7、自主网络物理多智能体系统在自适应资源管理中的应用

自主网络物理多智能体系统在自适应资源管理中的应用

在当今复杂多变的商业环境中，企业面临着各种不可预测的事件，如订单的突然增加或资源的意外短缺。为了应对这些挑战，自主网络物理多智能体系统（Autonomous Cyber - Physical Multi - agent Systems，CP MAS）在自适应资源管理（Adaptive Resource Management，ARM）中展现出了巨大的潜力。

1. 数字孪生技术与自适应资源管理

系统行为可用于低成本地进行数值实验。数字孪生（Digital Twin，DT）不仅可在系统设计阶段使用，还能在运行时在线预测系统行为。如今，DT通常被视为一系列“数字对象”，它们包含了对应“实体”对象整个生命周期各阶段的各种可用数字信息，镜像反映着实体对象的生命历程。

在自适应资源管理领域，ARM的未来与高度互联的“自主事物”相关联。例如在农业中，空中作业的自主无人机需要与田间的全自动农业机器人以及基于云的人类、机器、肥料、金融资源等实时调度器进行协作。自主CP MAS for ARM旨在无需调度员或管理、物流专家参与的情况下，以无人方式管理任何资源（人类或机器人）的车队，实现订单的自动处理、调度、优化、确认并将指令发送给工人或机器人。

然而，设计MAS需要对特定领域的知识进行数字化，这会强烈影响决策的质量和效率。在自适应资源管理方法中，引入了资源管理问题的基本本体，它规定了与自适应资源管理相关的主要概念类和关系。例如，概念包括“订单”“任务”“流程”“产品”“资源”等，关系如流程“由……组成”任务、任务“需要”资源、任务与另一个任务是“前后”关系等。这些概念和关系预先构建在软件智能体的相关基本类中，智能体可以创建概念实例的