谈谈分布式多智能体中的显式协调机制

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龚浩华,QQ 29185807,月牙寂 道长

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官方一点,先解释下什么是协调机制。协调机制是指多个子问题求解器agent之间进行信息交互并因此决定自己行为时所共同约定的规则。设计良好的协调机制,可以有效的调节各个agent之间的行为,自治性的调整组织结构,快速有效地解决局部与全局的矛盾,使得整个智能系统获得优良的性能。

那么什么是分布式多智能体呢?本博客的前面已经介绍了,什么是AOP。其中agent翻译成智能体,这里只是单体的智能体。那么分布式多智能体,则为Multi-AgentSystem,MAS,或者是分布式多智能体技术Multi-AgentTechnology, MAT。这个是分布式人工智能中的一个重要分支。

分布式多智能体的优势,在于其自组织性,具有快速,实时,自治性的优势,目前大部分应用于调度系统,包括智能制造,当然互联网方面的话,k8s则是一个非常典型的例子。

那么今天主要是谈谈协调机制中的显式协调机制。那么显式协调机制分为哪几种呢?下面简单的谈谈。

基于投标机制的cnp

基于投标机制的cnp(contactnet protocol)。这个是Smith和Davis在20世纪80年代提出来的分布式协商机制,目的是为了将现实市场中的合同思路来解决分布式人工智能中的任务分配问题。

在基本的合同网中,存在两个agent角色,管理者(manager),职责为管理任务需求;合同者(contactor),职责为执行任务。通过对招投标的过程抽象与简化,则有了如下模型。

注明:本图来自论文: 合同网协议改进研究现状与展望,装备学院学报 2016年12月 第27卷 第6期

目前有一些基于这个基本合同网的改进,如,基于信任评价的招标,通过对合同者进行信用评分,将其分成若干的信用等级。然后优先对信用等级高的用户分配任务。如果了解k8s的话,看到这里就应该明白了,k8s的调度就是基于这种模式。

那么具体的投标机制可以有几种呢?

1、        基于任务的投标

将任务作为标书,发布出去,各个agent根据自身的资源情况,来进行竞标。使得任务进行自动调度

2、        基于资源的投标

将现有的不同资源情况,发布出去,然后各个任务根据自身的情况,来进行标对各自的资源。使得资源自动匹配利用,达到资源的优化利用

3、        基于两者的双向投标

通过双向的投标,达到一种更好的协商

基于拍卖机制的协商机制

这里的拍卖机制与合同协商机制类似,但拍卖机制的话,相对比而言,并不是一种全信息的协商,而是在一种不完全信息下的博弈。拍卖方希望通过拍卖的方式将任务实现目标最优,而投标方,则希望通过最小的消耗来完成更多的任务。通过这种协商机制,来达到系统的自动寻优。

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