23、工业应用多智能体系统：设计、开发与挑战

工业应用多智能体系统：设计、开发与挑战

1. 引言

复杂工业设施具有规模大、子过程及其动态复杂、信息过载等特点。例如，复杂过程设备和流程的维护、管理以及集成运行，对保障工厂人员和环境安全、及时交付优质产品起着关键作用。然而，由于系统规模、范围和复杂性，工厂人员难以及时预测、诊断和控制严重异常事件。

多智能体系统（MAS）和人工智能（AI）是设计复杂工业设施智能实时管理控制系统的基石。本文将探讨从概念化到部署设计多智能体系统管理和控制复杂工业设施的各个方面。

2. 开发工业多智能体系统的挑战

尽管工业多智能体系统能提高复杂过程工厂的盈利能力和管理水平，但开发此类系统困难重重，存在诸多挑战：
- 解决方案技术的多样性 ：工业设施管理系统的主要任务有多种实现方法。例如，故障检测和隔离可使用基于模型的定量和定性故障诊断技术以及非基于模型的方法；监督控制可使用基于规则的专家系统和基于案例的推理等AI技术。这些技术性质不同，对过程和性能要求有特定假设，确定执行工业设施管理各项任务的最佳方法困难，且所选方法可能无法满足整个系统的目标。将这些技术集成到一个智能系统中看似是唯一解决方案，但分析此类集成系统的准确性、一致性和稳定性更难。
- 知识来源的多样性 ：过程知识如过程手册、操作经验、过程模型和历史数据不完整且分散。因此，需要将知识源整合为可在智能系统中有效使用的形式，基于本体的知识组织方法就是这样的技术。
- 过程模型和测量的不确定性 ：系统的大多数任务依赖准确的过程测量和模型。传感器测量噪声、过程干扰以及化学过程的高度非线性