分布式环境下Agent的联盟方法及其应用-计算机应用专业论文.docxVIP

上海交通大学硕士学位论文摘要 上海交通大学硕士学位论文 摘要 第 第 I 页 万方数据 分布式环境下 Agent 的联盟方法及其应用 摘 要 在分布式环境下对一组任务高效的构建联盟一直是 Agent 研究领域 的一个热门问题。现有几乎所有的解决方案都是认为任务之间是没有关 联的。但是，实际上任务之间是有逻辑上的依赖关系的，将这些有依赖 关系的任务分配给不同的 Agent 会产生转移成本。为此，我们需要设计 出一种联盟策略来解决此类问题。 针对上述问题，本文进行了如下几方面的研究工作： 1. 针对现有的分布式环境下的研究工作都无法解决带有相互依赖 关系和转移成本的任务流程问题，同时，现有的分布式多 Agent 系统在构建联盟过程中普遍存在速度较慢、精确率不高的情况。 为此，本文提出了一种基于可控制的信息披露机制算法来构建最 优联盟，高效的求解这类问题。实验结果表明，相比传统的信息 不披露策略，本文的信息披露算法能够更快的形成联盟，并且具 有更大的联盟净收益。 2. 重点讨论了对于多个相似的任务，如何学习历史的联盟信息，以 加快新任务的联盟构建速度的问题。针对分布式和多任务两个关 键点，我们制定了两种不同的学习机制：学习 Agent 的成本信息 与学习任务的结构特征。用详细的描述对这两种学习机制分别从 背景、算法、实验进行了全面的讨论，并对二者的利弊进行了一 定的分析。 第 第 II 页 万方数据 3. 通过一个分布式环境下服务组合的实际应用例子详细的阐述了 Agent 通过多轮协商最终形成联盟的整个过程，对算法的思想进 行了很好的描述。最后还从另一个节省预算开支的角度，引入双 边协商的思想，对本问题进行了优化。 关键词：Agent 联盟，逻辑依赖关系，转移成本，分布式环境，信息披露， 学习机制，双边协商 上海交通大学硕士学位论文ABS 上海交通大学硕士学位论文 ABSTRACT 第 第 PAGE IV 页 万方数据 The Method and Application of Agent Coalition Formation in Distributed Setting ABSTRACT Forming coalitions for a group of tasks efficiently in a distributed setting is a practical problem and a hot research topic in agent research. Most of current solutions for this problem are based on the assumption that there is no relationship between these tasks. However, logical interdependent relationships may exist between tasks so that transfer costs will be incurred when interdependent tasks are assigned to different agents. In order to solve this problem, a new coalition formation strategy needs to be proposed. In response to these issues, the main efforts of this paper are as follows: As all the related work of agent coalition in distributed setting cannot be applied to the task process with logical interdependent relationship and transfer cost, meanwhile, exiting distributed Multi-Agent Systems generally have a low speed and accuracy in forming coalitions. To solve this problem, a coalition formation strategy is proposed. In this strategy, it is allowed that agents disclose some personal cost information to compete for tasks in a controlled way.