多Agent系统协作与协调的研究

本文主要研究了多Agent的协作与协调技术。 多Agent系统是分布式人工智能研究的热点,其中Agent之间的协作和协调是多Agent系统研究的核心问题。通过Agent之间的协作和协调,不仅增强多Agent系统解决问题的能力,而且还能使系统具有更好的灵活性。本文在对Agent系统基本理论研究的基础之上,重点研究多Agent的协作和协调。提出一种通用的多Agent协作模型,分析了模型结构,并以此模型为基础,详细阐述了多Agent自发产生协作的过程。对于协调,研究通用部分全局规划(GPGP)和TAEMS,指出GPGP存在的问题,提出改进方法,并针对提出的通用多Agent协作模型设计了基于GPGP的个体Agent结构,讨论了在此结构下Agent的协调过程。 此外,本文应用多Agent系统协作、协调技术,研究电梯调度的方法。将电梯调度问题理解成为多个智能电梯单元通过协作和协调来处理随机的和不确定的呼梯任务。这种方法不同于群控调度中调度任务分派由一个群控器来完成,而是将每个电梯作为一个Agent,每个Agent能够进行计算、推理、决策,通过各电梯之间的相互协调来完成呼梯任务的分配。设计了每个单梯Agent的结构,以及多Agent协作的结构,规划原则和协调机制,编程实现了这个算法,并在实验室的电梯调度虚拟环境下进行了仿真验证,与其它调度方法进行比较。