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