Agent

Agent（精选12篇）

Agent 篇1

0 引 言

商务谈判在全球经济发展中显得日益重要。借助分布式和灵活、自治等人工智能优势,Agent能帮助谈判方更好更快达成一致,因此Agent谈判已经成为商务谈判的研究重点和热点之一[1]。

传统的Agent谈判研究采用博弈论[2]和启发式[3]的方法,要求Agent具有完全谈判信息,难以适应动态谈判环境。融入了辩论的Agent谈判(以下简称为辩论)允许Agent 在谈判过程中提供自己接受或者拒绝提议的论据,并通过辩论的方式影响对手的谈判偏好[4,5,6,7],因此能较好解决该问题。

口碑是指信息传递者与信息接收者之间,通过面对面或经由电话所产生的信息沟通行为[8]。口碑的传播过程就是信息交流的过程。由于口碑具有高可信度、双向、更具活力和信息受干扰的影响小等诸多特点,因此在Agent辩论中具有相当重要的作用[9,10,11]。

相关研究中,文献[4]提出了Agent辩论中常用的威胁、奖励和申辩的形式化模型;文献[5]基于经济学中的多属性效用理论,借助对信念修正算子这一工具的计算和比较,对信念进行量化和排序,提出了一种辩论式的多Agent多议题协商方法;文献[6,7]对文献[4]的研究进行了改进,提出了一种较为有效的算法。文献[9,10,11]对人与人之间的口碑及其传播进行了量化研究,并提出了相应模型。文献[12]提出了一种基于Agent的模拟方法,对新产品的口碑如何在消费者的信息网络中传播进行了建模和仿真;文献[13]对口碑在Agent社会网络中的学习方面进行了一定程度的研究,提出了相应的模型;文献[14,15]结合博弈论、定位理论和启发式的方法,通过对口碑传播开始节点的选择,提出了作为负面口碑的谣言如何在Agent社会网络中传播的相应模型。

纵观以上文献,都还没有系统研究口碑传播对Agent辩论的影响。因此,本文拟在文献[4]的基础上进行研究,提出Agent口碑辩论模型,并对其进行验证。

1 Agent口碑辩论模型

Agent口碑辩论模型着重考虑口碑在Agent辩论中的效用,而效用的有效性需要通过一定的评价机制来说明。因此,为更好阐述该模型,同时保证模型的整体性,先将模型划分为描述和评价两个主要部分,从这两个角度对模型进行阐述。此外,在建立该模型之前,还应先对口碑进行分类,将其分为正面口碑和负面口碑:正面口碑可以给Agent辩论带来促进双方合作的正面效应,负面口碑则会给Agent辩论带来阻碍双方合作的负面效应。并且,根据谈判中的议题不同,还可以对正面口碑和负面口碑进一步分类。例如,对于价格口碑,可以分为正面价格口碑和负面价格口碑两种。

1.1 模型的描述部分

为更好阐述模型,先假定2个Agent之间即Agenta与Agentb正在就某商品交易进行谈判,但前者的提议与后者的期望相差较远,谈判陷入了僵局。此时,为了节约谈判成本,提高谈判效率,实现合作,Agenta向Agentb提出带有辩论的提议,辩论中除了包括文献[4]所提出的辩论策略外,还包括其他Agent对Agenta的口碑,该辩论提议可形式化表示为:

P(a→b)={a,b,s,w}

该模型中,各元素的解释如下:

(1) a表示辩论方,即Agenta;

(2) b表示被辩论方,即Agentb;

(3) P(a→b)表示Agenta向Agentb提出的辩论;

(4) s表示Agenta向Agentb提出的辩论策略,例如奖励或威胁等,且s∈sb。

由于整个辩论过程是交互和对称的,因此Agentb也可能向Agenta提出相应的带有口碑的辩论。即:

P(b→a)={b,a,s,w}

也就是说,模型的描述部分具有一定的通用性。但是,模型中的变量所属集合需要作相应修改,即s∈sa。

1.2 模型的评价部分

以上讨论的是在2个Agent之间谈判出现僵局时,其中一个Agent为促进双方合作而做出的考虑口碑的辩论提议,但该模型应同样适用于多个Agent之间的辩论。而在多Agent辩论中,为体现该类辩论的有效性,需要对如何对该类辩论评价进行量化和分析比较,即模型的评价部分。

为简化研究,假定Agenta,Agentb,Agentc正在就某商品交易,Agenta,Agentb为该商品的买方,Agentc为卖方。Agenta,Agentb的购买条款都与Agentc的销售期望相差较远,Agenta,Agentb又都希望Agentc尽快同意其购买条款,因此Agenta,Agentb都向Agentc提出带有口碑的辩论。

此时,Agentc同时要对Agenta和Agentb所提出的辩论做出比较和选择。以Agenta对Agentc的辩论为例,相应的评价为:

E{P(a→c)}=E(a)×λ(a)+E(s)×λ(s)+E(w)×λ(w)

该评价中,各元素的集合均属于Agentc,并且:

(1) E{P(a→c)}表示在Agentc对Agenta所提出的辩论的评价值;

(2) E(a),λ(a)表示Agentc对Agenta本身的评价值和相应的权重值;

(3) E(s),λ(s)表示Agentc对Agenta所提出辩论中的策略的评价值和相应的权重值;

(4) E(w),λ(w)表示Agentc对Agenta所提出辩论中的口碑的评价值和相应的权重值。

由于本文的研究重点在于考虑Agent的口碑辩论模型及评价,因此,重点研究该评价部分中的E(w)值该如何计算。为此,先对Agent口碑辩论力度进行定义:

定义1 Agent口碑辩论力度 在Agent辩论过程中,其中一方Agent采用考虑口碑的辩论方式促使另一方Agent尽快与其合作,该Agent为评价此辩论而对该口碑进行量化,计算的值称为Agent的口碑辩论力度,即上述评价中的E(w)。

同理,关于E(w)的计算,以交货期、价格和质量三方面因素为例,可得具体计算公式如下:

E(w)=E(d)×λ(d)+E(p)×λ(p)+E(q)×λ(q)

(1) E(d),λ(d)表示Agentc对Agenta在交货期口碑方面的评价值和相应的权重值;

(2) E(p),λ(p)表示Agentc对Agenta在价格口碑方面的评价值和相应的权重值;

(3) E(q),λ(q)表示Agentc对Agenta在质量口碑方面的评价值和相应的权重值;

在上述计算公式中,如该项口碑为正面口碑,相应的评价值为正,如该项口碑为负面口碑,相应的评价值为负。此外,该部分对Agentb也同样适用,即具有通用性,而且除交货期、价格和质量外,如考虑其他因素,也可根据此评价部分同理相加得到。

2 算例和分析

为验证以上模型的有效性,假定以上Agent谈判场景中,Agenta,Agentb,Agentc所提出辩论的策略中包括奖励和威胁两种,辩论的口碑中包括交货期、价格和质量三个指标,算例中拟定的值为1—10之间的整数,权重拟定的值为0.1-1之间的一位小数。

首先,拟定Agentc对Agenta和Agentb的各项口碑评价值及相应权重值,见表1和表2所示。

则Agentc对Agenta所提出辩论中的口碑辩论力度为:

E(w)=3×0.5+6×0.3-5×0.2=2.3

Agentc对Agentb所提出辩论中的口碑辩论力度为:

E(w)=4×0.4+5×0.2-4×0.4=1

在此基础上,假定Agentc对Agenta和Agentb自身的评价在于以往交易次数,同时假定Agenta提出的辩论中的策略为奖励,Agentb提出的辩论中的策略为威胁,给出相应的评价值和权重值,见表3和表4所示。

则Agentc对Agenta所提出辩论的评价值为:

E{P(a→c)}=3×0.3+2×0.2+2.3×0.5=2.45

Agentc对Agentb所提出辩论的评价值为:

$E\{{\rm P}(b\to c)\}=2\times 0.5+3\times 0.3+1\times 0.2=2.1$

可见E{P(a→c)}≻E{P(b→c)},Agentc认为Agenta提出的口碑辩论比Agentb提出的口碑辩论说服力度大,因此选择Agenta完成交易。结果表明,Agenta辩论成功,Agentb辩论失败。

3 结 语

以往研究虽然在口碑传播方面做了相当的研究工作,但计算较为复杂,不利于Agent辩论功能的充分发挥,也较难得到验证。相比之下,Agent口碑辩论模型更进一步考虑了Agent如何模拟人类理性思维谈判,而且模型复杂程度低,但通用性和实用性强,同时更具一般性。本文所提出的模型是对口碑在Agent辩论中的作用及影响的初步探索。下一步将进一步考虑时间等其他因素对Agent口碑辩论模型的影响。

摘要：基于辩论的Agent谈判能提高Agent在动态环境下的谈判效率,保证谈判效果。口碑则能强化辩论效果。为保证模型的整体性,将对Agent口碑辩论模型的阐述分为描述和评价两个部分;对口碑进行分类,结合形式化理论,提出Agent口碑辩论模型的描述部分;提出口碑辩论力度的概念,并对其进行量化,提出Agent口碑辩论模型的评价部分;最后通过算例对模型进行验证。

关键词：Agent,口碑,辩论模型

Agent 篇2

关键词：移动Agent;移动Agent系统;Agent平台;安全策略

1 引言

随着Internet的进一步发展，分布式应用的开发越来越受到人们的重视。近几年发展起来的基于移动 Agent的分布式计算模式为分布式技术开辟了新的研究领域。移动Agent作为全新的分布式计算技术，通过将自身代码状态传送到远程主机并在远程主机本地执行的方式，克服了传统的分布式计算模式的不足，为分布式计算带来更大的灵活性、高效性、可靠性和智能性，成为分布式计算一个新的发展方向。但是移动Agent在网络中移动的同时也带来了许多安全性方面的问题，这成为决定移动Agent能否取得广泛应用的关键性问题之一。

2 移动Agent现存安全问题

安全威胁通常分为三类：信息泄漏、拒绝服务以及信息破坏 系统

Ajanta是Minnesota大学开发的一个基于Java的移动Agent系统。Agent传输协议保护Agent的完整性和私有性。系统将标准加密机制集成到传输协议中，采用单向哈希函数和数字签名检测篡改，建立参与通信的服务器的身份。在保护域的基础上，为服务器提供了一个资源保护工具，允许服务器的资源对Agent是可用的，并且能够对存取权限进行动态地控制。

系统实现了几种机制来保护Agent，能够检测到对它的篡改。程序设计者还可以定义Agent所携带的某些对象对于特定的Agent平台是可实现的，实现了Agent状态的有选择性的暴露，较好地解决了系统地安全问题。

Agent 篇3

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。”

Agent技术及应用研究 篇4

基于Agent的计算, 是人工智能学科的一个分支, 涉及A-gent和多Agent系统的理论与技术。Agent作为一种新颖的知识表示方法和问题求解方法, 已受到普遍的关注。目前智能Agent的研究, 无论是在人工智能领域还是在计算机科学的其他领域都十分活跃, 这与软件及其应用的日趋网络化、智能化是分不开的。国外对智能Agent的研究起步较早, 已经有比较成熟的理论和较完善的实验系统。国内虽然起步较晚, 但是许多高等院校和研究机构对智能Agent技术及其应用已经表现出极大的研究热情。同时, 由于一些国际学术组织 (FIPA) 和会议 (PAAM) 的推动以及该领域专家的努力, 智能Agent、多Agent以及移动Agent技术得到迅猛的发展。目前, Agent技术已经在工作流管理、信息检索与管理、电子商务、工业系统管理、太空船控制等诸多领域得到应用。

2、Agent的概念和本质属性

Agent一词来源于人工智能领域, 通常直译为"代理"、"智能体"或"智能代理"。Agent一词最早见于美国M.Minsky教授于1986年出版的《心智社会》 (Society of Mind) 一书。M.Minsky在书中引入了"Society"和"Social Behavior"的概念。书中认为:个体存在于社会中, 社会中的个体在有矛盾的前提下通过协商或竞争的方法使问题得到求解。这些个体被称为"Agent"。1994年, M.Minsky教授对Agent的概念作了进一步说明。他认为:Agent是一些具有特别技能的个体。对于计算机而言, Agent是指"能完成一些任务而人们无须了解它是如何工作的机器, 该机器可被处理为功能黑箱"[1]。1995年, 英国的Agent专家Wooldridge和Jennings指出, Agent是一个自主的程序, 它能基于其对环境的理解, 有能力控制自己的决策行为, 以追求达到一个或多个目标[2]。针对关于Agent的概念较多的状况, 杨鲲等提出了最小Agent的概念[3], 认为一个Agent最基本的特性应当包括:反应性、自治性、面向目标性和针对环境性。因此, 可以将Agent定义为, Agent是代表用户利益的软件实体, 它通过与外界 (包括其它Agent及用户) 的通信进行感知, 并根据结果 (外部事件) 及内部状态的变化独立地决定和控制自身的行为。

综上所述, 软件Agent具有以下三个本质属性:

(1) 交互协作性

这里所说的交互协作性包括两个方面的内容:Agent与人的交互协作和Agent与Agent的交互协作。前者通过Agent与人的交互界面, 对用户的需求进行反馈, 或帮助用户完成复杂、费时的任务, 模仿用户的操作习惯或满足用户的兴趣爱好;后者经常存在于多Agent系统中, 不同的Agent之间通过协商或竞争方式达到对问题的求解。

(2) 任务/目标驱动性

在传统的程序设计中, 较为常见的是数据驱动或消息驱动。而在Agent的设计和实现中, 则是以任务/目标为基础, 软件A-gent利用知识和用户干预对目标或任务进行分析, 将其分解为子目标或子任务, 通过对子目标或子任务的求解进而完成整个目标和任务的求解。

(3) 自治性

Agent的自治性是指软件Agent可以在不需要人为直接干预的条件下进行运行, 并具有对其内在状态和动作进行控制的能力。这意味着软件Agent具有知识和能力。Agent所具有的知识以知识库的形式表示。知识库中的知识包括Agent自身状态、运行环境状态、推理知识和动作知识等。

3、Agent的分类

有关Agent的分类就象Agent的定义一样, 学术界一直没有统一的概念。现有的分类和Agent的应用都是以Agent的某几个属性作为关键属性, 进行分类和设计Agent系统。本文对这些Agent进行归类总结, 并解释它们的具体含义。

一般Agent可分为人类Agent、硬件Agent和软件Agent[4]。如图1所示:

本文研究的重点是软件Agent。分类方法如图2所示:

(1) 根据移动属性, 软件Agent可以分为静止Agent和移动Agent (MA, Mobile Agent) 。

移动Agent是一种可执行的程序, 它能在异构的网络中自主地从一台主机迁移到另一台主机, 并可与其它Agent或资源进行交互。为了与计算机病毒相区别, 它必须是可以验证的。移动Agent的概念是20世纪90年代由General Magic公司在其商业系统Telescript中提出来的。它是Agent技术与分布式技术相结合的产物。

(2) 根据结构, 软件Agent可以分为思考型Agent和反应型Agent。

思考型Agent是从思考型范例发展而来的, Agent拥有内部形式化的推理模型, 为了和其他Agent协调工作而进行计划、谈判。反应型Agent来源于Brooks、Agre和Chapman的研究成果。此时, 反应型Agent并不拥有环境内部的形式化的模型, 它们仅仅对所在环境的当前状态做出反应。

(3) 根据功能软件, Agent可以分为界面型Agent、学习型A-gent和协同型Agent等。

界面型Agent的设计思想是让计算机界面表现得更象一个助手, 这种界面与一般用户界面的区别在于其主动性和自治性。智能界面Agent可以通过用户的日常操作或对Agent所提问题的回答, 建立对用户爱好的"感觉", 并主动根据用户的爱好对相关信息进行检索和过滤。界面Agent可以广泛用于网络信息检索与查询系统、电子邮件管理系统、预测支持系统等[5]。

学习型Agent是指软件Agent能够通过学习的方法增长知识和能力, 也即软件Agent本身的知识库可以扩充, 能力可以增强或者更加适应于用户习惯和兴趣等。学习方法一般包括经验学习、事例学习、概念学习、类比学习、神经网络学习等。

协作Agent是定义Agent之间协作关系的Agent。在开放的多Agent系统中, 每个Agent都具有自主性。在求解过程中会按自己的目的、知识和能力进行活动, 经常会出现矛盾冲突, 其根源在于Agent间知识的不完备性、目标的不一致性和不兼容性等。因此需要引入协作Agent。协作Agent中包括各种协作协议、策略、协作的处理和评估等。通过引协作Agent, 可以实现Agent之间复杂的通信和协作, 将复杂的交互放到一个独立的Agent中来处理, 提高协作处理的程度和能力。

4、移动Agent的应用领域

根据Agent技术的应用领域可以分为Agent技术在工业上的应用、在商业上的应用、在医疗保健方面的应用、在教育方面的应用, 以及在娱乐领域的应用等。在工业和商业领域的应用是Agent技术应用的主要领域, 具体包括制造业、过程控制、通信系统、空中交通控制、交通运输系统、供应链管理系统、信息过滤与收集、电子商务、商业过程管理、国家安全与防务系统等[6,7,8], 有些系统已经投入使用。

(1) 工业生产中的Agent

从理论上说, Agent技术可以应用于工业过程的各个阶段, 如在汽车工业生产过程中帮助设计新款汽车、操作汽车的制造过程、进行汽车生产系统的维护等。Agent技术应用于工业领域, 需要考虑Agent的建模、Agent的数量、Agent的通信方式和通信协议、Agent之间的协调方式、多Agent如何配置等问题。

(2) 信息检索与管理Agent

因特网上大量的、分布式的、半结构化的信息是一个巨大的信息源, 为信息查询带来了很大的方便, 但是信息超载和信息爆炸是一个不容回避的问题。移动Agent的出现为解决网络信息检索问题提供了一个新思路。将移动Agent技术应用到网络信息检索中, 系统可以根据用户的检索请求将多个移动Agent移动到远程Web站点等信息提供者上, 并行地进行本地的信息分析, 然后将用户真正需要的索引信息通过网络传输回来。与传统的基于客户机/服务器机构的信息搜索方式相比, 基于移动A-gent的网络信息检索与管理具有动态执行、异步计算、自主选择路由、并行检索等技术优势。

(3) 电子商务

随着因特网的繁荣, 电子商务出现了快速的增长。第一代电子商务系统允许用户在线浏览商品目录, 选择商品, 并使用信用卡购买选择的商品。使用Agent技术的第二代电子商务系统实现了消费者购买过程多个环节的自动完成, 并帮助消费者获得可能的最好交易。以电子商务中最简单的Agent类型购物比较Agent为例:为了找到可能的最好交易, 购物比较Agent会搜索大量的在线商店, 帮助用户在决定购买商品之前, 对多个商品及其服务进行比较, 除了考虑商品价格和质量以外, 还可以考虑卖主的信誉、送货方式、保险等属性, 然后, 依据一定的规则实现自动网上交易。

Agent技术在电子商务中的另一种应用是由多个Agent构成的拍卖市场, 由其中的Agent运行和参与在线商品拍卖。在拍卖市场中, 有买方Agent和卖方Agent, 用户可以根据需要设置Agent的交易参数, 如期望的商品价格、卖出日期等。拍卖市场中的Agent根据拍卖协议和规则代表用户进行网上交易。

(4) 网络管理

基于智能Agent的网络管理利用智能Agent一致性的组织、表示、通信等特点, 通过Agent的定义语法、规则语法、通信语法来定义不同类别的智能Agent, 规定各类Agent的社区范围, 通信内容, 配置面向不同管理层面的知识库及Agent元知识, 从而构成网络的不同智能成员, 实现网络管理。基于智能Agent的网络管理方法具有较好的开放性和可扩充性, 而且能够根据自身的知识和状态进行智能决策。

5、总结

检验一项技术的应用是否成功, 关键不是技术的新颖性和先进性, 而是解决问题的有效性。Agent技术虽然不能解决所有的问题, 但是在特定的应用领域已经显示出了良好的应用前景。随着Agent技术标准的开发和完善, 以及高效方便的系统开发工具的出现, Agent技术会得到越来越广泛的应用。

摘要：Agent是一个快速发展的领域。它是分布式人工智能和现代计算机、通信技术发展的必然成果。本文对相关Agent的研究工作, 包括Agent的概念、属性、分类作了论述, 并对Agent的应用领域进行了研究。

关键词：Agent,人工智能,计算机网络,应用

参考文献

[1].王汝传, 徐小龙, 黄海平.智能Agent及其在信息网络中的应用[M].北京:北京邮电大学出版社, 2006.

[2].贾利民, 刘刚, 秦勇.基于智能Agent的动态协作任务求解[M].北京:科学出版社, 2007.

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[7].李英.多Agent系统及其在预测与智能交通系统中的应用[M].上海:华东理工大学出版社, 2004.

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  

Agent 篇6

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）

多Agent系统的研究 篇7

近年来,随着计算机技术和信息科学技术的快速发展,对Agent及多Agent系统的研究成为分布式人工智能(DAI)研究的一个热点,并且被赋予高于早期的分布式问题求解型的人工智能的一些特点。多Agent系统(Multi-Agent System)是一个高度交叉的研究领域。它吸取了不同领域的内容,如经济学、逻辑学、生态学、社会科学和哲学。由于它更能体现人类的社会智能,更加适合开放的、动态的社会环境,因而引起了各领域研究人员的浓厚的兴趣,并广泛应用于科学计算、计算机网络、电子商务、企业管理和交通控制等领域。

2 多Agent系统的概念

多Agent系统可以被定义为:由多个问题解决者(Ageni)组成的松散的网络,其中的Agent相互作用从而解决单个Agent由于能力或知识上的不足而无法解决的问题。MAS的主要特点在于,其中的每个Ageni都不具备解决问题的足够的能力或知识,这些A-gent同时运行,不但所需的数据是分散的,而且没有全局控制系统。

3 MAS的关键问题

在一个MAS中的多个Agent需要相互通信、相互协调、相互协商与相互协作,所以这些也就成为MAS研究中的关键问题。

3.1 通信

在多Agent系统中,一个Agent需要和其他Agent或环境进行通信和交互,单个Agent所处的环境需要能够为Agent的通信和交互提供个一个基本的结构,Agent的这种能力来源于Agent的感知能力和动作能力。

Agent间通信的基本作用是提供信息交换的方法,这些信息包括规划、部分结果和同步信息。在分布式人工智能中,Agent的通信主要是通过对话完成的,其中Agent的角色可以是主动的、被动的或二者兼有。Agent通信中有2种基本的消息类型:声明(Assertions)和查询(Queries)。每个Agent,无论是主动还是被动,必须要有接收消息的能力。

3.2 协调

协调是指具有不同活动目标的多个Agent对其目标、资源等进行合理安排,以协调各自行为,最大限度地实现各自目标。协调包括定时地为其他Agent提供必要的信息、保证主体之间活动的同步、避免冗余的问题求解等。

3.3 协商

协商是指多个Agent通过通信,交换各自目标,直到多Agent的目标达成一致或不能达成协议。它是实现协同、协作、冲突消解和矛盾处理的关键环节,其关键技术有协商协议、协商策略、协商处理三种。

3.4 协作

很多协作所采用的基本策略就是分任务,然后把任务分配或分布到不同的Agent上,这种方法可以降低任务的复杂度。然而,系统必须要决定如何分解,分解过程必须要考虑Agent的资源和能力,并且还必须考虑在子任务之间可能存在有交互,在Agent之间还存在有冲突的问题。这就要求Agent之间必须能够合作求解问题、完成任务。但是系统的任务分解要考虑子问题的交互性、协调性、数据相关性等,而任务分配时通常是采用基于合同网机制来分配任务。最终各个Agent对子问题进行求解并综合单个子问题的解。

总之,通信是MAS中进行协调、协商和协作等活动的基础。多个Agent之间通过通信完成自己或整体的任务。

4 构造MAS的组织模型

4.1 MAS组织的概念和基本特性

多Agent系统由一组分离的智能主体构成,为了它们能协作完成各种任务,需建立组织,以进行管理和协调,使多个Agent之间协作完成目标。多Agent系统组织的设计除具有一般组织的基本特性外,还必须使所建立的组织在计算机上易于实现,组织的工作方式适合于计算实体之间的互操作。

多Agent组织定义为由多个智能Agent组成的相对大的系统,是为了实现一定目标而进行合理的管理和协调,并具有一定边界的计算实体的集合。

多Agent组织的基本特性是:具有社会性的计算实体的集合和特定的目标;是承诺、制度的集合体;是一个开放的信息处理系统也是一个松散耦合的分布系统。

4.2 MAS组织建模的设计原则

MAS组织的建造一般要遵循以下设计原则:(1)目标要统一,目的是有利于实现组织目标;(2)要合理地进行分工协作。(3)统一指挥原则,有利于提高管理的效率;(4)控制宽度原则;(5)职权和职责必须协调一致;(6)稳定性与适应性相结合。

4.3 MAS组织建模的过程

通过下面步骤建造一个MAS组织的模型。

(1)确定层次组织中各级机构的目标;(2)为了保证业务活动的分类更科学更合理,要实现目标中需要的各项业务活动或任务,细致地分析实现各级目标所需的所有业务活动,同时还要分析与业务活动相关的可用资源、设施以及利用它们的最佳途径;(3)确定问题求解管理流程的总体设计;(4)设计职能,职能是问题求解管理流程的具体环节,也是组织结构的基本单位。由各类职能形成基层组织,再由基层组织形成上一层管理子系统,直至构成系统的总体结构;(5)定义管理职能和问题求解职能;(6)建立协同工作过程模型和控制模型,它详细说明协同工作模式、职能之间的协作关系、交互控制协议和控制机制等内容;(7)建立完整的组织结构,通过职权关系和信息联系,把各层次、各部门联结成为一个有机整体,形成最终的组织系统图;(8)确定Agent承担的职能;(9)定义Agent实现策略;(10)建立组织管理策略。

5 多Agent技术的应用

5.1 多机器人系统

自主式多机器人系统,尢其是移动机器人系统,其协调十分重要。基于决策论的MAS策略适于多移动机器人的行为协调。多Agent技术可提高多机器人系统的鲁棒性、柔性及容错能力,增加系统的自治性。

5.2 计算机网络

多Agent技术以其独特的自主移动、异步和智能化特性,能较好地适应互联网的高度分布、异构和动态特性,可以弥补传统信息服务模式在复杂的互联网环境下的诸多缺陷。因此,MAS技术已成为替代传统C/S提高网络信息服务质量的首选工具。

5.3 软件工程领域

面向Agent的软件开发方法的优势是数据、控制、资源的分布性、自然的表述方式且便于现有软件系统的集成。它可以描述一些复杂的、有生命的、有行为的组件,并且使它们能与其它一些独立开发的类似组件灵活交互。

5.4 其他应用

多Agent技术还用于过程智能控制、远程医疗、网上数据挖掘、交通控制、信息过滤、评估和集成以及数据管理等。

6 结束语

多Agent技术是当前分布式人工智能及计算机科学领域的研究热点。作为一个新的学术热点,关于多Agent系统技术的研究多数尚处于初级阶段。随着INTERNET和多媒体等信息技术的飞速发展,对MAS研究的需求更加现实地体现出来,这将进一步推动多Agent理论研究的应用技术的快速发展。我们相信随着多Agent理性模型、行为模型的不断完善,面向Agent的实用技术的研究将会成为人工智能的一个重要方向。

摘要：多Agent系统(MAS)是当前分布式人工智能(DAI)的主要研究方向之一。介绍了多Agent系统的背景和概念,着重分析了MAS的关键问题和构造MAS的组织模型,最后给出了多Agent系统的应用。

关键词：Agent,多Agent系统,组织模型

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,2004.

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[6]李薇,张凤鸣.多Agent技术研究与应用[J].软件时空,2006,22[8-3]:293-295.

移动Agent系统的研究 篇8

1.1 Client/Server模型

在模型中,用户通过客户端进行操作和控制,并且由客户端完成相关的应用逻辑处理,但一些关键的标准的操作将通过网络请求服务器完成。

对于单一的固定的应用来说,客户机/服务器模型是一种成功的结构,在各客户之间有效地实现了服务器资源的共享。在分布式客户机/服务器系统的建立及其应用系统的开发过程中,逐渐体会到分布式系统比想象的要复杂的多。随着应用程序规模的不断扩大,应用需在异构的网络环境下运行,带来了异构环境下的应用互操作问题、系统管理问题、系统安全问题等等,这些问题在集中计算模式下是不曾出现的或不突出的。传统的面向过程的技术在开发大型软件系统时已经暴露出很大的局限性。

1.2 分布对象技术

分布对象技术采用面向对象的多层客户机/服务器计算模型,将分布在网络上的全部资源都按照对象的概念来组织,每个对象都有定义明晰的访问接口。分布对象可存在于网络的任何地方,可被远程客户应用以方法调用的形式访问。至于分布对象是使用何种程序设计语言和编译器所创建,对客户对象来说则是透明的。

分布式对象技术及其构件系统在一般应用领域特别是企业计算中获得了很大的成功,其软件工程方面的优越性十分突出。与Client/Server模型相比,分布对象技术的实质性进步在于使面向对象技术能够在异构的网络计算环境中得以全面、彻底和方便的实施,从而能够有效地控制系统的开发、管理和维护的复杂性。然而,分布式对象技术的缺陷也十分严重。其中最大的问题是所有远程构件间的通信都必须经过应用前端。如果服务器A和B在计算过程中要进行多次交互协同的话,所有的消息都必须绕道前端,耗费了大量的带宽,网络资源利用很不合理。

1.3 移动Agent范型

移动Agent提供了一种全新的分布式计算范型。在这一范型中,移动Agent具有感知网络状态的能力,如网络节点是否连接、当前的网络负担等,以适应网络的配置与变化,在反应规划的控制之下正确的驱动;移动Agent也可以感知软件资源的条件,如资源是否可用、数据库中特殊的变化等,对重大的事件做出适当的反应。移动Agent具有自主的决策能力,由于信息是相关的,因此利用对所访问的网络节点的信息反馈,移动Agent可以独立的修改整体规划。传统分布式计算模型与移动Agent模型的比较见图1。

a.传统分布式计算模型 b.移动Agent模型

与传统的分布计算模式相比,基于移动Agent的分布计算模式有这样一些特点[1]。

(1)从应用的角度看,真正实现了“网络就是计算机”的理想。

(2)从系统的角度看,分布在网络各处的资源的充分共享成为可能,但管理更为困难。

(3)从服务提供和服务使用的角度看,服务是客户化、可定制的,其使用不再限于既定的方式。

(4)从通信协作的角度看,通信的主体是自主的A-gent,可以实现对等(peer to peer)的通信模式。

2 移动Agent的技术优势

在网络一体化的时代,移动Agent技术较之于传统的分布式技术有着明显的优势[2]。

(1)降低网络负载,克服网络延迟,移动Agent计算模式的特征是传输少量的运行代码和状态到远程数据方,这样做所带来的好处是减少了大量原始数据在网络中的流量。由于网络传输的次数减少,因此网络延迟相对于传统方式也降低了许多。

(2)包容不同的协议,在分布式系统中,有时出于效率和安全等方面的考虑,需要对一方的协议进行升级,这常常涉及对应用也做出大量的改动。而移动Agent通过建立专门的外部通道移动到远程主机中去,有效地克服了这一问题。

(3)异步、自主的执行能力,移动设备通常需要依赖昂贵脆弱的网络连接进行工作,而有的任务要求移动设备和固定网络之间保持持续的连接,这在实际中,既不经济,在技术上也不可能。为了解决这一问题,可以把任务嵌人到移动Agent中,而后者可以派遣到网络中去。之后,移动Agent可以独立地创建自己的进程,异步、自主地进行操作。而移动设备这时也允许断开网络,稍后如果需要,再做连接取回移动Agent。

(4)动态自适应性,移动Agent可以感知运行环境,并且对变化自主、快速地做出反应,使整个系统始终保持在最优状态。

(5)健壮性和容错性,移动Agent支持离线操作,大大降低了网络应用对网络连接可靠性的要求。移动Agent的反应性使之能及时的感知网络节点的失效,其自主性可以自主地处理并修正错误,更容易建立容错能力强的分布式系统。

3 移动Agent代表性系统

下面讨论几种有代表性的系统[3]。

3.1 Telescript

是第一个商品化的MAS。从技术角度讲,Telescript已经是一个非常完整的移动代理系统。缺点是消耗计算机资源太多,售价也高。随着基于Java的MAS出现,已没有了生命力。

3.2 Aglets

是基于Java的移动Agent系统,是迄今为止最为成功的移动Agent系统之一。其主要特点是实用性强,易于安装,界面友善,便于使用。Aglets提供了较为灵活的移动机制,并采用事件机制来增强其移动机制的能力。在通信机制方面,Aglets提供了简单但相对完整的命名和通信机制,命名机制保证了Agent的命名唯一性,通信机制提供了丰富的同步和异步通信机制,在移动Agent的安全性方面,A-glets制定了一套安全策略,并主要借助事件机制中的触发回调功能来保证其安全性。

3.3 D'Agent

是移动Agent系统。D'Agent有类似Telescript的服务器模型,支持多语言,但随着支持语言的增多,解释器的工作量很大,不易于实现。

4 结束语

随着相关技术的不断发展,移动Agent技术必将以其独特的流动特性给分布式系统带来革命性的发展,必将改变未来的生活。

参考文献

[1]冯云鹏.移动Agent系统通信机制研究[D].哈尔滨:哈尔滨工程大学,2004.

[2]Lange D B,Mitsuru Oshima.Seven good reasons for mobile agents[J].[S.l].:Communications of the ACM,1999,42(3):88-89.

Agent的组织及相互关系 篇9

以微电子技术和网络技术为基础的信息技术正改变着我们的日常生活和工作中的交流和活动组织的方式。如果说组织研究和信息技术曾经分属于两个不同的范畴,那么新的环境已经提出了将这两方面研究结合起来的要求。从信息处理的视角观察组织时我们会发现,组织实体需要大量信息以支持它们在各自环境中正常运转。而组织沟通则是组织为了支持自身运转,在其内部传播所需信息的具体表现方式。组织沟通中信息传递的有效性,很大程度上取决于依据沟通目的选择何种沟通方式。而近年来信息沟通技术方面的进步,正通过改变组织内外部信息的可得性,组织和个人两个层面的信息处理能力、交流沟通方式以及问题解决过程,改变了组织中信息沟通的本质,对组织形式产生了深远的影响。另一方面,Agent组织被认为是基于Agent的计算的三个要素(组织、结构和交互)之一,是多Agent系统(MAS)的一种重要的求解形式。通过有组织的合作求解可以有效地提高MAS的求解能力,降低交互的复杂性。关于Agent组织模型、组织结构和组织的形成等已经有了初步的研究工作,而从社会化的角度研究Agent组织尚不多见。在对人类社会的组织进行研究的过程中,认为组织社会化是指学习一些事物或程序以调整适应组织角色的过程。

本文主要讨论了多Agent即Agent社会在计算机系统中的表现与人类社会中存在的某些特点的相似性。

2、社会学观点中的多Agent组织观点

关于A g e n t,学术界至今没有统一的、严格的定义,下面给出几种有关Agent的定义或解释:

(1)Agent是模拟人类行为和关系,提供人类智能服务的程序。

(2)Agent是一种软件实体,它有自己的任务计划,并且可能只完成某个任务的一部分。

(3)Agent是能够连续地执行以下功能的智能体,它能感知环境的动态变化,并进行推理以解释对环境的感知,进而决定要采取的行动以响应环境的变化。

(4)Agent是有不同自动程度、能够代表用户或其他程序执行某些操作的软件实体,在执行操作的过程中,利用某种知识表示技术将用户的目标或期望形式化。

(5)Agent是任何可以通过感知器感知环境并通过效应器作用于环境的实体。

在本文中,Agent被定义为在一定的环境中的计算机系统,这样的系统有这样的能力:即在所给的特定环境中自主动作以实现其所代理的人的利益的最大化。而由利益相关的Agent群体所组成的组织,即多Agent(MAS)映射了人类社会中相互交往中的关系。

社会学是一门主要研究人类社会行为的科学。社会学家中的一部分研究者对求解多Agent系统感兴趣,因为它提供了为人类社会建模的实验工具。而多Agent系统本身也是一个人工化的社会,其中一个明显的多Agent系统的设计方法是观察有关的功能在人类社会中是怎样发生作用的,然后试图用相似的方法来建立多Agent系统。从这个角度来讲,多Agent系统是一个人工化的社会,是人类社会局部的在计算机中的虚拟的实现。社会学家可以借助Agent这个工具来对社会建模,这是由于这两个领域内有共性的东西存在。我们可以将一组相关的Agent群体看作一个简化的虚拟社会,从社会学的角度对其进行一些简单的探讨。

3、Agent组织的形成

Agent作为一个相对独立的计算机系统,其本身并无特别的价值,它的价值在于能够代表人类实现一定的功能,具有较强的反应性,即可以感知周围的环境,并可以对环境发生的变化以及时的方式做出反应。此外,Agent有一定的自主性,能够自主的决定该采取使用何种策略,使用何种动作来达到设定的目标。

当多个Agent通过一定的规则集合在一起,形成相互之间的交互关系时,便形成了Agent社会,也称为Agent组织,也称为多Agent(MAS)系统。而这种多个Agent的集合是需要一定的规则来形成的。在人类社会中,人与人之间的关系有若干种,正是由于这若干种人与人之间的相互关系才形成了人类社会,而Agent是代表人的利益进行自主活动的计算机系统,多个Agent则代表各自的利益进行自主活动,在这多个Agent组成的系统中,自然会映射出人类社会人与人之间的关系。由此,可以将人类社会中的交互规则引入到多Agent系统中。但是在多Agent系统中,各Agent之间的关系并不像人类社会中人与人之间的关系那样复杂多变,所以多Agent系统中的各Agent之间的关系是对现实世界人类社会中人与人之间的关系的一种抽象和简化,是现实世界人类社会中人与人之间若干种关系中某一方面或者某些方面的表现。

在人类社会中,当一个个体进入社会时,面对全新的组织环境,他往往会感到很高的不确定性。他们不知道在新环境中应该如何完成日常任务,绩效会被社会怎样评估,哪些行为是符合社会规范的,什么样的社会关系能给他带来好处。有效的社会化能够降低这些不确定性,帮助新个体积累起富有成效的社会关系,确保个人和组织能从他们相互的工作关系中受益。因而,新个体在进入社会的早期阶段以及随后的时间里,都在进行着正式和非正式的“组织社会化”活动。组织社会化通常被定义为个体为胜任特定的工作任务和特定的组织角色而学习必要的、为组织所接受的行为和态度的过程。那些导致社会中个体角色转变的诸如调换岗位,乃至微妙的生活变化等因素,也可能激发出个体重新定义社会活动优先级和活动目标。个体工作的改变或是个体在工作中的改变在一定程度上都会引发个体新的学习以及重新社会化(resocialization)需求。当然,因为新个体往往面临着更高程度,更多种知识领域的不确定性,因此他们的社会化可能会成功也可能会失败。

如图1所示,对于多Agent系统中的每个独立的Agent,在最初也是需要一个社会化的过程。在Agent处于一个新的环境中时,它需要感知环境信息,建立自己的知识库,做出初步的简单的与其它Agent交互的基本策略。基于这些最基本的环境信息和交互策略,Agent在下来的相互交往中会积累更多的策略,而且会感知更多的环境信息。Agent在环境中改变着自身,同时在改变自身时也改变着环境。经过一段的交互活动后,便有可能自发的形成一些并没有预先设定的规则。而这些规则可能是人们难以预料的,但是在多Agent之间的社会性质的活动中表现出来了。

4、Agent组织的演化

在多A g e n t构成的A g e n t社会中,Agent的组织也是在不断演化的,如图2所示。

人类社会中,当一个新个体完成了一定阶段的社会化时,即当一个新个体已经成为一个组织的成员时,往往随着时间的变化,环境的变化,以及组织目标的更替,会出现需要重新社会化的需求。在Agent社会中,Agent的目标和任务也是在随着时间的改变而改变。Agent所处的环境在不断的改变,导致Agent所使用的策略也在改变,而Agent所使用策略的改变又会影响到Agent的社会规则的改变。这样就会导致一种新的社会环境,对于这种新的环境,无论是组织还是个体,都面临着一个目标重定位的问题。而当确定一个新的目标后,组织便会演化形成到一个新的阶段。这个时候,作为个体的Agent要进行重新的适应新的阶段,对于不能适应新的环境的Agent,要重新设计其实现部分,以便适应新的环境,与组织目标保持一致。中国有两句古诗可以形象的描述Agent的两种境地。当Agent不能适应所处环境时,会有不识庐山真面目,只缘身在此山中的境地,这是由于其对Agent社会的规则不能掌握。而当Agent能适应所处环境时,会有不畏浮云遮望眼,只因身在最高层的境地,这是由于Agent已经熟知了MAS的社会规则。

5、组织成员的关系

在人类社会中,个人作为一个组织中的成员,其与本组织成员间的关系可以大略分为利益关系和非利益关系。而在Agent中,这种关系就显的比较单一。多Agent中各Agent的关系主要是利益关系,这是因为在多Agent系统中,Agent是代表人的利益而做出动作的。它的目的就是要实现利益的最大化。而这种利益关系可以分为直接利益关系和潜在利益关系。当Agent之间存在直接利益关系时,双方往往选择对抗或者合作这种极端的做法以获取利益的最大化,一个非常极端的情况就是零和竞争。而当Agent之间存在潜在利益关系时,双方往往并不采取立即的措施来改变现状。

6、结束语

本文对多Agent组成的社会性质的组织作了简单的探讨。对多Agent系统与人类社会作了简单的对比。由于Agent技术还处于不断发展、不断成熟中,多Agent系统目前还没有人类社会那么复杂。但是随着技术的不断进步,必然导致对问题求解的方法要有新的突破,在传统的受控的处理方式中,应用多Agent技术显然过于多余。但是在处理大规模具有分布特点的问题时,多Agent技术便具有灵活,简易,易于实行的特点。随着技术的发展,多Agent技术也将变的更加复杂,Agent之间的交互关系也将变的更加繁杂。而借用社会学的相关知认来研究多Agent技术是一个值得考虑的方向。

摘要：基于Agent组织的多Agent问题求解对降低求解难度在对处理大量不可完全预知信息时有重要的作用。Agent组织的社会化及其关系的研究能够从另外的角度模拟或解决社会组织中的问题。对Agent组织的研究主要集中在组织模型,组织规则,组织结构,组织行为等方面。需要从组织中的各种思维属性及相互间的关系分析并研究组织中的社会关系,更侧重于从社会学的角度来研究这种关系。

关键词：Agent组织,社会

参考文献

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[3]马舒曼.Multi-Agent交互机制与学习策略研究.北京交通大学硕士学位论文.2005,3,1

面向Agent的软件工程 篇10

1. 基本概念

软件工程是将系统化的, 规范的、可度量的方法应用于软件开发、运行和维护的过程, 并对方法进行研究。

软件工程理论随着程序设计技术的发展和自身概念性的积淀而日趋完善, 并为分析、设计和实现复杂的关键系统提供了一个崭新的途径, 因此被认定为是克服当前软件危机的重要突破口。

2. 面向Agent与面向对象的比较

面向Agent的方法是面向对象方法的继承和发展, 因此二者有一定的相似性。Agent可以被看做活动的对象, 即具有精神状态的对象。两种方法都利用消息传递的方式来进行通信, 并均具有继承和聚集的能力。从面向对象到面向Agent的过渡是软件技术发展的趋势。尽管面向对象和面向Agent的方法存在一定的相似性, 但它们仍存在相当大的差异。具体表现如下:

(1) Agent自治程度高于对象, 能完全封装行为;对象不能完全封装行为, 其公共行为可被其他对象直接调用。

(2) Agent具备主动性, 每个Agent有独立的控制线程;对象是被动的, 单个对象没有自己的控制线程。

(3) Agent具有精神和心智状态属性, 对象没有这些属性。

3. 面向Agent的软件工程思想

面向Agent的系统特点是用一些Agent理论来解释一些应用从而产生Agent模型。面向Agent的构造层有三层:Agent理论用来模拟应用程序的特殊操作;ACL知道基本Agent交互作用的形式;内部语言反映了基本数据的交换和功能。他们对系统开发者有指导作用, 并且提供对Agent并发行为的间接控制尺度。

4. 面向Agent软件方法解决复杂系统的优势

一般来说决定系统的复杂度至少需要三个因素:

A:系统所处环境的特点:系统环境是动态的还是静态的;是可访问的还是不可访问的;是确定的还是不确定的, 这些因素将影响软件开发的复杂度。

B:系统与其环境交互的特点:系统与环境最简单的交互形式是系统从环境接收输入产生输出, 然后终止;而复杂类型的交互可能是系统需要和环境保持一个进行中的、无休止的持续关系, 显然这样的交互式造成了开发复杂系统的困难。

C:系统复杂的结构:这个因素是系统本身所具有的特点, 复杂的结构使在软件开发中的抽象建模变得十分困难, 性能把复杂系统分解为相对容易、相互联系的、较小的子系统。处理这种复杂系统可以使用的基本的常用方法包括分解、抽象和组织。

5. 现代AOSE。

近年来, 面向Agent的软件工程的研究非常活跃并取得了一系列进展, 具体表现在:

(1) 来自学术界河工业界的研究人员对面向Agent的软件工程进行了广泛和深入的研究, 取得了许多研究成果。

(2) 人们利用这些研究成果成功开发了一些应用, 取得了一些重要的实践经验。

(3) 技术标准化工作已经启动, 将为面向Agent的软件工程在工业界大规模应用奠定基础。

技术方面由于软件Agent的资质性及其构造模块的高度封装性和独立性, 面向Agent软件重用的研究和应用引起了人们的关注。当今学术界河工业界已经推出了几十种面向Agent的CASE工具盒环境以对面向Agent软件工程开发的不同阶段提供工具支撑。目前, 技术标准化工作已经启动, 这将为面向Agent的软件工程在工业界大规模应用奠定基础。

二、AOSE所面临的问题

Agent理论研究在20世纪90年代曾经非常活跃, 并取得了许多研究成果, 但这些Agent理论研究成果通常是从人工智能和分布式人工智能的角度来研究Agent的计算机理论, 缺乏有效工作的支撑, 对开发人员的要求较高, 只能针对受限领域和规模的应用系统进行开发, 在工程实践上缺乏实用性, 因而在实际的基于Agent系统开发中应用并不多见。

标准化是一项技术走向工业化和大规模应用的重要标志。缺乏统一的技术标准是目前阻碍面向Agent的软件工程走向成熟的一个主要因素。

三、AOSE的未来

不同于其他软件工程技术, 面向Agent的软件工程的研究借鉴和集成了其他学科的知识和研究成果, 从而为复杂系统的开发提供了自然和抽象的技术手段, 包括社会学、组织学和认知科学等。今年来的研究趋势表明, 面向Agent的软件工程将与其他计算机技术之间具有越来越密切的关系, 如面向服务的计算、语义web和对等计算等。

虽然软件工业的发展已有了很大进步, 但相对于计算机硬件的发展, 软件开发方法仍是计算机软件技术发展的瓶颈。截至目前, 尽管Agent管理和技术仍处于初级阶段, 但我们从中可以看到重要的萌芽, 那就是这种理论对软件工程所能带来的革命性的推动作用。面向Agent的软件工程技术将是一种分析、涉及和构造软件系统的得力手段。

参考文献

[1]FemandoAlongo.SoniaFrutos et al.SONIA:A Methodology for Natural Agent Development[C].In:international Work-shop Engineering Societies in the Agents Worl (dESAW’04) , Toulouse, France, 2004

[2]Marie-Pierre Gervais.ODAC:An Agent-Oriented Methodology Basedon ODP[J].Journal of Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, Kluwer:New Yor (kNY) 2004

Agent 篇11

〔关键词〕agent；数字水印；版权保护

〔中图分类号〕G250.76 〔文献标识码〕B 〔文章编号〕1008-0821(2009)04-0086-04

Digital Right Management Based on the Agent Technology

and Digital Watermarking TechniquesBao Cuimei

(Library，Shandong University of Technology，Zibo 255049，China)

〔Abstract〕This paper described the agent technology and the concept of digital watermarking and the specific properties of watermarking techniques forced by the copyright protection applications.For digital copyrights protection in heterogeneous network environment，intelligent agent technology was introduced to combine with digital watermarking technology.It proposed a framework model of Digital Right Management(DRM)system based on the agent technology and digital watermarking techniques and detailedly discussed functions and working principle of intelligent Digital Right Management(DRM)system.

〔Key words〕agent；digital watermark；copyright protecting

随着传统媒体内容的日益数字化，迫切需要建立完善的数字产品版权保护方案，来保护版权拥有者和消费者的权益平衡。数字版权管理(DRM)的原理就是：使用技术手段，对数字产品在分发、传输和使用等各个环节进行控制，使得数字产品只能被授权使用的人，按照授权的方式，在授权使用的期限内使用。它不仅仅指版权保护，同时也提供了数字媒体内容的传输、管理和发行等一套完整的解决方案。在实际的应用环境中，侵犯数字版权的行为主要包括任意分发、修改数字内容以及任意的使用数字内容。

当前的DRM解决方案更多的是考虑内容提供商和发行商的利益，而忽略了最终用户的权益，合法用户在交易中公平性和匿名性得不到保障。在基于加密和数字签名技术的数字版权管理系统中，用户为了获得一个带有数字版权管理的数字多媒体文件，需要比通常情况下做更多的工作，譬如首先需要去申请证书，然后完成很多步骤的认证过程。更重要的是，如果用户提供合法的信息来通过认证，那么怎么来保证用户的隐私也是一大难题。再者大多的DRM系统不仅仅要求用户注册，还需要用户提供个人信息以证明注册用户是现实中的实体。这样就无法消除用户购买商品的匿名性，DRM系统就很容易实现对用户行为的追踪。

本文综合现有的Agent技术、数字水印技术等提出了一个数字版权管理系统的框架，力求对数字版权保护问题做到较全面的解决。一旦发现数字作品的版权受到侵害，利用数字水印技术能够鉴别版权信息真伪，追踪盗版源等，但数字水印技术并不能阻止盗版活动的发生，属于事后保护手段，利用Agent技术，重点解决数字作品的传输和远程控制等，属于在事前就预防侵权行为发生的事前保护手段。目的就是要保护数字信息拥有者的版权利益及确保具有权限的用户合法使用数字作品，同时一旦发现数字作品的版权受到侵害，又能有效鉴别版权信息所属，辨别版权信息真伪，并能追踪盗版源等。

1 相关技术

1.1 Agent技术

目前Agent在研究领域尚没有一个统一的明确定义，一般认为，Agent是为达到某个特定的目标，在对外部环境相互作用的基础上，通过对环境状态的认识以及和其它Agent的协作，自动地推进问题解决的处理单位。智能Agent所具备的特性是下面特性集的子集或者超集：①自主(治)性：Agent能自行控制其状态和行为，能在没有人或其它程序介入时操作和运行，并能自主的控制其内部状态和动作，根据环境和需要做出相应的反应。②通信能力：Agent能用某种通信语言与其它实体交换信息和相互作用。③感知能力或反应性：Agent能及时地感知和响应其所处环境的变化。④能动性：Agent主动表现出目标驱动的行为，能自行选择合适时机采取适宜动作。⑤推理和规划能力：Agent具有基于当前知识和经验，以一种理性方式进行推理和预测的能力。⑥协作、合作、协同及协商能力：Agent应能在多Agent环境中协同工作和消解冲突，以执行和完成一些互相受益且自身无法独立求解的复杂任务。⑦可移动性：Agent应具有在分布式网络中移动的能力，即移动性是指代理可以在运行过程中挂起，携带其当前运行状态信息和相应的数据移动到目标网络或主机后继续执行，且在此过程中保持状态一致。理想的智能化Agent还应具有学习性：指Agent能从经验中逐步改进和增强自身能力，Agent为数字版权保护提供了一条新的思路。

1.2 数字水印技术

数字水印技术是一种可以在开放的网络环境下保护版权和认证来源及完整性的新型技术，它通过一定的算法在数字声音、图像、文档或视频码流中嵌入一些标识信息，用以证明原创作者对作品的所有权，或作为鉴定盗版、侵权源的证据，但不影响原内容的价值和使用，并且不能被人的知觉系统觉察或注意，它与原始数据紧密结合并隐藏在其中，成为宿主数据不可分离的一部分，并且在需要时还可以被作为证据提取出来。水印信息可以是作者的序列号、公司标志、有特殊意义的文本等，可用来识别文件、图像或音乐制品的来源、版本、原作者、拥有者、发行人、合法使用人对数字产品的拥有权等。一个健全的基于数字水印的数字作品版权保护方案可监视被保护数据的传播、跟踪数字作品的非法分发，鉴定盗版或侵权源，为解决版权纠纷提供法庭证据等，但数字水印技术并不能阻止盗版活动的发生，属于事后保护手段。

版权保护要求数字水印应具备的特性

在版权保护中，要使数字水印能有效地保护版权，水印必须满足如下特性[4-6]

1.2.1 鲁棒性

当被保护的信息经过某种改动后，比如传输、过滤操作、重新采样、编码、有损压缩等，嵌入的信息应保持其完整性，不能被轻易地去除，并以一定的正确概率被检测到，当有敌意的第三方试图通过某些处理，去除或毁坏嵌入的信息时，其结果可能是：在水印去掉以前，只会引起被保护信息的明显改变，从而提醒合法的所有者或使用者，达到对信息的保护作用。鲁棒性的级别包括以下几种：零级(没有鲁棒性)、低级、中级、中高级、较高级、高级和最高级[7]，鲁棒性可用提取出的水印误码率(BER)来衡量。设嵌入和抽取的水印序列长度为B位比特，则BER按如下公式计算：

BER=100B∑B-1n=01， w′(n)≠w(n)

0， w′(n)=w(n)

不同的水印应用对鲁棒性要求不一样。

抗普通信号处理：载体在经受普通信号处理后，应该仍能检测到水印。普通信号处理包括：线形或非线形过滤、数/模和模/数变换、重新取样、重新量化、加入随机噪声、图像锐化或模糊化、增强声音的低频和高频信号及有损压缩等。

抗普通几何失真：对图像或视频载体而言，水印还必须能对几何图像操作(比如旋转、平移、剪切和缩放)有免疫力。

抗欺骗攻击(共谋和伪造)：水印应该能抵抗多个主体相互勾结的共谋攻击，这几个主体分别拥有一份嵌有水印的数据作品，即：当把数据作品的多份拷贝合并时，应该不会毁坏水印；而且，如果在法庭上用水印作为证据时，共谋者不可能把他们的图像合并起来，生成另外的合法水印，而故意陷害第三方。

1.2.2 抗篡改性

与抗毁坏的鲁棒性不同，抗篡改性是指：水印一旦嵌入在载体中，攻击者就很难改变或伪造(如：盗版者把版权标记替换为自己的标记)。鲁棒性要求高的应用，通常也需要很强的抗篡改性。在版权保护中，水印必须在版权有效期内都能保持抗篡改性。

1.2.3 不可见性(透明性、不可感知性)

不可感知包含两方面的意思，一是指嵌入的水印对载体作品的质量没有影晌，不易被人察觉或感知到。通常用峰值信噪比PSNR(the Peak of Signal to Noise Ratio)和掩蔽峰值信噪比MPSNR(Masked Peak Signal to Noise Ratio)来衡量水印的不可感知性[8]：

PSNR=10log1025521M×N∑M-1M=0∑N-1N=0[I(x，y)-Iw(x，y)]2其中，I(x，y)是原始图像的像素值，Iw(x，y)是嵌入水印后图像的像素值，M、N分别是图像的行列数。

MPSNR=10log102552E2其中E为可见性差值，即高于门限的差值。

由于图像等信息的最终接受者是人，而PSNR并没有与人类视觉系统的感知特性结合，所以不能完全真实的反映图像的视觉质量，甚至在一定情况下还会给评测带来误导，而MPSNR则充分考虑到人类视觉系统的敏感度对比特性和掩膜现象，因此能够更好的反映人类的视觉感受。因为人类的感觉器官并不是十分精密的系统，所谓的不可感知性不是绝对的，而是相对的，只是针对人的主观感觉而言，不使人的视觉听觉等器官感受到发生变化，就是不可感知的。另一方面，为了能够达到更好的隐蔽性，避免一些特殊性攻击(如共谋攻击)，水印一般还有统计不可见性的要求，也就是说，要求嵌入的水印不改变载体本身的统计特性，如图像、音频、视频帧的均值、方差等，对于视频水印的统计不可见性还要求水印嵌入对视频中每两帧之间的相关性没有影响。

1.2.4 可证明性

水印应能为受到版权保护的信息产品的归属提供完全和可靠的证据，对水印的检测，应能毫无歧义地标明载体拥有者身份，而且载体在面对各种攻击后，不会严重地影响拥有者身份的准确判定。一个好的水印算法应该能够提供完全没有争议的版权证明，且为非可逆的，非对称的。

1.2.5 低错误率

即使在不受攻击或者无信号失真的情况下，也要求不能检测到水印(漏检)，以及不存在水印的情况下，检测到水印(虚检)的概率必须非常小。

不难分析出，某些要求之间存在冲突，增加一方必然会降低另一方，实际上，水印技术的一个重要方面是研究如何折中这些要求。

2 基于Agent和数字水印技术的数字作品版权管理系统框架多角色之间的水印协议实施属于复杂网络环境下的大规模协作信息系统建设，这正是智能化Agent技术的研究领域，文献[2]把信息技术领域的数字水印和智能化的Agent技术结合起来提出了基于Agent技术的数字水印协议框架。在本系统的数字水印协议框架中，在数字作品中加载两个水印信息：一个是标志版权所有的版权水印信息；另一个是标志客户身份的水印信息；包括4类实体：全国性权威电子出版版权认证保护中心、认证权威CA(Certificate Authority)系统、版权所有者或数字作品的制作人(卖者)，客户或消费者(买者)。对应4种类型的Agent，销售商Agent、消费者Agent、水印Agent和仲裁Agent。它们在和外部环境相互作用的基础上，通过对环境状态的认识以及相互之间的协作，一起构成一个多Agent的数字版权保护系统。

消费者Agent，是消费者进行网络数字作品交易的必需程序，用户在参与网上交易前下载安装在本地计算机中，在电子商务普及并且相应的法律体系健全后，可以直接集成在操作系统中。消费者Agent功能是代理用户进行合法数字作品交易，其中和其它Agent协作，申请、维护、提供客户水印(用户的指纹)，确保交易合法性是基础，记录用户兴趣点，寻找交易目标是辅助功能。

销售商Agent，是版权所有者申请版权保护，进行数字作品交易，维护自身合法权益的代理程序，其核心功能是交易前版权申请注册，交易中客户数字指纹嵌入，交易后自身合法利益维护。销售商Agent也是进行网络数字作品交易的必需程序，它对交易作品合法性的检查将从源头遏制盗版。

水印Agent是数字水印协议框架中的核心角色，负责接受合法消费者和销售商Agent的申请。产生和维护合法的数字水印、数字指纹，对数字作品交易提供数字水印基础支持。

仲裁Agent，智能化的数字版权保护仲裁代理，与各个Agent进行协作，判定巡查到的侵权行为是否属实，将证据和结果提交现实世界。

在该系统中全国性权威电子出版版权认证保护中心主要受理版权所有者的版权保护注册请求，并在数字作品中加载所有者的版权水印信息，在网络上自动搜寻非法或未授权的数字作品，在发生版权纠纷时为版权所有者提供证据，作为可信第三方对版权纠纷进行仲裁，对应有二种类型的Agent：水印Agent和仲裁Agent。

本系统中还要建立或选择一个认证权威CA(Certificate Authority)系统，CA有自己的签名生成算法SingCA和签名验证算法VerCA，VerCA及其它一些参数是公开的，CA为协议中的参与各方颁发数字证书，用来实现各方之间的身份认证。首先，我们假设A为版权所有者或数字作品的制作人，B为客户，Ψ为全国性权威电子出版物版权认证保护中心，A，B，Ψ都拥有各自的公开密钥KA，KB，KΨ以及相应的私钥K′A，K′B，K′Ψ，A，B，Ψ向CA申请的数字证书分别为[9]：

C(A)=(ID(A)，KA，SingCA(ID(A)，KA))

C(B)=(ID(B)，KB，SingCA(ID(B)，KB))

C(Ψ)=(ID(Ψ)，KΨ，SingCA(ID(Ψ)，KΨ))

其中ID(•)是CA为用户建立的身份信息，SingCA(•)是CA对用户的公开身份信息的签名。

(1)设A对数字作品M拥有版权，若A需要Ψ参与对Μ的保护，则Α需要到Ψ注册自己的版权信息，步骤如下：

①销售商Agent和水印Agent协作，将版权水印数据加载到M上，得到Mw。

②A将Mw保存在自己的数字媒体数据库中，Ψ在版权信息知识库中增加一条记录，记录格式为Record=(C(A)，H(M)，L，T，H(Mw)，alg)，其中C(A)为A的数字证书、H(M)为待保护数字作品M的Hash函数值、L版权信息水印、T为A申请的时间戳、Mw嵌入了一个版权水印的数字作品、alg为水印的加载算法(algorithm)。

(2)若消费者或客户B想购买数字作品M时，

①首先启动消费者Agent，消费者Agent与水印Agent协作，B获得其客户水印，Ψ在客户水印数据库中增加一条记录，记录格式为Record=(C(B)，EB(wB)，SingΨ(EB(wB)))，其中EB(wB)是Ψ用B的公钥KB对其水印wB的加密，SingΨ(EB(wB))是Ψ对EB(wB)签名得SingΨ(EB(wB))。

②消费者Agent在分布式环境中寻找目标销售商Agent并与其通信，双方验证通过后，销售商Agent首先使用文献[3]方法在数字作品Mw中加载客户的水印信息，得到M的加载有两个水印的M′w，然后根据客户请求的内容和权限生成XrML权限描述文件，同时派出移动Agent到客户机上收集客户的机器指纹。针对计算机可以考虑收集{CPU序列号、硬盘序列号、网卡号}，采用单向Hash函数生成机器指纹Tag=H(×)，H(×)是客户计算机的{CPU序列号、硬盘序列号、网卡号}Hash函数值，用机器指纹、用户名、密码做种子生成内容许可证的密钥Lkey，使用Lkey对数字作品内容的许可证文件进行加密，这样就紧紧的把用户机器和用户个人信息绑定到一起。对数字作品M′w用密钥Km经过对称加密后和经过Lkey加密后的内容许可证文件一起发送给客户的消费者Agent，其中，内容许可证的组成为[1]：数字内容的惟一标识符；数字内容的加密密钥；数字内容的使用权限，包括读、写、时间限制等，以XrML格式来描述权限。同时A的销售商Agent为其每件产品都要在自己的客户信息数据库中增加一条记录，记录格式为Record=(H(EB(M′w))，EB(wB)，SingΨ(EB(wB))，σ)，以便将来调解纠纷使用，其中σ是销售商代理产生的一个n维向量的随机变换，且满足σ(EB(wB))=EB(σ(wB))。

(3)若消费者或客户B想使用数字作品M

先启动消费者Agent，在客户端的 Agent运行环境中，Agent搜集用户的机器指纹，按同样方法生成解密密钥，然后对许可证文件进行解密，获得数字作品的解密密钥，解密数字作品后进行使用。使用数字作品内容的时候，客户端的 Agent会时刻检查用户具有的权限，并采取相应的行动。比如如果用户的使用时间已经到期，那么Agent就会使用户停止使用，然后清除运行环境中的内存，因为其中可能含有明文显示的密钥、权限信息，最后终止自己。

(4)若A一旦发现了自己的数字产品M的非法拷贝Y，A通过以下步骤首先对自己的版权进行认证，然后再追踪盗版源。

①销售商Agent和水印Agent合作，认定A对数字产品M是否拥有版权。销售商Agent向Ψ提出版权认证申请，Ψ的水印Agent接受认证申请后，首先计算M的Hash值H(M)，并根据版权信息数据库认定A对数字产品M是否拥有版权，若A对数字产品M拥有版权，则Ψ的水印Agent向Ψ的仲裁Agent提供A对数字产品M拥有版权。否则，水印Agent拒绝销售商Agent的版权认证申请。

②销售商Agent和仲裁Agent合作追踪盗版源。仲裁Agent与销售商Agent通信，要求销售商Agent提供可疑目标B对应的EB(wB)，SingΨ(EB(wB))，σ，仲裁Agent根据Ψ的客户水印数据库确定出Β的真实身份，仲裁Agent与目标B的消费者Agent通信，并要求提供B的私钥，然后计算wB，并在Y中检测是否存在σ(wB)，如果存在则可确定B是非法拷贝Y的提供者，否则B是无辜的。

3 结束语

在异构的网络环境下保护数字版权，需要使用智能代理技术。本文给出了一个基于Agent技术和数字水印技术的数字作品管理系统框架，对数字作品的版权保护采用事前预防和事后保护相结合的手段，从而能够对数字产品在分发、传输和使用等各个环节进行控制，使得数字产品只能被授权使用的人，按照授权的方式，在授权使用的期限内使用，既保护了数字信息拥有者的版权利益及具有有权限的用户合法使用数字作品，同时一旦发现数字作品的版权受到侵害，又能有效鉴别版权信息所属，辨别版权信息真伪，并能追踪盗版源等。对于数字水印协议实施细节以及框架中不同角色Agent的设计还有大量的工作需要进行，这正是下一步需重点研究的工作。

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Agent技术的发展与应用 篇12

Agent是在特定环境先能感知环境,并能灵活、自主地运行以实现一系列设计目标的、自主的计算机实体或程序。它能准确地描述和表达任务意图,采取各种由目标驱动的、积极主动的行为,感知、适应并运行于复杂和不断变化的动态环境,有效利用环境中各种可以利用的数据、知识、信息和计算资源,以实现迅速、准确和满意的服务。

2 国内Agent研究

从2000年到2007年,国家自然科学基金项目[1]中有七十多个Agent技术相关的研究,主要集中在2004-2006年。2000年到2007年国家自然科学基金中的Agent项目数量变化如图1所示。

随着时间的推移,2004年及以前的Agent研究多是在理论方面,而2005年以后的Agent研究大多是与一些具体应用相结合。这个趋势反映了Agent作为一种技术,从理论到实用的发展过程。在具体的项目中,分布广泛,有电力、金融、电子商务、军事、信息安全、物流、交通等方面。

一项技术的研究和应用过程有一个公认的周期。即从科学理论开始,逐步得到大量的研究,经过一段时间后,有关技术逐渐成熟,科学研究开始减少,而进入市场的应用则越来越多。图1所示的曲线,是Agent技术在科学研究上的发展过程。可以看出,在2006年前,Agent技术得到了多年的广泛研究。从今年起,有关的研究开始减少,相应地,是Agent技术在市场上得到广泛应用的开始。

2004年以及之前的项目,主要是有关Agent技术理论的研究,例如语义、协作、构造、建模等理论方面的内容;2005年以后,主要是应用技术方面的研究,例如电力系统、金融市场交易、电子商务税收、列车控制、垃圾邮件识别、舰艇编队、锅炉压力控制、讨价还价协议、网格安全、电力变电站、密码理论、电网自适应、跨流域调水管理、多机器人系统、电网网络保护与紧急控制、协同物流作业系统、生态工业园等,涉及面广泛。这意味着,Agent技术的热点现在正从科学研究转移到市场应用上来。

应该指出的是,上述研究项目中,Agent技术在很多行业得到应用,并不意味着Agent是“万金油”,可以用于一切与计算机和信息处理有关的行业,而是可以用于Agent技术有优势的地方,即Agent技术的属性:自治性、协同性、智能性、主动性等。

3 国内应用实例

3.1 Agent技术在电力系统中的应用

国内对Agent技术在电力控制方面的应用较多,2005和2006年的国家自然基金项目中有4项相关的研究应用。

目前国内对Agent在电力系统方面的应用主要在这些方面:1)多Agent技术在电力市场运营支持中的应用。2)多Agent技术在继电保护中的应用。3) 多Agent技术在事故分析与故障诊断中的应用。

下面是两个实际的电力应用系统。

1) 基于高速广域网和多Agent的电网自适应协调保护系统[2]

这个项目是华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室开发的系统。电网故障诊断智能系统能够辅助调度人员快速判断故障元件,起到缩短事故处理时间,防止事故扩大的作用。该系统提出了一种基于多Agent的电力系统实时故障诊断方法和系统结构。将多线程技术应用于Agent的设计,并采用PROLOG与JAVA混合编程。还给出了具体实现方法以及实验结果。实验表明多Agent故障诊断方法是一种有效的电力系统诊断方法,可有效地提高诊断系统对于故障事件的反应性能,在外界环境变化较大时可自动放弃当前的诊断目标。

为了提高故障诊断的实时性,系统引入了多Agent技术。多Agent技术是在分布式并行处理技术、面向对象技术、计算机网络技术发展的基础上发展起来的,它的分布性、实时性、反应性特点符合电力系统故障诊断对于事件的快速反应的要求。然而,目前电力专家们研究较多的是Agent技术在变电站故障诊断中的应用,对于Agent在电网故障诊断方面的应用研究还比较少。Agent的自身特点决定了使用多Agent技术构建的电网故障诊断系统具有对电网事件的适宜反应速度,更有效地利用分布式系统中的信息、知识和计算资源的特征。

根据电力系统实时故障诊断工作的特点和Agent的技术特征,将电网故障诊断系统划分为:电网接线图生成Agent、诊断Agent、知识管理Agent、任务控制Agent、诊断任务分解Agent、实时数据获取Agent、用户接口Agent。

2) 基于多Agent技术的不间断电力变电站控制系统[3]

系统的背景是新能源与传统能源的并网问题,将新兴的发电技术(风力发电、燃料电池发电)及新型储能技术(制氢储能、超导储能装置)引入传统的电力变电站,使变电站的功率输出平滑、稳定、不中断。由于分布式一次能源的分散性和随机性,当分布式电源并入传统的电力变电站后,形成了发电功率和用电功率两组不相关的随机变量,会导致整个电力系统的随机性和弱相关性。多Agent技术在复杂的开放式、分布式系统设计和实现方面有明显的优势,系统采用多Agent技术设计不间断电力变电站的功率协调控制系统。

多Agent控制系统包括:命名服务器Agent、资源记录Agent、风力发电Agent WPGA (Wind Power GenerationAgent)、超导储能Agent SMESA(SuperconductingMagnetic Energy Storage Agent)、燃料电池Agent FCA(Fuel Cells Agent)和网络接口Agent GIA(Grid Interface Agent)。各Agent一方面根据自身的环境信息自主地完成特定的功率调节任务,另一方面可接受其他Agent指派的功率调节任务和反馈任务执行信息,整个多Agent系统的共同目标是维持本变电站的功率输出水平不变。

随着分布式发电技术的成熟,大电网与分布式发电相结合已成为解决我国电力紧缺现状的有效途径。这个系统提出不间断电力变电站的概念,并设计了一套基于多代理技术的分布式电源功率协调控制系统,具有重要的意义。

3.2 Agent技术在交通控制中的应用

中国国际航空公司运行控制中心提出一个基于多Agent协作及信息融合的飞机地面作业运行控制系统[4],目的是解决航班延误给航空公司地面服务和空中服务带来的损失。

航班不正常造成的损失约占运行成本的2%左右。航班延误的主要因素包括:气象因素、机务因素、空管因素、飞机地面作业因素、旅客因素等。在这些因素中,飞机地面作业因素是一个普遍存在且十分关键的环节,而且飞机地面作业的高效实施也可以部分消解其它因素带来的航班延误。此系统分析了飞机地面作业系统的运作模式与资源需求。给出了飞机地面作业系统的功能框架,并在此框架上,给出了基于多Agent的飞机地面作业资源调度系统的设计。

在这个结构中,各种作业资源由分组的Agent管理。在每个Agent小组内,各Agent管理了相同性质的一些资源。各分组Agent和功能计算Agent可根据系统环境的变化随时创建或者删除。系统集成Agent的引入是为了处理多Agent及多Agent分组之间的协调。该Agent首先要求其它各Agent遵循一定的行为规则。并以约定的方式进行协调。其次,该Agent还负责处理所有作业的综合调度问题。

建立用于辅助飞机地面作业计划的决策支持系统,不仅具有重要的理论价值,更具有广阔的市场前景。

3.3 Agent技术在企业管理中的应用

南京大学管理学院开发了基于Agent的企业信息管理平台[5],目的是解决信息孤岛问题。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,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。

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。

该信息系统平台可以解决以下一些问题:

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时,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,快速而有效地适应企业工作流程的变化。如果只是企业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,对于企业正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。

4 总 结

Agent技术不是一种单个的技术或方法,而是一种已经成熟的、新的思想和技术系统。

第一,它不是一种单个的技术或方法。

它用到了Java、UML、CORBA等具体的编程语言,用到了分布式方法、网络通信等技术,但Agent本身不能等同于这些具体的技术和手段。

第二,它是一种新的指导性的思想。

如前文所述,它不同于分布式并发系统、人工智能、专家系统、面向对象方法等已经成熟并得到广泛应用的技术。

第三,它不是抽象的,而是可以实施的。

它不仅仅是一种新的思想,而是已经有多年的研究,有成熟的国际标准,有具体的实施规范。从上世纪九十年代开始,Agent技术的标准化工作开始展开,到2005年国际标准组织正式成立,说明Agent技术在科学上的研究已经成熟,并通过标准和规范的制订,使它在应用上也达到了可以实施的阶段。

第四,它在理论上是成熟的。

从上世纪70年代开始萌芽,特别是经过十几年来大量的研究,以及近年来标准化工作的开展,Agent技术在理论上已经成熟。在国际上,国际标准组织FIPA于2005年正式成立;在国内,从2000年到2006年,有大量的Agent研究项目,也标志着Agent技术在我国得到了应有的重视和研究。特别是近年来有关的研究已经从理论转移到应用,说明Agent的技术已经得到理论上的认可,进入了成熟阶段。

第五,它的应用刚开始,还没有进入大规模的实施。

从科学研究的成熟、标准的制订到进入大规模的市场应用,需要一个过程。Agent技术经过了二十年的研究和标准化过程,目前已经准备好进入真正的应用阶段。在这个阶段,面临的障碍主要在于技术工作者对Agent技术的了解不够,还没有认识到Agent技术对开发利用的重要性。

可以预见,在未来的几年中,Agent技术应用将得到快速的发展。

摘要：近年来,我国对Agent技术的理论和应用进行了广泛的研究,Agent技术已经从科学研究开始进入实际应用阶段。对我国的Agent研究以及有代表性的应用进行总结。

关键词：Agent,电力系统,交通控制,企业管理

参考文献

[1]国家自然科学基金委员会.Isis.nsfc.gov.cn/portal/proj_search.asp.

[2]朱永利,卢锦玲,卢敏.基于Multi-agent的电网故障诊断系统的研究[J].继电器,2006,34(5).

[3]罗凯明,李兴源.基于多代理技术的不间断电力变电站设计方案[J].电网技术,2004,11.

[4]邢建民,刘绍华,樊玮,等.基于多Agent的飞机地面作业系统设计[J].中国民航学院学报,2006,6.