集到的异地的查询信息和本地搜索的结果进行综合整理,并将整理后的结果提交给UA。

6) UA将结果返回给用户。

7) RA将不再需要的Agent进行注销,至此一次检索任务完成。

4 系统关键技术

4.1 用户兴趣模型及Agent的自学习方法

系统为每个用户建立一个用户兴趣模型[4],其中记录着用户感兴趣的主题对象和其对应的权值(越感兴趣的主题,其对象对应的权值越高)。最初所有对象的权值都是一样的,随着对用户兴趣了解程度的提高,各对象的权值也发生变化,越感兴趣的主题,其相应对象的权值越高,而用户不再感兴趣的主题,其对应的对象应该从兴趣模型中移除掉。通常,权值过一段时间会自动降低,所以,如果没有兴趣迹象的话,主题对象的权值就会一直降低,当降到一定的程度就会被移除(类似于操作系统中的最近最少使用替换规则——LRL)。

Agent通常有三种方法来学习用户的兴趣。

a) 通过观察用户来学习 系统使用一个记忆模型来记录用户输入的关键字以及选择的主题,通过分析模型进行分析,将分析结果记入用户的兴趣模型,以备后用,即Agent从用户日常的浏览行为和用户提供的样本中进行了学习。

b) 从用户的反馈中学习 在多Agent系统引入相关性回馈技术,当查询结果呈现给用户时,用户可以显式地作出反馈,如“我很满意”、“我不满意”、“一般”等;而且,如果用户仅仅将需要的页面内容存到本地存储器的话,系统也可以记录这种隐式的反馈,通过分析模型的分析将结果记入用户兴趣模型。

c) 通过训练来学习 如果使用该系统的用户是他感兴趣主题领域的专家,他可以修改主题树,例如加入新的主题,删除现存的某个主题等,系统可以记录这些变化,更新主题树分支并修改相应的兴趣模型。

4.2 Agent副本和虚拟环境技术

该系统设计中用到MA,为了使系统更完善,我们应该考虑系统的安全问题。主要包括两个方面:一方面要保证系统操作环境不被恶意的Agent破坏;另一方面要防止MA被操作环境损坏[5]。为此,我们提出了如下的解决方法:MA在进入一个系统的时候先注册,然后创建该MA的一个副本,和一个虚拟系统环境,让Agent副本在虚拟环境中试运行,如果运行完毕双方都正常的话就让真正的Agent到真实的系统环境下运行,如果有一方在运行完毕后报告错误的话就制止此次活动。该方法可以保证检索过程的安全性,但是缺点是会影响检索的速度。

4.3 多目标决策制定技术

由于在网络上实现检索有多种性能指标,而且一个性能指标的提高往往会导致其他性能指标的降低,于是就应该根据用户对各性能指标的不同要求程度(紧迫程度)进行选择——即多目标的决策制定。因为各决策过程中不能对各性能指标用数字加以精确的衡量,于是,我们在系统中用到模糊算法来解决这个问题。假设i为用户关心的各个性能指标,Wi代表性能指标i的权值,于是有:

0<=Wi<=1 且${\displaystyle \sum _i}$Wi=1

用户可以自己设置各个Wi的值,只要满足上式就可以,且越是用户关心的性能i, 其对应的Wi的值越大。然后根据模糊算法得出结论,即用户选择哪套检索策略即可。

5 小 结

本文中针对现在搜索引擎存在的问题提出了一系列解决方案:利用MA到异地服务器执行检索任务来提高检索速度,利用FA对检索的结果进行过滤来提高检索精度,为了解决MA和系统的安全问题,又引入了虚拟环境和Agent副本的方法,但这同时影响到系统的查询速度,于是我们又提出多目标决策制定的方法——模糊算法来针对不同的用户采取不同的检索策略。然而模糊算法不能精确描述问题,这也是今后要研究的热点。

参考文献

[1]刘大有,杨鲲,陈建中.Agent研究现状与发展趋势.软件学报,2000,11(3):315-321.

[2]张玉芳,熊忠阳,吴中福.智能Agent在网络中的应用.计算机应用研究,2000(11):52-62.

[3]王浩鸣,张日贤,吴志军,等.基于智能Agent的中文元搜索引擎模型研究.计算机工程与应用,2005,31:154-156.

[4]林强.基于智能Agent的用户个性化检索系统的实现.图书馆学研究,2005(5):7-10.

信息Agent 篇10

计算机网络, 因特网的发展, 构成了了一个巨大信息共享空间。 使用者要得到准确的信息就必须用查询工具去搜索和分析。 但是, 传统工具在设计时的目的只是为了单纯方便用户使用, 而不是为了满足用户的真正查找需求[1]。 因此往往不能满足用户的真正需求。 另外网络通信量的快速增长在某种程度上也限制了网络上信息搜索的速度与精度。

为了通过计算机网络查找到需要的信息, 计算机专家利用了移动Agent技术来完成这个目标。 目前许多科研人员从不同的角度设计了基于移动Agent的检索系统, 遗憾的是, 这些方案设计没能够解决信息密集查找的问题, 速度和精度都不够准确。 为了解决这个问题, 本文利用移动Agent信息检索技术, 让它结合计算机网络, 设计了分布式多Agent信息检索模型, 它能加快检索速度, 提高检索精度。 在这个设计中, 用户可以同时启动多个移动Agent, 每个Agent带着用户的需求信息去访问提供检索资源的网络资源主机, 最后把信息反馈给相应的用户。

2 移动 Agent

移动Agent与传统网络计算模式有着根本上的不同, 它在分布式模型计算中有着广泛应用。 移动Agent的最大优势特点可以根据自身的移动要求从网络的某个端点迁移到另外的一个端点。 这是以往的远程调用技术所不能实现的。 此外, 移动Agent的这种移动不受时间地点的限制, 可以达到网络上的任意端点, 可以达到其需要任何目标处[2]。 因此移动Agen可以在复杂的网络系统完成某种目标迁移, 例如从某台分布式主机到达另外一个主机, 从而代替相应的其他程序, 完成预定的目标任务。 在移动Agent迁移时, 可以根据用户要求将相关程序挂起, 当Agent移动到目标网络位置后将相关程序重新启动运行, 当获得查询结果后将信息返回[3]。 在每台主机上移动Agent都可以获取主机上的信息资源, 得到相应的服务。 移动Agent自身的特性将它用于分布式信息检索的优势主要体现在几点:

(1) 动态适应性 。 移动Agent能够和其他Agent包括系统的运行环境相适应, 与运行环境相配合动态适应其变化, 并做出相应的反映, 保证系统的稳定和优化。

(2) 控制网络带宽 、 降低网络延迟 。 移动Agent在数据端进行计算, 在数据端进行数据的处理, 可以避免大量非结果数据的来回传递, 从而节省网络带宽, 降低网络延时。 同时移动Agent可以携带多个用户的相关查询要求到远端进行调用, 这样可以降低网络的负载。

(3) 平台无关性 。 移动Agent的运行只和其运行环境有关, 只要远端端点装有其运行环境, 移动Agent就可以实现跨平台的移动和运行。 就可以实现MA在任意移动Agent系统中的移动、 交互和通信, 真正实现平台的无关性, 而不受其他硬件软件系统的限制。

(4) 完成远程实时交互 。 由于网络的延时使得目前的控制系统很难实现及时的远程控制, 而利用移动Agent将其发送到控制系统的远端去实现则能有效地解决这个问题。

(5) 异步自主执行运行 。 通过移动Agent技术 , 客户可以将所有任务交给移动Agent去运行, 这些Agent到达指定端点后, 可以脱离发送运行程序, 自己开始, 异步地 、 自主地 、协作地完成用户查询需求, 其运行周期可以脱离创建它们的程序的控制。

通过移动Agent技术可以设计出高效、 安全的分布式应用系统。 实现分布式的信息查询。

3 基于移动 Agent 的分布的信息检索系统

如图1所示。 (1) 用户访问目标站点, 提出查询需求;(2) 客户端根据cookie缓存 , 先查询本地保留信息 , 有则搜出成功返回。 否则交给前端处理器处理。(3) 前端处理器接受用户的查询需求, 交给Servlet引擎处理, 然后启动Agent,由其分派各个子Agent到目标机去查询, 返回结果;(4) 前端服务器将结果返给客户。

3.1 前端处理器作用

(1) 中间Agent子系统 。 中间Agent是本系统的重要组成部分。 它含有多个子Agent, 通过各个子Agent完成信息数据的采集、 整理、 集成和分发实现。

(2) 广播子系统 。 该子系统能够提高整个系统的运行效率。 广播子系统会根据常用数据的访问频率, 将用户的查询数据进行某种算法的收集整理, 然后采取深度和广度相结合的调度算法对终端的移动客户广播。 客户收到数据后, 采取算法对数据进行相应的修改整理。 本子系统提高效率的核心是常用热点数据查找整理算法和广播调度算法[4]。

(3) Web子服务器 。 该部分主要用来对客户终端提出的请求信息进行收集, 然后交给特定的Servlet程序, 由子程序将查询要求进行下一步的分发 给前端处 理器的Agent, 当前端Agent获得相应查询结果后再通过该部分回传给客户终端。

3.2 信息服务器

包含相应的功能Agent, 其各个Agent的作用是包括用户的Agent可以接收用户的请求, 系统的搜索结果。 搜寻Agent可以根据用户的请求与其他Agent协作移动到目标主机去查询并返回结果。

4 结语

信息Agent 篇11

为使智能轮椅床在自主运行时，能随时响应周围其它对象的指令并实施协同动作，提出基于Agent概念规划控制模块的设计。通过传感器组信息、轮椅床当前状态信息、外来协同信息的感知融合，给出符合总体需求的动作选择指令序列。借助于传感器组信息、外部遥控命令信息与学习积累库的信息进行适时综合，完成比较复杂的交叉判断与协商，实现外来的指令合并本体的自主控制协同执行。如此，对智能轮椅床乘用人员来说，既能满足其自主行动的意图，又能满足其及时接受其他对象提供的服务；同时还便于远程监控人员适时介入解决特殊问题。试用表明，基于Agent概念的控制模块设计，能以清晰的软件结构和丰富的协同应对资源库显著提升智能轮椅床的整体功能。

关键词：

智能家居； 轮椅床； 协同控制； Agent

中图分类号： N 93文献标志码： Adoi： 10.3969/j.issn 10055630，2015.07.014

引言

随着物质生活水平和医疗技术的不断提高，以及晚婚晚育等新观念的普及，老龄人口数的占比不断提升，这是社会进步的自然趋势。但是，老龄人口占比的提升，对每位年轻人照顾老年人所需花费的精力份额也显著增加。与此同时，当今信息社会工作与生活节奏的不断提高，使得年轻人越来越难以抽出更多的时间照顾老龄人。而作为老龄人，随着社会进步观念的普及，也越来越希望自己的生活能够自理，尽量不拖累年轻一代的工作与学习。另外，残疾人士的生活质量提升，也是社会进步中应该加以重视的课题。在这样一个总体背景下，如何充分利用现代技术成果，开发有助于老龄人、残疾人的生活自理的智能产品，使他们能自主、安全、舒适、有尊严地生活，既是他们自身的热切期望，也是社会公众的一致诉求。

用于助老助残的人机协调和普适环境，包括安全、智能、无障碍的行走，周围电灯、空调、电视机、窗帘、热水器的控制等。其中，可自由运动、变形的智能轮椅床，是重要的组成部分之一。智能轮椅床的主要功能，是既能作为轮椅载人出行，又能在老、残人士疲劳时变形为床以供休息。此外，还要能够接受监护人的遥控，以及与周围的服务机器人协同等。

为此，本文设计了基于Agent（智能体）概念的智能轮椅床控制模块。

1Agent（智能体）的基本含义

Agent的最早概念是一个具有自兼容性、交互性和并发处理功能的，具有封闭的内在状态，并可与同类对象交换信息的行为实体。

Agent作为计算机系统，具有两种重要能力。首先，每个Agent至少在某种程度上可以自治行动，即可由其自己决定，需要采取什么行动以实现其设计目标。其次，每个Agent都可以与其他Agent进行交互，这种交互不是简单的交换数据，而是参与某种社会或协同行为，包括合作、协作和协商等。

Agent通常是一个具有自治性、社会性、反应性和预动性的系统。自治性是指，Agent运行时可以不直接由人或者其他系统控制，其对自己的行为和内部状态有一定的控制权。社会性是指，Agent能够与其他Agent进行信息交换。反映性是指，Agent能够感知所处的环境，并能通过其行为改变环境。预动性是指，Agent能够主动地，或自发地感知所处环境的变化，并作出基于目标的行为。

Agent的典型体系结构，大致有慎思型、反应型、混合型三类。从本课题的情况出发，选择简单、高效的反应型结构比较合适。图1为本智能轮椅床所用的Agent功能结构体。

该Agent将各种预先组织好的条件与反应过程，化成动作规划库中的可选择内容。借助于传感器组感知当前环境状况，并结合来自上位机或其他Agent的协同信息，给出应对判断。然后通过动作选择，指示动作机构根据动作规划库的对应过程实施，达到改变Agent自身与环境关系的目的，亦即实现智能轮椅床的行走、变位、保持稳定等功能。

按照Agent的结构方式设计程序，可避免纵横交错的条件判断语句、减少繁杂的交互函数套叠，使程序块功能清晰，应对变化快速、可靠。

2智能轮椅床的基本结构

根据功能的需求，设计的智能轮椅床如图2所示。基本结构包括座位部、靠背部、踏脚部、靠腿部、扶手部、行走动力轮、行走辅助轮，以及床态前撑、床态后撑、多个变位动作电机、相关的光电信息、转角、位置、载荷传感器等。其中，床态前撑、床态后撑分别隐在靠背部和脚踏部之中。

设计的轮椅床自重70 kg，总承重120 kg，踏脚板承重80 kg，扶手靠推力20 kg。为减少重复性机构所占空间，在保证使用性能的前提下简化结构，左右扶手部分、靠腿与踏脚部分实施联动设计[911]。

为保证行走、变位、平躺各种状态的平衡，在行走动力轮、行走辅助轮、床态前撑、床态后撑上装有重力载荷传感器，以便检测乘用人员的重心变化，防止意外翻倒的产生。

在变位过程中，随时检测乘用者的重心变化，根据重心位置的状况，有选择地实施安全的变位动作，以防止变位动作与乘用者配合不当可能出现的重心偏移。当监测到重心接近平稳临界限制时会报警，提示乘用人员纠正体态或放弃外抓重物等。如果报警后未检测到重心校正指令且偏移进一步加大，隐在靠背部、踏脚部之中的辅助支撑立即探出着地，防止轮椅翻倒。尔后，若重心位置恢复正常，则收回着地的辅助支撑。

3智能轮椅床的电气配置

从功能需求考虑，智能轮椅床的电气配置如图3所示。环境感知信息主要由光电信息传感器组、角度传感器组、载荷传感器组、限位传感器组获取。动作执行主要由行走机构控制部分、床体变形控制部分构成。

光电信息传感器组由多个红外探头与专用摄像头构成。红外探头用于对周围实体的感知，防止智能轮椅床变形与行走时与四周发生碰撞。专用摄像头用于接收监控人员的手势信息，以便作出协同动作响应。

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角度传感器组用于对各轮椅变位部件转角的感知，以便判定轮椅当前的状态以及变位的速度等。载荷传感器组主要监测四轮支撑件上的重力载荷，以便判定轮椅床中心变动，防止翻倒。限位传感器组用于各部件变位极限状态的感知，防止某个角度传感器失效时因过度驱动产生损坏。

变形部件选用博世0130002529电动机，只需12 V直流供电，可输出较高功率。另外，借助高速比减速器，可以足够大地输出转矩完成变位动作。行走部件选用BH32系列伺服电动机，该电机具有功率大、力矩大、体积小的特点，在满足轮椅床行走需要的同时，减少所占空间。选用赛特公司的BT系列蓄电池，直接给出所需的12 V、48 V直流供电。

作为处于助老助残普适环境中的智能轮椅床，其变位姿态与行进状况信息的获取，还可以由所处环境中布置的若干台摄象机完成。这些信息经上位机判别后，发出调整、变位等遥控指令，智能轮椅床接收后可作出协同响应。

4智能轮椅床的微控部件（中控模块）选择

综合考虑所需功能、性价比等因素，微控部件由Freescale单片机以及EMW3X80嵌入式WiFi模块等外围件构成。主芯片采用MC9S08QE128，80引脚，图4为MC9S08QE128功能结构图。因MC9S08QE128具有丰富的输入/输出资源，比较容易覆盖轮椅床的多传感器信号输入、多种输出控制的需要。

MC9S08QE128是低功耗、低电源、高效运作的8位微控制（MCUs）单元HCS08系列的成员。支持高达50.33 MHz的CPU时钟频率，32个中断/复位源，128 KB存储空间。图中，VDD和VSS是MCU的主要电源供给引脚；VDDA和VSSA是MCU中ADC模块的电源供给引脚。

MC9S08QE128拥有两个独立的模拟比较器ACMP1和ACMP2。拥有逐次逼近式的12位数模转换器（ADC），2.5 μs转换时间，支持28个独立模拟输入，可选择4个输入时钟源。拥有SCI1和SCI2两个通信接口，拥有SPI1和SPI2两个串行外围设备接口。拥有2个3道（TPM1与TPM2）和1个6道（TPM3）的S08TPMV3定时器脉冲宽度调节器。70个GPIO以及1个仅输入和1个仅输出引脚。

HCS08系列的开发支持系统背景调试控制器（BDC）和片上调试模块（DBG）。BDC提供单线调试接口与目标连接，通过BDC可方便地进行片上闪存和其他非易失性存储器的编程。BDC允许以非侵入方式存取存储器数据和传统调试功能，诸如CPU积存器修改、断点和单指令跟踪命令等。

5智能轮椅床变位与行走软件设计

运行软件的设计，充分考虑Agent的构件需要，立足于具体的硬件配置，主要流程图如图5所示。

智能轮椅床可随时接收乘用人的键盘控制指令，以及监护人通过无线模块发来的遥控指令。当同时收到的键盘指令与遥控指令不一致时，需要做综合判别，亦即判断应按照乘用人还是监护人的指令实施动作。对此：一是乘用人可事先通过键盘给出有限级选择；二是根据键盘给出的状态指示信息，临时决定是否授权监护人为优先级；三是根据乘用者过去在相应状态下的自主历程记录，判定监护人的遥控指令符合乘用者过去自主历程记录，即按监护人的遥控指令执行（对乘用人的自主历程记录是在学习积累环节完成的，若过去的同状态自主过程有多个，但不一样，则按照统计强度决定）。

智能规划环节主要是根据指令要求，参考传感器组提供的信息，依据当前智能轮椅床所处的状态，按序调用动作规划库的子程序。

过程运行环节则具体实施对各个电动机的实际控制，其中包括轮椅床变位、轮椅床行走两类内容。（1）轮椅床变位可以根据靠背、扶手、靠腿部分的倾角传感器，实施位置渐进闭环控制。可分别实施靠背起，靠背降，靠腿脚踏联动起，靠腿脚踏联动降，扶手起，扶手降等，也可以做几个变位动作的并行处理。（2） 轮椅床行走，一个功能是根据乘用人的键盘指令，实现前进，后退，左转，右转，任意线路行进等，另一个功能是按照监护人的各种遥控指令[12]，实现各种移动。监护人对智能轮椅床在居所中的位置，是通过居所安装的摄像头阵列和体感摄像机Kinect组成的视频监控系统获取的，这属于智能轮椅床所在大系统的构建内容。

状态机环节实现的是当前状态描述，以及各种状态间的递进、转化逻辑关系。状态机环节的设置，降低了软件设计的复杂程度，并提高了可靠性。

学习积累环节主要是记录乘用人的多轮键盘操作与控制实施，采用统计强度归纳乘用人的正常行为过程，以便收到遥控指令时，做综合判断。学习积累环节可以用键盘指令嵌入二次开发内容。

自主判别环节在没有键盘指令和遥控指令期间，能根据已设目标、当前状态、传感器组信息等，完成应实施的相关过程。

6结论

基于Agent概念所实现的智能轮椅床机电总体设计、控制模块的组成以及运行软件的配置等经整体集成运行，能较好地满足本体的自主控制，并能比较稳定地按照遥控指令运行，对现场中的专用服务机器人，也能做特定的协同运行。当然，如果再增加双传感器冗余设计、智能轮椅床重心判别与矫正、防变位意外的辅助支撑等，整体性能还会进一步改善。

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（编辑：刘铁英）

信息Agent 篇12

由于Internet是一个开放性、动态性和异构性的全球网络, 资源的增长和更新速度非常快, 又由于Internet分布在不同的搜索系统, 不同的格式和特性阻碍了资源的有效利用和管理, 造成信息过载、信息拥塞、以及资源迷航等问题, 从而使人们在使用现有的搜索引擎获取信息时很难得到所需要的内容。

而目前大部分搜索引擎大都是依据查询字段的匹配来收集信息, 不能有效地理解人们的查询请求并主动提供智能化的信息查询服务, 个性同化、结果差异、被动服务、静态监测使得海量信息资源和人们对信息的有限获取能力形成了强烈的反差。因此发展智能搜索引擎, 建立面向用户的推荐信息服务机制, 提高用户获取有效信息的能力显得尤为迫切。

1 智能Agent

1.1 Agent概念

Agent是人工智能领域发展起来的一个概念, 它是指具有感知能力、问题求解能力和与外界进行通信能力的运行于动态环境中具有较高自治能力的实体。智能Agent又称智能体, 它是在用户没有明确具体要求的情况下, 根据用户需要, 代替用户进行各种复杂的工作, 如信息查询、筛选及管理, 并能推测用户的意图, 自主制定、调整和执行工作计划。它能感知环境并作用于自身和环境的系统, 是人工智能和网络技术相结合的产物, 是可以独立地或在少许指导下代表用户执行一个特定任务的程序。它可根据用户定义的准则自动收集用户可能感兴趣的信息, 成为用户通达资源的中介。

Agent使用自动获得的领域模型 (如Web知识、信息处理、与用户兴趣相关的信息资源、领域组织结构) 、用户模型 (如用户背景、兴趣、行为、风格) 知识进行信息搜集、索引、过滤 (包括兴趣过滤和不良信息过滤) , 并自动地将用户感兴趣的、对用户有用的信息提交给用户。

Agent具有智能性、主动性、协作性、移动性、交互性、合作性和学习性等特点, 采用Agent技术可以满足搜索引擎各方面的要求, 很适合Internet上智能搜索引擎的开发和推荐信息服务。

1.2 智能Agent在网络搜索和推荐信息服务中的应用

1.2.1 智能Agent具有不断学习、适应信息和用户兴趣动态变化的能力, 从而提供推荐服务。当智能Agent应用于网络上, 帮助用户找到、发现信息或按照用户的意愿完成某项简单的任务时就被称为信息代理。信息代理采用各种方式来完成用户赋予它们的任务, 对于搜索引擎, 信息代理主要有以下几种:① Web搜索代理:采用http协议跟网络服务器进行通信, 它主要为大量搜索引擎提供资源, 有不同的搜索策略, 如深度优先、宽度优先、引用最多的link优先、最短的URL优先等;②信息过滤代理:提供个性化报纸、个性化计算机新闻、进行邮件过滤、新闻组过滤等, 并根据用户的描述, 自动下载相关的主页;③通知代理:如果用户关注的URL内容发生变化, 将通知用户, 如果用户关注的其他事件发生则提醒用户。此外, 还有提供其他服务的Agent, 如提供娱乐方面的服务、提供各种咨询服务、提供分类广告服务、介绍工作提供商业信息服务等等。

1.2.2 智能Agent可根据用户定义的准则自动搜索收集用户可能感兴趣的信息, 并根据用户指定的时间将其传递到用户指定的“地点”, 成为用户与资源之间的中介。智能Agent可以直接通过人机交互模式获取用户的信息需求和爱好, 也可以间接地通过对用户需求行为的跟踪, 主动搜集到用户平时感兴趣的信息, 从中获取用户的兴趣爱好。

1.2.3 智能Agent能够完成委托任务, 模仿人的行为执行一定的任务, 不需要或很少需要用户的干预和指导。通过跟踪分析用户在信息空间中的活动, 自动捕捉用户的兴趣和爱好, 主动搜索可能引起用户兴趣的信息并提供给用户, 为用户提供智能化、主动性的信息服务。

1.2.4 智能Agent能满足个性化的信息搜索服务。个性化网络信息服务是在对用户的信息需求行为、习惯和爱好的分析基础上, 积极主动地向用户提供其感兴趣信息的一种主动服务模式。个性化网络信息服务是利用智能化搜索引擎技术全面挖掘收集用户的兴趣爱好, 并按照用户特定的信息对象模板对信息进行自动识别与抽取, 将符合用户需求的过滤结果以用户指定的方式传递给用户。

2 智能Agent的网络搜索和推荐信息服务系统设计要求和思路

2.1 系统设计要求

2.1.1 个性化的信息管理, Agent能够管理用户个人资料及其个人目录下的信息库, 帮助用户从信息库中存取信息;

2.1.2 智能搜索:当用户指定了特定的信息需求之后, Agent就能够自动探测到信息的变化和更新, 并将此信息自动地提示给用户;

2.1.3动态个性化页面:Agent依据用户存放的信息动态地生成网页, 用户可以通过这个友好的浏览界面进行交互式的交流;

2.1.4 信息导航:发挥Agent的记忆和分析功能, 根据用户爱好分析出该用户当前感兴趣的主题, 提示用户链接与其专业领域更密切的页面。

2.2 系统设计思路

基于上述功能, 系统设计思路主要是从以下三个方面来进行, 一是获得用户的信息;二是智能搜索;三是检索结果的推荐。

2.2.1 用户信息的获取。

用户获取的信息可以从用户输入搜索引擎的查询关键词、收藏夹、用户浏览的页面、用户在每个页面上驻留的时间, 对每个页面进行的操作 (如保存、打印页面、将页面存入收藏夹) 、鼠标和键盘的操作、服务器日志、用户下载、保存的页面和资料、用户手工输入的其它信息等形式获得, 对应的事件如下:

①网站搜索。通过获取用户的访问习惯和爱好, 加以分析生成用户兴趣模型;根据用户输入的关键词进行处理转换成搜索引擎的处理格式, 启动各搜索引擎进行搜索, 将搜索结果存入检索文档数据库中, 还根据用户兴趣模型不断对索引数据库进行更新和维护, 加入用户感兴趣的信息, 剔除长期闲置的信息。

②专业网站搜索。通过用户注册信息, 系统为用户建模;当用户登录到系统, 通过身份确认后, 主动向系统提交其兴趣爱好以及感兴趣的程度, 同时在学习过程中, 系统的用户行为采集Agent开始收集用户请求, 跟踪用户的行为, 并将采集到的数据被送到用户信息数据库进行信息的预处理和归一化。

2.2.2 智能搜索。

智能搜索主要用来和其他Agent进行交互, 控制与协调工作, 从而完成个性化的智能搜索和推荐服务。具体事件是通过

使用系统Agent来实现各部分功能, 使得每个Agent模块的功能清晰明确, 并且这些Agent拥有相同基本的设计框架, 使得系统的设计变得清晰, 另外每个Agent都具有很好的扩展性, 可以根据实际需要进行必要的扩展, 以适应不同的需要。

2.2.3 结果推荐。

用户Agent完成人机交互功能:一方面针对用户特点提供良好的人机操作界面, 以便用户给出规范的检索请求, 用户除了使用搜索引擎提供的关键词查询之外, 还可以对标题、作者等网页信息进行查询;另一方面提供用户相关信息反馈窗口, 记录用户的访问模式和喜好, 为系统个性化服务提供依据。该模块可以采用跨平台Java技术实现, 以浏览器方式运行;最后调度中心根据个性化信息和用户请求对原有网站课件信息库发出调度命令, 将用户最需要的课件信息推荐给用户。

3 构建智能Agent的网络搜索和推荐信息服务系统

3.1 系统结构图

推荐信息模型的构建要求Agent必须对用户感兴趣的信息类型有所了解, 并以此作为信息模型构建的基准, 通过不断的学习积累形成一个有规模的模型。系统实现的基本框架由人机交互层、系统Agent层、资源层三部分组成, 它由用户Agent、搜索Agent、推荐Agent以及系统Agent组成。每个Agent采用BDI模型来设计个体行为, 并进行必要的消息通信协调彼此的行为。如图1所示。

3.1.1 搜索Agent。

搜索Agent集成推理、学习、智能搜索等人工智能技术和信息检索技术, 构成推理机制和多种检索模式与策略。执行检索任务时, 检索Agent经过搜索后提供给用户一个表单, 以方便用户迅速进入包含有用信息的页面。同时对于对有害信息进行有效屏蔽。在不断的校正中, 检索Agent达到对用户概念的理解与细化, 最终有效的帮助用户找到所需的信息。

搜索Agent实现对网络上相关Web资源的搜索与获取, 是用户个性化搜索服务的前提与基础。搜索Agent从网站中获取知识或者得到用户指示, 首先解析用户请求, 进行数据查询, 优选搜索策略和搜索范围, 防止盲目搜索。通过信息分析Agent获得搜索引擎的查询结果, 把查找结果提交给用户Agent。

3.1.2 用户Agent。

用户Agent为用户提供交互界面, 输入用户的检索信息, 呈现检索的结果, 同时跟踪用户行为, 记忆用户兴趣, 进入知识库管理系统, 应用知识库管理系统提供的建库、查询、增加、删除、修改等功能来建立、查询和维护知识库中的网络信息库。通过这种方法可以人工干预系统中机器学习用户兴趣过程中的不完善的地方, 增加用户感兴趣的信息, 删除对用户没用的信息, 以弥补机器学习推理机制的不足, 同时也可加快机器学习的过程。

用户Agent在负责记录、跟踪、分析和学习用户的兴趣和行为习惯时, 为用户提供个性化服务, 最大限度满足用户需求, 并能及时地注意用户习惯改变, 修改相应的用户资料, 用户 Agent获取的用户资料存放在用户资料数据库中, 用户资料包括用户经常查询的专业、用户习惯的查询结构排序方法、用户喜欢的远程搜索引擎等。

3.1.3 推荐Agent。

接受用户查询信息, 并根据用户模型寻找与其匹配的信息, 体现了个性化检索“信息找人”服务模式的实质。以图形用户界面 (GUI) 的形式向用户提供帮助, 引导用户兴趣, 并根据用户的兴趣特点向用户推荐其感兴趣的信息, 将信息按照每个用户的特定要求, 在适当的时候传递至用户指定的“地点”。

3.1.4 系统Agent。

信息分析Agent通过用户Agent接受用户的检索任务。由于采用知识库技术, 知识库中存有用户感兴趣的页面的URL。这样, 当信息分析Agent接受检索任务时, 它会首先在知识库中查找, 确定用户任务的基本范畴, 分析问题所属的专业领域。然后转给相应的专家Agent, 或者直接将检索要求转给检索Agent。

3.2 系统功能特点

3.2.1 主动信息服务得以实现。

由于Agent具有自主性和主动性, 搜索Agent和用户Agent都能在没有任何干预的情况下, 对网络信息变化实施实时监控, 自动搜索用户所需的更新信息, 并存储下来。当用户登录网络时, 就会主动推送到用户的桌面, 实现“信息找人”的服务模式。

3.2.2 保证系统的安全性更高。

系统为每个Agent隔离一个单独的区域, 所有的控制和访问都在这个区域里完成, 客户计算机不直接和数据库服务器相连, 用户不能直接对数据库进行操作, 这样便于建立应用程序、数据库和服务器的多层安全机制, 保证了系统的安全性更高。

3.2.3 系统对用户的限制更少。

在搜索Agent和用户Agent之间, 设立一系列数据处理和分析Agent, 减少系统对用户的限制, 客户端只要提供用户接口, 便于工作人员完成对数据的搜索和提交。

3.2.4 信息检索智能化的模型。

该模型对知识领域进行了划分, 增强了对知识的处理能力。同时, 使用多种兴趣模型和算法来实现信息检索的智能化和个性化。

参考文献

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