31、累积目标的面向目标协调研究

累积目标的面向目标协调研究

1. 累积（优先）目标

软目标的概念在相关领域早已被认可。软目标不同于硬目标，不强制要求必须满足，允许一定程度的放松，常用于对非功能性需求进行建模，在其他场景也有应用价值。

一个形如 ⟨φ, {⟨π0, v0⟩, …, ⟨πn, vn⟩}, C⟩ 的目标 G，会在状态集合上产生一个偏好排序（通常是偏序）≺G。设状态 s1 为 ⟨φ1, {⟨πj, vj⟩, …, ⟨πs, vs⟩}, C1⟩，状态 s2 为 ⟨φ2, {⟨πk, vk⟩, …, ⟨πt, vt⟩}, C2⟩，当且仅当以下条件成立时，s1 ≺G s2：
- φ1 |= φ 且 φ2 |= φ
- C、C1 和 C2 各自都是可满足的
- {π0, …, πn} ∩ {πj, …, πs} ∩ {πk, …, πt} = {πu, …, πr}
- vu1 ⊕ vu2 = vu2，vr1 ⊕ vr2 = vr2 等，其中 vu1 是状态 s1 中参数 πu 关联的值，vu2 是状态 s2 中参数 πu 关联的值。

2. 累积目标的协调

由于操作环境具有动态性，新的具有不同能力的参与者可能出现，现有参与者也可能退出或不可用，因此需要进行面向目标的协调。整体协调模型中有一个中央协调代理维护系统级目标模型，边缘代理负责完成特定目标，并可与其他代理进行目标交接或交换。

以下是维护目标模型的过程（算法 1）：

Algorithm 1. Agent coordination with central coordinator
Inpu