Algorithm 版 (精华区)

发信人: ssos (存在与虚无·守拙), 信区: Algorithm
标  题: multi-agent系统的生态与社会模型(2)
发信站: 哈工大紫丁香 (2002年08月21日20:29:45 星期三), 站内信件

 二、环境与协作

    1.环境

    环境可以分为自然环境和社会环境。自然环境是指Agent所处的物理世界
(对机器人而言)或软件环境(对软件系统而言),而社会环境则是指各个Agent之
间的相互关系。

    在处理Agent和环境的关系上,以往Agent的研究重点是对应问题,即Agent
的内部表示与外部环境的对应关系。这种方法的不足之处在于:1假定Agent准
确地预见世界在某一点的状态,当其采取了某一动作后,它如何推理出世界的下
一个状态,这就是Frame问题。2这种方法具有脆弱性及不灵活性,当环境变化时
,Agent的内部表示不能作出相应的变化以适应新的环境。

    为了避免这个问题,研究者转而研究所谓的演变问题。这种方法侧重Agent
和环境的交互关系并以某种方式刻划这些关系,特别是其中的不变量及Agent和
环境的演化。此方法的特点是:1Agent是物理环境的一部分,这就意味着世界本
身就是自己最好的模型,Agent并不需要做很多的建模。事实上,环境可以看作
是Agent的外部存储器。2Agent是社会环境的一部分,Agent可以和其它Agent协
作而不必独自处理每一件事情。3Agent可以随时间和环境的变化而演化,它对一
个问题的解决是逐步递增的。

目前,在考虑演变的情况下,对环境的刻划已有了初步的研究,大致可以分为两种:
1有限状态机器。在这种环境中,Agent的行为将导致环境状态的变化,同时Agent的
输入也将相应变化,但环境状态可以变化的数目是有限的。环境的下一个状态和
Agent的下一个输入,都是当前状态和Agent的行为函数。它的缺点是忽略了环境的
不确定性。2感觉状态机器。在这种环境中,Agent的下一个输入与当前的输入及
Agent的行为有关,但下一个输入是不确定的。

    研究Agent与环境交互作用的思想有两种,一种是规划,另一种是反应。在研究
初期, 研究者并未有意识地区分两者,而是笼统地把两者统称为规划,指用来控制
一系列操作执行顺序的层次过程。长期以来,人们都把研究重点集中在前者,其中
著名的系统包括Newell和Simon的GPS以及Nillson的STRIPS等等。

    规划假定环境基本上是稳定的,Agent是改变环境的唯一重要因素,Agent和环
境的交互作用可以通过某种搜索过程来预测。但是规划的一个缺点是它没有真正
地考虑行为如何适应环境的问题,因此规划只适用于系统完全了解并可控制的环境
,因而系统在规划被执行前就预知其行为后果。而反应则强调系统与环境的交互作
用,特别是感知-行为的作用。正如规划不提供系统与环境实时的、鲁棒的交互,
反应也不保证系统行为一定能达到预期的目标,甚至不能保证其行为是理性的。
由于这两者都有各自的优缺点,目前,人们便尝试着把两者结合起来,于是产生了所
谓的混合体系。 
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<<社会契约论>>是一本好书,应当多读几遍
风味的肘子味道不错,我还想再吃它      

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