7、大规模多智能体系统的资源协调与容错机制

大规模多智能体系统的资源协调与容错机制

在大规模多智能体系统中，资源的有效利用和系统的容错能力是至关重要的。本文将介绍CyberOrgs模型的资源调度机制以及面向大规模多智能体系统的容错方法。

1. CyberOrgs模型基础

• Cyberorg操作 ：原始的Cyberorg操作除了可以根据状态触发外，还可以由应用参与者明确请求。Cyberorg类可以重写默认方法来处理这些请求。此外，它还可以重写为应用参与者分配时间片的方法，默认情况下，会为每个活跃的应用参与者分配固定相同数量的时间片。同时，也能重写包含默认协商策略的方法，该策略在出售时间片时只要不亏本就接受任何价格，在购买时间片时只要Cyberorg有足够的电子现金就接受任何价格。
• 应用参与者 ：应用参与者类继承自AppActor类。与Actor类的常规原语create和send不同，程序员分别使用createActor和sendMessage，语法与Actor类相同。对于每个行为方法，程序员还需包含一个方法，用于根据参数估算该方法完成所需的时间片数量，方法名通常是行为方法名与“Cost”字符串的拼接。
• 协商者 ：Cyberorg可以实例化给定的客户端和服务器协商者类，或者定义自己的协商者类，对协商策略进行定制。协商者在开始协商前需就通信协议达成一致，协商行为必须符合该协议才能成功完成协商。

2. 用户界面

用户可以使用Actor Foundry的shell程序ashell与系统进行交互。ashell将用户设为系统的根