32、多智能体系统中的社交知识管理与优化

多智能体系统中的社交知识管理与优化

在多智能体系统中，智能体之间的协作和知识管理是实现高效问题解决的关键。本文将深入探讨智能体的任务规划、知识维护、通信优化以及不同功能智能体的应用，同时介绍知识改进的方法和机器学习在其中的作用。

1. 计划的生成

当智能体 A 负责任务 T 时，有两种方式生成计划：
- 使用现有计划 ：从任务库的计划部分（PLS）中选取已有的计划。
- 生成新计划 ：利用自身知识和推理机制，从任务库的问题部分（PRS）获取问题知识，找到适用的规则，得到相应的子任务列表 {Ti} 以及它们的先后顺序和适用约束。

在生成计划的过程中，智能体 A 会咨询其操作员库，为每个子任务找到合适的协作智能体，形成满足特定要求的对集 {〈Am，Tm〉}。这些要求包括：
- 对于每个任务 Tm，找到一个智能体 Am，使得在智能体 A 的 CB 中有 〈Am，B，B，β〉 存储，且 Tm ∈ β。
- 检查对集 {〈Am，Tm〉} 的适用条件 C，只有满足条件的对才会进一步评估。
- 根据智能体 Am 的负载（LoadAm）和信任度（TrustAm）评估信任度，选择信任度最高的计划作为实际计划。

智能体状态库的智能体部分是计划构建的重要资源，当状态库内容更新时，需要重新计算信任度并重新评估每个元组，以确保计划的实时性和有效性。

以下是计划生成的流程图：

graph TD
    A[智能体 A 负责任务 T] --> B{选择计划方