4、多智能体系统：模拟与应用综合解析

多智能体系统：模拟与应用综合解析

1. 智能体架构

1.1 BDI 架构

在智能体的决策组件中，会对相关因素进行分析和选择，以触发与智能体信念相匹配的一组计划。若找不到合适的计划，问题求解器会将初始问题分解为子问题，生成智能体需达成的子目标。当智能体选择执行某个计划时，该计划的动作会转化为意图，进而产生环境动作以及与其他智能体的通信。BDI 架构的主要优点是能创造出模仿理性人类的行为。例如，Jason 平台就支持使用 BDI 编程进行基于智能体的模拟。

1.2 混合架构

认知型和反应型这两种主要的智能体类型，看似提供了截然相反的解决方案，但实际上它们是互补的。为了构建最适合解决问题（在响应时间、精度或效率方面）的架构，可以创建混合架构，将这两种方法结合起来，从而构建更灵活的智能体架构。在这种架构中，智能体由独立处理反射（反应型）和反思（认知型）行为方面的模块组成。主要问题在于找到理想的控制机制，以确保这些模块之间的良好平衡和协调。著名的混合架构示例有 Touring Machine 和 InteRRap。不过，在开发开放的多智能体系统（MAS）时，采用特定架构（认知型、反应型甚至混合方法）可能存在劣势，因为不同开发者可能偏好不同类型的智能体，而在开放系统中，所有智能体必须共存，遵循执行和行为框架，并能在同一交互空间中进行交互。

1.3 智能体行为建模

为简化智能体模型，可将输入感知与输出产生之间的过程视为智能体的审议函数。因此，智能体是一个包含三个阶段的循环过程：（1）感知，（2）审议，（3）行动。用函数表示智能体 a 的行为循环（感知 / 审议 / 行动）为 Behaviora : Σ → Aa，其中 Aa