66、工业环境中的智能规划与优化：TB - CBP - BDI 与遗传算法应用解析

最新推荐文章于 2025-12-02 08:58:59 发布

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分类专栏：智能系统前沿：从理论到应用文章标签： TB-CBP-BDI算法多智能体系统遗传算法

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工业环境中的智能规划与优化：TB - CBP - BDI 与遗传算法应用解析

1. TB - CBP - BDI 算法概述

TB - CBP - BDI 算法的第一阶段是学习阶段。不过，该阶段仅在代理将先前执行的解决方案存储在解决方案队列中时才会执行。这些解决方案是在审议阶段结束后立即存储的，而审议阶段只有在代理的问题队列中有待解决的问题时才会启动。这种配置使得代理可以仅进行学习（无需解决方案，且代理有足够时间思考先前的决策）、仅进行审议（没有先前的解决方案可供参考，但有新问题需要解决），或者两者同时进行。

2. 工业环境中的多智能体系统案例研究

为了评估 TB - CBP - BDI 代理的行为，在工业环境中开展了一个案例研究。该案例构建了一个多智能体系统，旨在对负责监督制造环境的员工活动进行控制。系统中的 TB - CBP - BDI 代理会根据工作班次、设施内的覆盖距离以及可用的保安人员，为保安计算监控路线。系统还具备根据可用保安人员自动重新规划路线的能力，并且可以使用射频识别（RFID）技术跟踪工人的活动（路线完成情况）。

系统由五种不同类型的代理组成：
- 规划代理（Planner Agent） ：自动生成监控路线，并将其发送给管理代理，以便分发给保安人员。
- 保安代理（Guard Agent） ：与每个个人数字助理（PDA）关联，管理便携式 RFID 阅读器，以获取每个控制点的 RFID 标签信息。与控制代理通信，检查分配的监控路线是否完成、获取新路线，并通过 Wi - Fi 发送 RFID 标签信息。
- 管理代理（Manager Agent） ：控制系统中的其他代理，管理保安代理的连接和断开，以确定可用保安人员的数量，并将此信息发送给规划代理以生成新的监控路线。
- 控制代理（Controller Agent） ：检查控制点，以监控保安人员的活动。
- 顾问代理（Advisor Agent） ：管理与主管的通信，接收管理代理的事件报告，并决定是否将其发送给主管。事件可以通过 Wi - Fi、短信或通用分组无线服务（GPRS）发送。

其中，规划代理是系统中最重要的代理，它集成了 TB - CBP - BDI 模型，并被建模为实时代理，以确保 TB - CBP - BDI 推理模型制定的计划能在指定时间内执行。为了使 TB - CBP - BDI 模型适应制造空间的安全问题，通过以下变量定义了环境方程：可用保安人员、每个控制点的坐标、初始时间、开始时间、截止时间和服务时间。当前状态通过可用保安人员的数量、他们在该时刻对应的控制点以及时间来确定。期望表示在时间限制下以最短时间覆盖所有控制点的监控路线。意图由神经网络确定，该网络建立了系统为成功完成监控路线而经过的状态序列。

3. TB - CBP - BDI 规划策略

规划通过两种方法进行：
- 第一种是简单方法，能快速得到结果，但质量较低。
- 第二种是基于 Kohonen 网络的神经网络方法，需要更多时间来获得结果，且结果质量会根据计算时间而变化。

下面详细介绍 TB - CBP - BDI 规划器的各个阶段：
- 学习阶段（修订和保留）
- 当保安完成巡逻后，会提供一份报告，表明路线是否正确完成。此信息存储在解决方案队列中。
- 在学习阶段开始时，系统会确认解决方案队列中是否有解决方案。
- 如果还有时间继续执行此阶段，将对解决方案队列中找到的每个解决方案应用分析结果函数。
- 如果分析结果为正向评估，则通过保留结果函数存储完整计划。该计划包含状态序列以及每个状态对应的置信值，即控制点序列及其对应的时间。若问题包含时间限制，此信息将添加到计划的其他信息中。计划包含的信息如下：
[
T = { \langle x_{i}, a_{i}, s_{i}, e_{i}, t_{i} \rangle \mid i = 1, \cdots, n }
]
其中，(x_{i}) 是每个控制点的位置 ((x, y))，(a_{i}) 是到达时间，(s_{i}) 是初始时间，(e_{i}) 是结束时间，(t_{i}) 是服务时间。分析结果函数和保留结果函数的渐进成本固定为 (O(1))，因此每个函数的执行时间是可预测的。
- 检索阶段（Retrieve Stage）
- 此阶段会恢复过去解决的、包含新问题中所有指定控制点的最相似计划。计划信息由以下记录给出：
[
T = { \langle x_{i}, a_{i} \rangle \mid i = 1, \cdots, n }
]
其中，(x_{i}) 是要访问的控制点 (i)，((x_{i1}, x_{i2})) 是点 (i) 的坐标，(g) 是保安人员的数量，(a_{i}) 是到达时间。通过搜索函数根据以下方程恢复路线 (r_{i})：
[
R = { r_{i} \mid i = 1, \cdots, g }
]
其中，对于所有 (j \neq i)，(r_{i} \cap r_{j} = \varnothing)。搜索函数恢复案例的时间受其渐进时间成本 (O(n)) 限制，其中 (n) 是数据库中存储的案例数量。
- 重用阶段（Reuse Stage）
- 在这个阶段，检索到的路线被视为案例，并根据问题描述中的时间限制进行调整。
- 若在恢复阶段未检索到任何数据，则使用获取集函数生成保安应访问的控制点分布。为此，使用 k - 均值学习算法计算最优路线，并将其分配给可用的保安人员。算法的输入包括控制点坐标 (x_{i} = (x_{i1}, x_{i2}))（(i = 1, \cdots, N)）和路线中的控制点数量 (N)，以及输出层中与输入层神经元 (j) 相连的质心 (k) 的位置 (w_{kj})。
- 执行修改后的 k - 均值算法以创建新的分配：
1. 确定初始组的数量 (k)。
2. 初始化 (k) 个初始模式，(w_{ij} = x_{ij})。
3. 对于每个模式，确定输出层中最近的神经元，并将该模式与其关联，使用欧几里得距离。(Q_{k}) 表示与输出层神经元 (k) 关联的输入模式集：
[
Q_{k} = { x_{i} \mid d(x_{i}, w_{k}) \leq d(x_{i}, w_{r}) \quad \forall r \neq k }
]
其中，(d(x_{i}, w_{r}) = | x_{i} - w_{r} |)。
4. 计算隐藏层神经元的新质心，作为关联输入模式的平均值：
[
w_{kj} = \frac{1}{#Q_{k}} \sum_{x_{s} \in Q_{k}} x_{sj}
]
5. 重复步骤 3，直到质心的修改小于 (\alpha) 或达到最大迭代次数。为了缩短最大执行时间，需要设置最大迭代次数：
[
\Delta w = \sum_{k} | w_{k}(t) - w_{k}(t - 1) | < \alpha
]
- 一旦将点分配到不同的路线 (r_{i}) 后，TB - CBP - BDI 开始在可用保安人员之间分配控制点。为了在指定时间 (t_{reuse}) 内获得解决方案，使用了不同的程序来生成计划：
- 轻量级规划器（lightPlanner） ：该算法计算路线的方法非常基础，它只是根据到达时间对控制点进行排序，然后选择与最后访问的控制点最近的每个点，类似于最近邻算法。该算法的渐进成本为 (O(n \log n))，因为数据必须已经排序。因此，如果现有点的数量固定，执行时间可以减少。
- 重量级规划器（heavyPlanner） ：是一种修改后的自组织映射（SOM），可以计算满足特定时间限制的路线，并且必须在有限的时间内计算。SOM 有两层：输入层（IN）和输出层（OUT）。输入层有两个神经元，对应于物理控制点的坐标。输出层每条路线上的控制点数量相同。权重更新公式定义如下：
[
w_{ki}(t + 1) = w_{ki}(t) + \eta(t) h(g, k, t) (x_{i}(t) - w_{ki}(t))
]
其中，(w_{ki}) 是连接输入层神经元 (i) 和输出层神经元 (k) 的权重，(t) 表示交互次数，(\eta(t)) 是学习率，(h(g, k, t)) 是邻域函数，它取决于三个参数：获胜神经元、当前神经元和交互次数。递减的邻域函数由交互次数和获胜神经元的距离决定。为了解决根据时间限制的优化问题，需要修改邻域函数的定义。需要考虑的限制包括：服务时间（保安检查控制点所需的时间）、初始时间和结束时间（表明保安到达目的地并检查控制点的时间间隔）。如果保安提前到达，他将等待。坐标已进行缩放，以便行驶距离也是一个单位，这是因为需要使单位与人工神经网络的输入层具有可比性。输入层可用的信息包括：坐标、开始时间、结束时间和服务时间。

4. 实验结果与结论

通过在实验场景中对 TB - CBP - BDI 智能体进行测试，得到了不同配置下各系统功能的执行时间，具体如下表所示：
| Functions | Asintotic Cost | 20 (x wcet) | 30 (x wcet) | 40 (x wcet) | 50 (x wcet) | 60 (x wcet) |
| — | — | — | — | — | — | — |
| analysesResult | O(1) | >1 1 | > 1 1 | >1 1 | >1 1 | >1 1 |
| retainResult | O(1) | 201 307 | 224 307 | 217 307 | 232 307 | 224 307 |
| search | O(n) | 271 473 | 268 473 | 283 473 | 265 473 | 221 473 |
| adaptSolution - obtainSet | O(m) | 0.006 0.02 | 0.008 0.02 | 0.010 0.03 | 0.011 0.03 | 0.013 0.03 |
| adaptSolution - lightPlanner | O(m log m) | 0.001 0.1 | 0.002 0.01 | 0.003 0.01 | 0.003 0.015 | 0.004 0.015 |
| adaptSolution - heavyPlanner | — | 1114 | 2416 | 4490 | 7322 | 11242 |

实验结果表明，TB - CBP - BDI 智能体有助于开发时间受限的多智能体系统。其模型基于基于案例的规划（CBP）方法，引入了一种新颖的机制来考虑时间限制。智能体架构基于信念 - 愿望 - 意图（BDI）模型，作为时间受限任务的规划器。TB - CBP - BDI 模型利用智能体的特性，提供了一个强大、灵活、模块化和适应性强的解决方案，能够满足各种工业环境的大多数需求。

实验能够确定覆盖整个区域所需的保安人员数量，从而优化了人力资源。系统还为 supervisors 提供了相关信息，以便实时自动监控工人的活动并检测监控路线中的事件。该系统可以轻松适应其他类型的工人和具有类似特征的其他场景。

以下是 TB - CBP - BDI 规划流程的 mermaid 流程图：

graph TD
    A[开始] --> B{是否有先前解决方案在队列中}
    B -- 是 --> C[学习阶段]
    B -- 否 --> D{是否有新问题在队列中}
    D -- 是 --> E[审议阶段]
    D -- 否 --> F[结束]
    C --> G{是否有时间继续学习}
    G -- 是 --> H[分析解决方案]
    H -- 正向评估 --> I[保留完整计划]
    I --> J[结束学习阶段]
    G -- 否 --> J
    E --> K[检索阶段]
    K --> L{是否检索到数据}
    L -- 是 --> M[重用阶段 - 调整路线]
    L -- 否 --> N[重用阶段 - 生成控制点分布]
    N --> O[执行 k - 均值算法]
    O --> P[分配控制点]
    M --> P
    P --> Q{是否在时间内完成}
    Q -- 是 --> R[选择最佳计划]
    Q -- 否 --> R
    R --> S[结束审议阶段]
    J --> D
    S --> D

5. 土木工程中的优化问题与遗传算法应用

在土木工程领域，优化问题通常是在满足多个条件的情况下搜索函数的最小值。虽然从严格的数学角度可以抽象地考虑这些问题，但其实践意义非常明显，例如在结构优化和物流运营优化方面。

5.1 结构优化

拓扑优化 ：旨在通过改变构成结构的元素的刚度分布来最小化成本，以获得结构节点的最佳位置。
连接性优化 ：在已知结构节点的情况下，确定哪些节点必须通过杆件连接。
截面优化 ：在确定结构拓扑和连接性后，确定结构的最佳截面，使总成本最小。

5.2 物流运营优化

在配送或运输网络中，为了最小化总成本，需要确定通过节点的连接顺序，以减少总运输单位（如吨/公里）。这类问题常见的有连接性优化问题（当还没有运输网络时）和网络优化问题（当已经存在网络时，确定覆盖网络的顺序）。

然而，大多数情况下，传统的解析方法并不适用，原因如下：
- 函数通常不是在整个实数域上定义的，变量的可能值限制在设计空间内。例如，优化钢筋混凝土悬臂墙的截面时，面积不是连续函数，而是限于标准型材。
- 函数可能无法以显式形式表达，只能通过算法计算其值，因此没有函数的表达式，也没有解析方法来计算其导数，只能进行近似计算。
- 即使每个设计变量可以取任意值，也可能存在设计条件间接使某些变量组合无效。例如，计算 L 形墙时，0.5 米的墙趾和 2 米的墙踵可能由于墙的稳定性原因不兼容。

5.3 改进的遗传算法算子

在遗传算法中，算子的质量衡量了使用该算子相对于其他算子对算法的改进程度。一般来说，有爬山类型的算法和采样类型的算法。爬山类型的算法从一代到下一代单调地改进解决方案，而采样类型的算法则通过伪随机尝试大量解决方案来搜索最优解。

当可能的设计数量较多时，爬山类型的算法优于采样类型的算法；反之，如果设计空间非常有限，更系统的搜索程序能够更快地找到解决方案。

为了提高遗传算法在土木工程优化问题中的效率，提出了一种新的交叉类型算子，并在相对简单的问题（如钢筋混凝土悬臂墙的成本最小化）上研究了其应用效率。通过这种方式，可以更好地利用遗传算法的优势，解决土木工程中的复杂优化问题。

综上所述，无论是工业环境中的多智能体系统规划，还是土木工程中的成本优化问题，都可以通过智能算法和优化策略得到有效的解决。这些方法不仅提高了系统的效率和性能，还为实际应用提供了可靠的解决方案。

工业环境中的智能规划与优化：TB - CBP - BDI 与遗传算法应用解析

6. 遗传算法在悬臂墙成本优化中的具体应用

在土木工程中，钢筋混凝土悬臂墙的成本优化是一个重要的实际问题。我们可以利用遗传算法结合新提出的交叉类型算子来解决这个问题。

6.1 问题建模

首先，我们需要将悬臂墙的设计问题转化为一个可以用遗传算法求解的优化问题。悬臂墙的设计变量通常包括墙趾长度、墙踵长度、墙身厚度等。我们的目标是在满足墙的稳定性、承载能力等设计条件下，最小化悬臂墙的成本。

设设计变量为 (x = [x_1, x_2, \cdots, x_n])，其中 (x_i) 表示第 (i) 个设计变量（如墙趾长度、墙踵长度等）。成本函数 (f(x)) 表示悬臂墙的成本，它是设计变量的函数。同时，我们需要考虑各种设计约束条件 (g_j(x) \leq 0)，(j = 1, 2, \cdots, m)，例如墙的抗滑稳定性、抗倾覆稳定性等。

6.2 遗传算法流程

初始化种群 ：随机生成一组初始的设计方案作为种群，每个设计方案对应一个染色体。染色体由设计变量的编码表示，例如可以使用二进制编码。
适应度评估 ：对于种群中的每个染色体，计算其对应的悬臂墙成本 (f(x))，并根据设计约束条件判断该方案是否可行。可行方案的适应度可以定义为 (F = \frac{1}{f(x)})，不可行方案的适应度可以设置为一个较小的值，以降低其被选择的概率。
选择操作 ：根据适应度值选择一定数量的染色体作为父代，用于产生下一代。常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。
交叉操作 ：使用新提出的交叉类型算子对父代染色体进行交叉操作，产生子代染色体。交叉操作的目的是将父代的优良基因组合到子代中，以提高种群的整体质量。
变异操作 ：对子代染色体进行变异操作，以引入新的基因，增加种群的多样性。变异操作可以随机改变染色体中的某些基因值。
更新种群 ：将子代染色体加入到种群中，替换部分适应度较低的染色体，形成新的种群。
终止条件判断 ：判断是否满足终止条件，例如达到最大迭代次数、适应度值收敛等。如果满足终止条件，则输出最优解；否则，返回步骤 2 继续迭代。

以下是遗传算法在悬臂墙成本优化中的 mermaid 流程图：

graph TD
    A[开始] --> B[初始化种群]
    B --> C[适应度评估]
    C --> D{是否满足终止条件}
    D -- 是 --> E[输出最优解]
    D -- 否 --> F[选择操作]
    F --> G[交叉操作]
    G --> H[变异操作]
    H --> I[更新种群]
    I --> C

6.3 新交叉类型算子的作用

新提出的交叉类型算子在悬臂墙成本优化中起着关键作用。它能够更好地保留父代染色体中的优良基因，同时产生更具多样性的子代染色体。通过在相对简单的悬臂墙成本优化问题上的应用研究，我们可以发现，使用新算子后，遗传算法能够更快地收敛到最优解，并且得到的最优解的质量更高。

例如，在传统的交叉算子中，可能会出现某些优良基因在交叉过程中丢失的情况，导致算法收敛速度变慢。而新的交叉类型算子通过特殊的交叉规则，能够有效地避免这种情况的发生，提高了算法的效率和性能。

7. 两种优化方法的对比与综合应用思考

TB - CBP - BDI 算法和遗传算法分别应用于工业环境中的多智能体系统规划和土木工程中的成本优化问题，它们各有特点和优势。

7.1 对比分析

方法	应用场景	优势	局限性
TB - CBP - BDI 算法	工业环境中的多智能体系统规划，如保安监控路线规划	引入新颖机制考虑时间限制，基于 BDI 模型，具有强大、灵活、模块化和适应性强的特点，能满足多种工业环境需求	对于复杂的时间限制和环境变化，算法的计算复杂度可能较高
遗传算法	土木工程中的成本优化问题，如悬臂墙成本最小化	能够处理复杂的非线性优化问题，通过进化搜索找到全局最优解，新算子可提高算法效率	收敛速度可能较慢，需要合理设置参数，对初始种群的选择较为敏感

7.2 综合应用思考

在实际应用中，我们可以考虑将两种方法进行综合应用。例如，在一个大型的工业项目中，既涉及到多智能体系统的规划（如物流配送中的车辆调度、车间生产中的设备监控等），又涉及到土木工程结构的设计（如厂房的基础设计、挡土墙的设计等）。

我们可以先使用 TB - CBP - BDI 算法对多智能体系统进行规划，确定各个智能体的任务和行动路线。然后，对于其中涉及到土木工程结构设计的部分，使用遗传算法进行成本优化。这样可以充分发挥两种方法的优势，提高整个项目的效率和经济效益。

另外，我们还可以考虑将两种方法进行融合，例如在遗传算法中引入时间限制的概念，或者在 TB - CBP - BDI 算法中使用遗传算法的进化思想来优化规划策略。这种融合可能会产生更强大的优化方法，为解决复杂的实际问题提供更好的解决方案。

8. 总结与展望

通过对 TB - CBP - BDI 算法和遗传算法在工业环境和土木工程领域的应用研究，我们可以看到智能算法在解决实际问题中的巨大潜力。

TB - CBP - BDI 算法为工业环境中的多智能体系统规划提供了一种有效的方法，能够考虑时间限制，优化保安监控路线，提高系统的运行效率和安全性。遗传算法则在土木工程的成本优化问题中表现出色，通过新的交叉类型算子可以更快地找到最优解，降低工程成本。

未来，我们可以进一步研究和改进这些算法，提高它们的性能和适用性。例如，对于 TB - CBP - BDI 算法，可以研究更高效的时间限制处理机制，以应对更复杂的工业环境。对于遗传算法，可以探索更多的算子和优化策略，提高算法的收敛速度和全局搜索能力。

同时，随着人工智能和信息技术的不断发展，我们可以将这些智能算法与其他技术（如物联网、大数据、云计算等）相结合，实现更智能化、自动化的系统。例如，在工业环境中，通过物联网收集实时数据，为 TB - CBP - BDI 算法提供更准确的环境信息；在土木工程中，利用大数据分析历史项目数据，为遗传算法提供更合理的初始参数。

总之，智能算法和优化策略在工业和土木工程领域有着广阔的应用前景，我们需要不断探索和创新，以满足不断增长的实际需求。