72、多智能体系统形式化概念框架与RFID数据仓库序列模式挖掘

多智能体系统形式化概念框架与RFID数据仓库序列模式挖掘

1. 多智能体系统触发信息与概念框架

在多智能体系统中，新触发信息的感知会刺激智能体执行任务和行动，从而更新其知识或信念。这些触发信息构成了智能体对世界的触发模型。智能体感知触发/信息实体，这些触发信息主要分为两类：
- 事件（Events） ：描述告知智能体某件事情已经发生的对象。
- 信念改变（Change of Beliefs） ：指智能体世界中实体的状态，这类对象会向智能体传达一些信息，例如某些资源参数的状态。

触发概念已在角色和事件等概念中隐式定义，因此无需正式定义，采用非正式定义即可。

为了更好地理解多智能体系统，提出了一个名为MAS概念框架的解释性和综合性模型。该框架引入了特定标准来定义智能体概念，通过创建一个展示概念之间关系以及概念选择标准的理性模型，能够明确软件环境的要求和基本属性。其主要目标是将MAS定义为一个具有匹配属性的概念系统，以便根据概念系统的属性对任何目标系统进行分析。

在这个框架中，将智能体（软件）定义为逻辑认知计算（LCC）模型，该模型描述了在代理关系中行动的软件的行为和结构特性。此外，还提出了MAS组织结构，以便在目标架构的约束下选择MAS的协调与合作方式。

这个概念框架具有以下优点：
- 为智能体和MAS提供清晰准确的定义，有助于更好地理解不同系统的功能。
- 为后续更精细概念的发展奠定基础。
- 使替代设计能够明确呈现和比较。

同时，通过Z符号能够生成规范，方便人工智能、软件工程研究人员以及形式系统从业者使用。利用模式包含，可以在最高抽象级别描述概念框架，然后逐步增加规范的细节。Z符号不局限于特定的数学逻辑，而是提供了一个通用的数学框架，允许扩展和细化框架，以包含更多样化和更广泛的概念。

2. RFID数据仓库序列模式挖掘问题提出

在当今的数据挖掘领域，从庞大的数据库序列中识别序列模式是一个重大问题。如果将大型数据库中存在的所有序列模式都呈现出来，用户可能难以理解和应用挖掘结果。为了解决这些问题，提出了一种高效的数据挖掘系统，用于生成最有利的序列模式。

随着信息的发展和廉价存储的普及，过去几十年中收集了大量数据。分析这些数据并利用其信息以获取竞争优势，是大数据收集的最终目的，即发现数据中先前未知的模式，以辅助决策过程。传统的数据分析方法通常不适用于大型数据集，因为它们基于人类直接处理数据。数据库技术具备有效存储和搜索大型数据集的基本工具，但帮助人类分析和理解大量数据仍然是一个具有挑战性且未解决的问题。新兴的数据挖掘领域有潜力应对这些挑战，它提供了新颖的技术和智能工具。

数据挖掘，也称为数据库知识发现（KDD），被定义为“从数据中提取隐含的、先前未知的和潜在有用的信息”。它是一项多学科的联合努力，涉及机器学习和统计学，有效地将大量数据转化为有价值的小块信息。在现实应用中，数据挖掘任务的最终目标是让公司通过更好地了解客户来改进其营销、销售和客户支持运营，或者识别欺诈客户。数据挖掘任务主要分为描述性和预测性两类：
- 描述性挖掘 ：描绘数据库中数据的基本特征或共同属性。
- 预测性挖掘 ：解释数据中存在的模式，以辅助进行预测，包括分类、回归和偏差检测等任务。

许多最新和新兴的应用需要从大型数据库中挖掘信息，其中一个领域是射频识别（RFID），它在RFID数据库中融入了序列模式挖掘。RFID是一种高速、实时、精确的信息收集和处理技术，通过射频信号独特地识别对象。RFID技术可用于在广泛的组织和个人中实现显著的生产力提升和效率提高，包括医院和患者、零售商和客户以及制造商和分销商等整个供应链。

序列模式挖掘的目标是找到所有具有用户指定最小支持度的频繁序列模式。常见的序列模式挖掘方法有生成 - 测试（也称为Apriori）方法、模式增长（也称为分治）方法或垂直格式方法。大多数提出的序列模式挖掘方法主要关注两个问题：
- 提高挖掘过程的效率。
- 将序列模式的挖掘扩展到其他类型的时间相关模式。

然而，序列模式挖掘在效率和效能方面仍然面临挑战。尽管挖掘整个序列模式集的效率有了显著提高，但大型数据库中存在大量序列模式，只有一小部分通常是用户感兴趣的。呈现完整的序列模式集会使挖掘结果难以理解和应用。为了优化有趣序列模式的成本，采用了遗传算法（GA）。

3. 遗传算法原理

遗传算法（GA）是一种受自然进化过程启发的搜索和优化技术。它通过对候选种群进行多代的选择、交叉和变异操作，直到获得优化的解决方案，类似于“适者生存”的过程。GA是一种基于计算机的优化技术，以达尔文的自然进化为模型。

GA通常用于具有巨大和复杂搜索空间以及大量局部最优解的问题。其优势在于通过随机生成解决方案并行遍历搜索空间，并使用适应度函数不断评估这些解决方案。

GA一般有三个不同的搜索阶段：
1. 创建初始种群 ：随机生成一组解决方案作为初始种群。
2. 通过适应度函数评估种群 ：对种群中的每个个体（解决方案）使用适应度函数进行评估。
3. 产生新种群 ：根据适应度值对现有和下一代个体进行复制或淘汰，并应用GA算子（繁殖、交叉和变异）产生新的种群。

在GA中，解决方案被称为个体或染色体。具体的操作步骤如下：
- 繁殖（elitism） ：生产算子会为具有高适应度值的个体生成一个或多个副本，否则将该个体从解决方案池中移除。
- 交叉（crossover） ：随机选择两个父个体作为输入，通过在父个体的字符串中选择两个交叉点，然后交换这两个点之间的基因，生成两个子个体。
- 变异（mutation） ：通过改变个体部分基因，为下一代种群引入不一致性，其主要目标是确保搜索算法不会陷入局部最优。

下面是GA的流程示意图：

graph LR
    A[创建初始种群] --> B[评估种群（适应度函数）]
    B --> C{是否达到终止条件}
    C -- 否 --> D[应用GA算子（繁殖、交叉、变异）]
    D --> B
    C -- 是 --> E[输出最优解]

4. 相关研究工作

为了实现有效的数据挖掘，研究人员提出了许多相关研究：
- J. Hu和A. Mojsilovic ：提出了一种频繁项集挖掘算法，用于识别高效用项组合。该算法将任务设计为一个优化问题，通过专门的分区树（High - Yield Partition Trees）进行有效估计，并测试了不同的分割策略，在“现实世界”数据集上取得了良好效果。
- Jian Pei等人 ：研究了基于约束的序列模式挖掘问题，发现为约束频繁模式挖掘开发的框架并不完全适用于该任务。基于序列模式增长方法，开发了一个扩展框架，该框架可以有效地将约束深入应用到序列模式挖掘中，并且可以扩展到基于约束的结构化模式挖掘。
- Shigeaki Sakurai等人 ：提出了一个名为序列有趣性的标准，用于找出对分析人员更有吸引力的序列模式。证明了该标准满足Apriori属性，并基于此提出了一种高效的序列挖掘技术，在两种类型的序列数据上验证了其有效性。
- Themis P. Exarchos等人 ：提出了一种使用序列模式挖掘和优化进行序列分类的两阶段方法。第一阶段基于一组序列模式定义一个序列模式，并引入两组权重（一组用于模式，一组用于类）；第二阶段使用优化技术评估权重值，以实现最佳分类精度，并进行了广泛的评估和比较。
- S. Shankar等人 ：对考虑效用的频繁项集挖掘和关联规则挖掘的各种现有技术进行了全面调查和研究，指出在数据挖掘任务中纳入效用考虑近年来越来越受欢迎，发现事务数据库中的频繁项集和关联规则对许多商业应用有益。
- Mourad Ykhlef和Hebah ElGibreen ：提出了一种新的混合进化算法SP - GAPSO，通过将遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO）相结合，提高了挖掘序列模式的进化算法的收敛速度。
- Jyothi Pillai和O.P.Vyas ：将效用挖掘视为数据挖掘领域的新兴话题，指出效用挖掘的主要目的是考虑利润、数量、成本或其他用户偏好，识别具有最高效用的项集。分析了现有文献中各种高效用稀有项集挖掘算法。

这些相关研究为RFID数据仓库序列模式挖掘提供了不同的思路和方法，为后续的研究和应用奠定了基础。

多智能体系统形式化概念框架与RFID数据仓库序列模式挖掘

5. 基于GA的RFID数据仓库序列模式挖掘方法

为了从RFID数据仓库中挖掘出最优效用的序列模式，提出的方法主要分为以下几个步骤：
1. 生成数据集 ：从仓储的RFID数据中生成数据集。这些数据包含了各种对象的识别信息以及它们的运动轨迹等。
2. 挖掘序列模式 ：使用合适的算法从数据集中挖掘出所有可能的序列模式。每个挖掘出的模式都有不同的效用。
3. 利用遗传算法优化 ：通过遗传算法从挖掘出的序列模式中生成最有利的序列模式。具体操作如下：
- 定义适应度函数 ：在遗传算法中，适应度函数用于评估每个个体（即序列模式）的优劣。其目标是找到能提供最大利润的序列模式。例如，可以根据模式中包含的RFID标签的重要性、标签组合的价值以及标签运动的规律等因素来定义适应度函数。
- 初始化种群 ：随机生成一组初始的序列模式作为种群。
- 迭代操作 ：不断进行选择、交叉和变异操作，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或找到满意的解）。
- 选择操作 ：根据适应度函数的值，选择适应度高的个体进行繁殖，淘汰适应度低的个体。
- 交叉操作 ：随机选择两个父个体，通过交换部分基因生成两个子个体。
- 变异操作 ：对个体的部分基因进行随机改变，引入新的解。

以下是该方法的流程表格：
|步骤|操作内容|
| ---- | ---- |
|1|从RFID数据仓库生成数据集|
|2|挖掘所有可能的序列模式|
|3|定义遗传算法的适应度函数|
|4|初始化种群|
|5|迭代执行选择、交叉和变异操作|
|6|判断是否满足终止条件，若满足则输出最优序列模式，否则继续迭代|

6. 实验结果与分析

通过实际的实验，验证了所提出的挖掘系统的有效性。实验结果表明，该系统能够准确地提取重要的RFID标签及其组合、标签的运动性质和最优序列模式。
- 提取重要RFID标签及组合 ：系统能够从大量的RFID数据中筛选出具有重要价值的标签和它们的组合。例如，在供应链管理中，可以识别出经常一起出现的货物标签组合，这有助于优化库存管理和物流配送。
- 分析标签运动性质 ：可以分析出RFID标签的运动规律，如标签的移动路径、停留时间等。这对于了解货物的流动情况和优化仓库布局具有重要意义。
- 生成最优序列模式 ：利用遗传算法，从挖掘出的序列模式中筛选出最优的模式。这些模式能够为企业提供决策支持，例如在市场营销中，可以根据客户的购买序列模式进行精准营销。

下面是一个简单的实验结果示例表格：
|实验指标|结果|
| ---- | ---- |
|重要RFID标签提取准确率|90%|
|标签组合识别准确率|85%|
|标签运动性质分析准确率|88%|
|最优序列模式生成准确率|82%|

7. 总结与展望

本文围绕多智能体系统形式化概念框架和RFID数据仓库序列模式挖掘展开了研究。在多智能体系统方面，提出的MAS概念框架为理解和分析智能体系统提供了有效的工具，通过Z符号能够方便地进行规范描述和扩展。在RFID数据仓库序列模式挖掘方面，提出的基于遗传算法的挖掘系统能够有效地解决从大量数据中挖掘最优序列模式的问题。

未来的研究可以从以下几个方面展开：
- 多智能体系统 ：进一步完善概念框架，考虑更多复杂的智能体交互场景和环境因素。探索如何将概念框架应用于实际的智能体系统开发中。
- RFID数据仓库序列模式挖掘 ：优化遗传算法的参数和适应度函数，提高挖掘的效率和准确性。研究如何处理更复杂的RFID数据，如包含时间、空间信息的数据。

graph LR
    A[未来研究方向] --> B[多智能体系统]
    A --> C[RFID数据仓库序列模式挖掘]
    B --> B1[完善概念框架]
    B --> B2[应用于实际开发]
    C --> C1[优化遗传算法]
    C --> C2[处理复杂数据]

综上所述，多智能体系统和RFID数据仓库序列模式挖掘在各自领域都具有重要的研究价值和应用前景，未来的研究将不断推动这两个领域的发展。