多智能體系統(tǒng)通信不良檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明為多智能體系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一種基于壓迫行為模式的不良通信狀態(tài)檢測機(jī)制， 涉及多智能體系統(tǒng)通信狀態(tài)檢測領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 通信機(jī)制的優(yōu)劣則直接影響智能體間的協(xié)作效率，既是多智能體系統(tǒng)設(shè)計(jì)的最基 本底層支撐，也是決定多智能體整體性能的關(guān)鍵要素。在多智能體通信過程中，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí) 間是反映通信效率的最直觀、可靠的可度量數(shù)據(jù)。通過對響應(yīng)時(shí)間的觀測分析可知，通信分 布越均衡，系統(tǒng)內(nèi)各智能體的響應(yīng)速度越快，系統(tǒng)整體通信效率也越高。而當(dāng)系統(tǒng)中出現(xiàn)通 信過載、被動閑置以及惡意占有通信資源等通信失衡現(xiàn)象時(shí)，各智能體（agent)的通信響應(yīng) 時(shí)間大幅增加，進(jìn)而降低了各智能體間的協(xié)作效率，最終導(dǎo)致系統(tǒng)整體服務(wù)質(zhì)量的下降。因 此，消除多智能體通信過程中存在的通信失衡行為是完善多智能體通信機(jī)制設(shè)計(jì)、提高系 統(tǒng)整體性能的核心問題。
[0003] 由于多智能體結(jié)構(gòu)的分布、復(fù)雜、模糊性特征，一直以來對多智能體內(nèi)部行為規(guī)律 的研究都是一項(xiàng)非常困難的工作，不僅沒有準(zhǔn)確的描述規(guī)則，而且缺少高效的分析方法?？?慮到雖然多智能體是分布式人工智能領(lǐng)域的概念，但其本質(zhì)是對人類社會群體結(jié)構(gòu)的模擬 和仿真。因此，將社會學(xué)和管理學(xué)的一些概念和分析方法與多智能體系統(tǒng)行為規(guī)律的描述 和研究工作相結(jié)合，不僅會簡化復(fù)雜的多智能體行為過程，將抽象的智能體行為引申到常 見的人類群體行為，增加了問題的可理解性，而且可以利用其他學(xué)科已有的分析方法開展 對多智能體系統(tǒng)行為規(guī)律的研究。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種能夠全面、有效度量 多智能體系統(tǒng)通信過程中出現(xiàn)的通信過載、被動閑置及惡意占有通信資源等通信失衡現(xiàn)象 的通信狀態(tài)檢測機(jī)制。
[0005] 本發(fā)明為實(shí)現(xiàn)上述目的所采用的技術(shù)方案是：一種多智能體系統(tǒng)通信不良檢測方 法，包括以下步驟：
[0006] 根據(jù)多智能體系統(tǒng)的擬人類社會特征，通過對壓迫模式的分析，選取通信過程中 智能體工作周期內(nèi)的收發(fā)通信率作為度量指標(biāo)，將通信失衡狀態(tài)下的智能體個(gè)體映射到壓 迫行為模式的分類概念中，得到壓迫行為模式下的各智能體的角色類型；
[0007] 根據(jù)多智能體系統(tǒng)不良通信檢測的復(fù)雜性特征，分別計(jì)算系統(tǒng)級、角色級、和獨(dú)立 智能體級的通信狀態(tài)度量標(biāo)準(zhǔn)，并判斷各智能體的角色類型。
[0008] 所述壓迫行為模式下的各智能體的角色類型包括：
[0009] 壓迫智能體，向其他智能體發(fā)送超過其處理能力的信息量；
[0010] 被壓迫智能體，接收超過其自身處理能力的信息量的智能體；
[0011] 雙向壓迫智能體，接收和發(fā)送的信息量均超過自身能力的智能體；
[0012] 孤立智能體，既不接收任務(wù)信息也不發(fā)送任何信息的智能體；
[0013] 常規(guī)智能體，接收和發(fā)送均在自身能力范圍內(nèi)的信息量的智能體，屬于理想的智 能體類型。
[0014] 所述系統(tǒng)級下智能體個(gè)體通信狀態(tài)度量標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算公式如下：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種多智能體系統(tǒng)通信不良檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 根據(jù)多智能體系統(tǒng)的擬人類社會特征，通過對壓迫模式的分析，選取通信過程中智能 體工作周期內(nèi)的收發(fā)通信率作為度量指標(biāo)，將通信失衡狀態(tài)下的智能體個(gè)體映射到壓迫行 為模式的分類概念中，得到壓迫行為模式下的各智能體的角色類型； 根據(jù)多智能體系統(tǒng)不良通信檢測的復(fù)雜性特征，分別計(jì)算系統(tǒng)級、角色級、和獨(dú)立智能 體級的通信狀態(tài)度量標(biāo)準(zhǔn)，并判斷各智能體的角色類型。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的多智能體系統(tǒng)通信不良檢測方法，其特征在于，所述壓迫行 為模式下的各智能體的角色類型包括： 壓迫智能體，向其他智能體發(fā)送超過其處理能力的信息量； 被壓迫智能體，接收超過其自身處理能力的信息量的智能體； 雙向壓迫智能體，接收和發(fā)送的信息量均超過自身能力的智能體； 孤立智能體，既不接收任務(wù)信息也不發(fā)送任何信息的智能體； 常規(guī)智能體，接收和發(fā)送均在自身能力范圍內(nèi)的信息量的智能體，屬于理想的智能體 類型。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的多智能體系統(tǒng)通信不良檢測方法，其特征在于，所述系統(tǒng)級 下智能體個(gè)體通信狀態(tài)度量標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算公式如下：
其中： n (X)為X的基數(shù)； S(Ai)為Ai的發(fā)送信息量； R(Ai)為Ai的接收信息量； R為扮演同一角色智能體的子集； S為MAS系統(tǒng)中智能體集合； Ai 為智能體，Ai e S，i e [l，n]; T(Ai)為智能體Ai的工作周期； BS (Ai)是智能體Ai工作周期內(nèi)的發(fā)送信息率和整個(gè)系統(tǒng)中各智能體發(fā)送信息率均值 的比例；BS (Ai) e [〇, η⑶]，CMS (Ai) =O表示Ai不發(fā)送任何消息；BS (Ai) =η⑶表示系統(tǒng)中 的所有消息都是由Ai發(fā)送的； MS(Ai)是智能體Ai工作周期內(nèi)的接收信息率和整個(gè)系統(tǒng)中各agent接收信息量均 值的比例；MS(Ai)=n⑶表示系統(tǒng)中的所有消息都是由Ai接收的；MS(Ai) e [〇，n⑶]， CMR(Ai)=O表示Ai不接收任何消息。 所述系統(tǒng)級下智能體個(gè)體通信狀態(tài)分類規(guī)則如下： 當(dāng)BS (Ai)遠(yuǎn)大于1時(shí)，則Ai為壓迫智能體； 當(dāng)MS (Ai)遠(yuǎn)大于1時(shí)，則Ai為被壓迫智能體； 當(dāng)BS(Ai)和MS (Ai)均遠(yuǎn)大于1時(shí)，則將Ai為雙向壓迫智能體； 當(dāng)BS (Ai)和MS (Ai)均接近O時(shí)，則Ai為孤立智能體； 當(dāng)BS (Ai)和MS (Ai)均接近1時(shí)，則Ai為常規(guī)智能體。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的多智能體系統(tǒng)通信不良檢測方法，其特征在于，所述系統(tǒng)級 下系統(tǒng)整體通信狀杰度量標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算公式如下：
其中： η⑶為S的基數(shù)； BS (Ai)是智能體Ai工作周期內(nèi)的發(fā)送信息率和整個(gè)系統(tǒng)中各智能體發(fā)送信息率均值 的比例；BS(S) e [〇, η⑶]，BS⑶=O表示沒有任何智能體發(fā)送消息；BS⑶=η⑶表示系統(tǒng) 中的所有消息都是由某一智能體發(fā)送的； MS (Ai)是智能體Ai工作周期內(nèi)的接收信息率和整個(gè)系統(tǒng)中各agent接收信息量均值 的比例；MS (Ai) e [〇, n (S) = CMR(Ai)=O表示Ai不接收任何消息；MS (Ai)=Ii⑶表示系統(tǒng)中的 所有消息都是由Ai接收的； 所述系統(tǒng)級下系統(tǒng)整體通信狀態(tài)分類規(guī)則如下： 當(dāng)BS(S)遠(yuǎn)大于1的系統(tǒng)分類為壓迫型系統(tǒng)； 當(dāng)MS(S)遠(yuǎn)大于1的系統(tǒng)分類為被壓迫型系統(tǒng)； 當(dāng)BS(S)和MS(S)均遠(yuǎn)大于1的系統(tǒng)分類為雙向壓迫型系統(tǒng)； 當(dāng)BS⑶和MS⑶均接近0的系統(tǒng)分類為孤立型系統(tǒng)； 當(dāng)BS(S)和MS(S)均接近1的系統(tǒng)分類為常規(guī)型系統(tǒng)，不存在壓迫模式。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的多智能體系統(tǒng)通信不良檢測方法，其特征在于，所述角色級 下智能體個(gè)體通信狀態(tài)度量標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算公式如下：
具中=K(Ai)為糸統(tǒng)中所有與Ai功能角笆芙型相冋的智能體群體集合；n(K)為R的基 數(shù)；S(Ai)是智能體Ai工作周期內(nèi)的發(fā)送信息率；R(Ai)是智能體A iI作周期內(nèi)的接收信息 率； BR(Ai)是Ai工作周期內(nèi)的發(fā)送信息率和與Ai扮演同一角色的智能體發(fā)送信息率均值 的比例；BR(Ai) e [〇，n(R)]，BS⑶=0表示Ai沒有發(fā)送任何消息；BR(Ai)=Ii(R)表示系統(tǒng)中 的所有消息都是由Ai發(fā)送的； MR(Ai)是Ai工作周期內(nèi)的接收信息率和與Ai扮演同一角色的智能體接收信息率均值 的比例；MR(Ai) e [(^n(S)=MR(Ai)=O表示Ai不接收任何消息；MR(A i)=Ii⑶表示系統(tǒng)中的 所有消息都是由Ai接收的； 所述角色級下智能體個(gè)體通信狀態(tài)分類規(guī)則如下： 當(dāng)BR(Ai)遠(yuǎn)大于1時(shí)，則Ai為壓迫智能體； 當(dāng)MR(Ai)遠(yuǎn)大于1時(shí)，則Ai為被壓迫智能體； 當(dāng)BR(Ai)和MR(Ai)均遠(yuǎn)大于1時(shí)，則將Ai為雙向壓迫智能體； BR(Ai)和MR(Ai)均接近0時(shí)，則Ai為孤立智能體； 當(dāng)BR(Ai)和MR(Ai)均接近1時(shí)，則Ai為常規(guī)智能體。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的多智能體系統(tǒng)通信不良檢測方法，其特征在于，所述角色級 包括特定角色級，該類型智能群體的通信狀態(tài)度量標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算公式如下：
其中： BR(Ap與MR(Ap分別是智能體~在角色級度量下的通信壓迫與被壓迫狀態(tài)度量標(biāo)準(zhǔn)。 BR(R)是R集的壓迫行為強(qiáng)度；BR (R) e [〇, n (S)] ,BR(R)=O表示R集中沒有任何智能 體發(fā)送消息；BR(R) =n (R)表示R集中的所有消息都是由某一智能體發(fā)送的； MR(R)是R集的被壓迫行為強(qiáng)度；MR(R) e [〇, η⑶]，MR(R)=O表示R集中沒有任何智 能體接收消息；MR(R) =n (R)表示R集中的所有消息都是由某一智能體接收的； 所述特定角色類型智能群體通信狀態(tài)分類規(guī)則如下： 接收或發(fā)送任何信息的角色被分類為孤立型角色； BR(R)值遠(yuǎn)高于1的角色分類為壓迫型角色； MR(R)值遠(yuǎn)高于1的角色分類為壓迫型角色； BR(R)和MR(R)值均遠(yuǎn)高于1的角色分類為雙向壓迫型角色； BR(R)和MR(R)值均接近于1的角色劃分為常規(guī)型角色，既不被壓迫也不發(fā)起壓迫行 為。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的多智能體系統(tǒng)通信不良檢測方法，其特征在于，所述獨(dú)立智 能體級通信狀態(tài)度量標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算公式如下：
其中： CA度量標(biāo)準(zhǔn)通過對比Ai的收發(fā)信息量比值來確定Ai的分類； CA(Ai) e [〇，1]，CA (Ai)=O表示Ai沒有接收任何智能體發(fā)送消息； CA(Ai)=I表示Ai沒有發(fā)送任何消息； 所述獨(dú)立智能體級通信狀態(tài)劃分標(biāo)準(zhǔn)如下： CA(Ai)值接近0. 5的可以劃分為常規(guī)智能體； CA(Ai)值遠(yuǎn)低于0. 5的劃分為壓迫智能體； CA(Ai)值遠(yuǎn)低于0. 5的劃分為被壓迫智能體； CA(Ai)值為0的是孤立型。
【專利摘要】本發(fā)明為多智能體系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一種基于壓迫行為模式的不良通信狀態(tài)檢測機(jī)制，涉及多智能體系統(tǒng)通信狀態(tài)檢測領(lǐng)域。本發(fā)明根據(jù)多智能體系統(tǒng)的擬人類社會特征，通過對壓迫模式的分析，選取通信過程中智能體工作周期內(nèi)的收發(fā)通信率作為度量指標(biāo)，將通信失衡狀態(tài)下的智能體個(gè)體映射到壓迫行為模式的分類概念中，得到壓迫行為模式下的各智能體的角色類型；根據(jù)多智能體系統(tǒng)不良通信檢測的復(fù)雜性特征，分別計(jì)算系統(tǒng)級、角色級和獨(dú)立智能體級的通信狀態(tài)度量標(biāo)準(zhǔn)，并判斷各智能體的角色類型。該方法能夠準(zhǔn)確的定位引起通信失衡狀態(tài)的不良通信結(jié)構(gòu)，并通過消除系統(tǒng)中的壓迫行為提高了系統(tǒng)的整體服務(wù)質(zhì)量。
【IPC分類】G06F19-00
【公開號】CN104636582
【申請?zhí)枴緾N201310566789
【發(fā)明人】郭銳鋒, 張函, 耿聰, 王鴻亮
【申請人】中國科學(xué)院沈陽計(jì)算技術(shù)研究所有限公司
【公開日】2015年5月20日
【申請日】2013年11月12日