《多Agent制造業(yè)供應(yīng)鏈管理》在制造業(yè)供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)中，引入多Agent技術(shù)和方法，利用多Agent的交互性和智能性，將供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)和商務(wù)智能融合起來(lái)，旨在提高供應(yīng)鏈管理的智能化程度，以及可整合、可擴(kuò)展的能力。本書(shū)在作者負(fù)責(zé)的多項(xiàng)基金項(xiàng)目研究成果的基礎(chǔ)上，吸收國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域最新研究成果，圍繞多Agent制造業(yè)供應(yīng)鏈管理，從基礎(chǔ)理論、協(xié)同優(yōu)化、協(xié)同談判三個(gè)層面進(jìn)行闡述，全面并系統(tǒng)地介紹相關(guān)理論、常用方法、實(shí)現(xiàn)技術(shù)、應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展前景，并輔以實(shí)例分析。
《多Agent制造業(yè)供應(yīng)鏈管理》既可以作為相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域?qū)W者的研究參考或?qū)W術(shù)讀物，也可以作為高等院校相關(guān)專(zhuān)業(yè)高年級(jí)本科生和研究生的教材。同時(shí)，本書(shū)也可為行業(yè)和企業(yè)管理者提供借鑒與參考。
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多Agent技術(shù)及其供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)概述
當(dāng)今市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境瞬息萬(wàn)變，客戶(hù)需求變化更快、更具個(gè)性化，使得供應(yīng)鏈的復(fù)雜業(yè)務(wù)過(guò)程很難按計(jì)劃進(jìn)行。多Agent技術(shù)的分布性、自治性、移動(dòng)性、智能性和自學(xué)習(xí)性等特點(diǎn)正適合于跨越企業(yè)邊界的、處于復(fù)雜環(huán)境的供應(yīng)鏈管理，滿(mǎn)足企業(yè)間可整合、可擴(kuò)展的需求，集成供應(yīng)鏈上各加盟節(jié)點(diǎn)企業(yè)的核心能力，提高各企業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造能力，強(qiáng)化供應(yīng)鏈的整體管理水平和競(jìng)爭(zhēng)力。
第一節(jié)Agent概念
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和多Agent應(yīng)用技術(shù)的不斷成熟，多Agent系統(tǒng)在很多領(lǐng)域得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。目前，多Agent技術(shù)應(yīng)用到供應(yīng)鏈管理的研究已經(jīng)成為一個(gè)熱點(diǎn)方向。在介紹多Agent供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)之前，本節(jié)首先介紹Agent概念。
一、Agent定義
Agent是一個(gè)具有反應(yīng)性、自治性、社會(huì)性和自發(fā)性等特征的智能體，具有對(duì)環(huán)境的感知能力，能感知它所處的環(huán)境，并通過(guò)行為來(lái)改變環(huán)境。
什么是Agent？我們將從它的特征著手進(jìn)行闡述：自治性，即Agent運(yùn)行時(shí)不直接由人或者其他東西控制，它對(duì)其自身的行為和內(nèi)部狀態(tài)有一定的控制權(quán)；社會(huì)性，即人們對(duì)人類(lèi)智能的研究發(fā)現(xiàn)，人類(lèi)智能的本質(zhì)是一種社會(huì)性的智能，Agent也具有這種特性，它能夠通過(guò)通信語(yǔ)言和其他Agent進(jìn)行信息協(xié)同、交換和合作；自發(fā)性，Agent的行為應(yīng)該是主動(dòng)的、自發(fā)的，它能獨(dú)立于其
多Agent制造業(yè)供應(yīng)鏈管理
他Agent而執(zhí)行。Agent除了具備以上的特性外，還應(yīng)具有某些通常人類(lèi)的特性，如知識(shí)、信念、意圖、承諾等心智狀態(tài)［1］［2］。
Agent有多種描述式定義，如果從特征描述，可以定義為：在某一環(huán)境下，能持續(xù)自主地發(fā)揮作用，具備自治性、反應(yīng)性、社會(huì)性、主動(dòng)性等特征的智能體。
也可以描述為：在特定環(huán)境下的、能感知環(huán)境的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)設(shè)計(jì)人員和用戶(hù)的一系列目標(biāo)，并能在那種環(huán)境下靈活自主地運(yùn)行計(jì)算實(shí)體或程序［1］。Agent的基本結(jié)構(gòu)［3］如圖1-1所示。
二、Agent類(lèi)型
按照Agent的結(jié)構(gòu)來(lái)劃分，Agent可以分為思考型、反應(yīng)型和混合型。按照特性來(lái)劃分，則可以將Agent分為反應(yīng)式Agent、社會(huì)Agent、BDI型Agent、演化Agent和人格化Agent五種類(lèi)型。
（一）Agent結(jié)構(gòu)類(lèi)型
Agent的結(jié)構(gòu)由環(huán)境感知模塊、執(zhí)行模塊、信息處理模塊、決策與智能控制模塊以及知識(shí)庫(kù)和任務(wù)表組成。環(huán)境感知模塊、執(zhí)行模塊和通信模塊負(fù)責(zé)與系統(tǒng)環(huán)境和其他Agent進(jìn)行交互，任務(wù)表為該Agent所要完成的功能和任務(wù)。信息處理模塊負(fù)責(zé)對(duì)感知和接收到的信息進(jìn)行初步地加工、處理和存儲(chǔ)。決策與智能控制模塊是賦予Agent智能的關(guān)鍵部件。它運(yùn)用知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)對(duì)信息處理模塊處理所得到的外部環(huán)境信息和其他Agent的通信信息進(jìn)行進(jìn)一步的分析、推理，為進(jìn)一步的通信或從任務(wù)表中選擇適當(dāng)?shù)娜蝿?wù)供執(zhí)行模塊執(zhí)行做出合理的決策。我們通�？梢詫蝹�(gè)Agent的結(jié)構(gòu)分為反應(yīng)型Agent、思考型Agent和混合型Agent［3］。
1.反應(yīng)型Agent
反應(yīng)型Agent既不使用復(fù)雜符號(hào)推理，也不包含任何符號(hào)世界模型，反應(yīng)Agent認(rèn)為Agent的智能取決于感知和行動(dòng)，并直接以刺激―響應(yīng)的方式進(jìn)行運(yùn)作和反饋，進(jìn)而提出了Agent智能行為的感知―動(dòng)作模型。Agent可以像人類(lèi)一樣逐步進(jìn)化，不需要表示和推理，其行為是通過(guò)與周?chē)h(huán)境的交互來(lái)表現(xiàn)，而其行為的復(fù)雜性反映的是Agent運(yùn)行環(huán)境的復(fù)雜性，而不能反映Agent復(fù)雜內(nèi)部結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。其中典型的反應(yīng)型結(jié)構(gòu)有Suchman等人提出的態(tài)勢(shì)規(guī)則（即if-then規(guī)則）和Brooks的包容結(jié)構(gòu)（subsumptionarchitecture）。但是，到目前為止，這種結(jié)構(gòu)尚只能實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的智能表現(xiàn)［3］。
反應(yīng)型Agent的結(jié)構(gòu)如圖1-2所示，Agent通過(guò)傳感器接收外界環(huán)境的信息獲得知識(shí)，然后對(duì)照結(jié)合條件―動(dòng)作規(guī)劃庫(kù)的內(nèi)容選擇動(dòng)作，該動(dòng)作又作用于環(huán)境［3］。
2.思考型Agent
思考型Agent也可稱(chēng)為認(rèn)知型Agent（cognitiveagent）或慎思型Agent（deliberativeagent），它能通過(guò)模式匹配和符號(hào)操作來(lái)對(duì)環(huán)境和智能行為進(jìn)行邏輯推理。它最大特點(diǎn)就是保持了經(jīng)典人工智能的傳統(tǒng)，將Agent看做一種意識(shí)系統(tǒng)［2］（intentionalsystem）。
思考結(jié)構(gòu)基于物理符號(hào)系統(tǒng)，包括一個(gè)被清楚表示環(huán)境的符號(hào)模型，可通過(guò)符號(hào)推理進(jìn)行決策。若用其建造Agent，至少有兩個(gè)問(wèn)題需解決：第一是轉(zhuǎn)換問(wèn)題，即把現(xiàn)實(shí)世界及時(shí)轉(zhuǎn)換成正確的、有用的符號(hào)描述；第二是表示和推理問(wèn)題，即如何用符號(hào)表示復(fù)雜真實(shí)世界實(shí)體的信息和進(jìn)程，以及如何及時(shí)地利用這些信息得到有用的結(jié)果［2］。
基于這種結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)有：早期著名的規(guī)劃系統(tǒng)STRIPS，系統(tǒng)輸入有關(guān)世界和目標(biāo)狀態(tài)的描述，以及一組動(dòng)作的描述，系統(tǒng)利用手段目的分析方法，尋找一個(gè)動(dòng)作序列以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)；Bratman建立的智能資源有限機(jī)器結(jié)構(gòu)IRMA，該結(jié)構(gòu)包含規(guī)劃庫(kù)，以及信念、愿望、意圖的顯示表示這四個(gè)關(guān)鍵的符號(hào)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；Jennings的GRATE系統(tǒng)是一個(gè)分層結(jié)構(gòu)，利用信念、愿望、意圖和聯(lián)合意圖指導(dǎo)Agent的行為［2］。
思考型Agent則能將被代理者所具有的所謂意識(shí)態(tài)度（intentionalstance），如信念、意圖（包括聯(lián)合意圖）、愿望、承諾、目標(biāo)、責(zé)任等模擬或表現(xiàn)出來(lái)［2］。
思考型Agent的體系結(jié)構(gòu)如圖1-3所示。
3.混合型Agent
混合型的Agent正好結(jié)合了思考型Agent和反應(yīng)型Agent兩者的優(yōu)點(diǎn)，既有較好靈活性，也有較快的反應(yīng)速度�；旌闲虯gent通常由反應(yīng)型和思考型兩個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成，這兩個(gè)子系統(tǒng)分層次，后者建立在前者的基礎(chǔ)之上，低層能快速響應(yīng)和處理環(huán)境的變化，而高層包含符號(hào)表示的世界模型，用智能技術(shù)進(jìn)行決策，具有較強(qiáng)的實(shí)用性。其結(jié)構(gòu)如圖1-4所示。
Georgeff和Lansky開(kāi)發(fā)的過(guò)程推理系統(tǒng)（proceduralreasoningsystem，PRS）是最典型的混合結(jié)構(gòu)。PRS是一個(gè)“信念―愿望―意圖”結(jié)構(gòu)。信念是有關(guān)內(nèi)部狀態(tài)和外部世界的一些情況，通常用一階邏輯表示；而愿望則用“系統(tǒng)行為”來(lái)表示。在每個(gè)規(guī)劃庫(kù)中都包含一些被稱(chēng)為知識(shí)塊（knowledgearea，KA）的部分，每個(gè)知識(shí)塊和一個(gè)相應(yīng)的激活條件聯(lián)系在一起。意圖正好對(duì)應(yīng)當(dāng)前系統(tǒng)中激活的知識(shí)塊［1］。
TouringMachine系統(tǒng)中的Agent通過(guò)感知和行動(dòng)兩個(gè)模塊與外界進(jìn)行信息交互，此外還有三個(gè)并行執(zhí)行的控制層次：規(guī)劃層（P）、反應(yīng)層（R）和建模層
（M）。每個(gè)層次都包含相應(yīng)的、對(duì)世界的不同層次的抽象模型，用來(lái)實(shí)現(xiàn)不同的任務(wù)［1］。
�。ǘ〢gent特性類(lèi)型
從Agent特性方面考慮，可以將Agent分為如下幾類(lèi)：
�。�1）反應(yīng)式Agent。這種Agent能夠主動(dòng)監(jiān)視環(huán)境，并能根據(jù)環(huán)境變化做出必要的反應(yīng)。典型應(yīng)用包括機(jī)器人，特別是Brookes類(lèi)型的機(jī)器昆蟲(chóng)［4］。
�。�2）社會(huì)Agent。它是多個(gè)Agent構(gòu)成的一個(gè)Agent社會(huì)中的一員，各Agent之間有時(shí)存在共同利益（共同完成一項(xiàng)任務(wù)），有時(shí)也有利益沖突（爭(zhēng)奪一項(xiàng)任務(wù)）。因此，這類(lèi)Agent在協(xié)作的同時(shí)也有競(jìng)爭(zhēng)。協(xié)作的典型例子有辦公自動(dòng)化Agent，競(jìng)爭(zhēng)的典型例子是多個(gè)運(yùn)輸（或電信）公司Agent爭(zhēng)奪任務(wù)承包權(quán)［4］。
�。�3）BDI型Agent。BDI型Agent，即有信念（belief）、愿望（desire）和意圖（intention）的Agent，也稱(chēng)為理性Agent。在目前Agent的研究中，這是最典型的智能Agent或自治Agent。為主人在Internet網(wǎng)上收集信息的軟件Agent及比較高級(jí)的智能機(jī)器人都是BDI型Agent的典型應(yīng)用［4］。
�。�4）演化Agent。這類(lèi)Agent具有學(xué)習(xí)能力，可以提高自身能力。單個(gè)Agent自身能力的提高借助于從與環(huán)境交互中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，但更多的學(xué)習(xí)是在社會(huì)Agent之間進(jìn)行。模擬生物社會(huì)（如蜜蜂和蟻群）的多Agent系統(tǒng)就是一個(gè)典型的例子［4］。
�。�5）人格化Agent。人格化Agent，即不僅有思想，還有情感的Agent。雖然目前對(duì)這類(lèi)Agent的研究正處于起步階段，但是較有發(fā)展前景。在故事理解研究中的故事人物Agent就是典型的人格化Agent［4］。
（三）移動(dòng)Agent
移動(dòng)Agent除了具有智能Agent的最基本的自主性、反應(yīng)性、主動(dòng)性和交互性外，還具有移動(dòng)性。移動(dòng)Agent技術(shù)結(jié)合了兩個(gè)不同的學(xué)科：一是定義Agent概念的人工智能；二是處理流動(dòng)性代碼的分布式系統(tǒng)。移動(dòng)Agent是有一系列目標(biāo)和任務(wù)的自主軟件實(shí)體，它們具有對(duì)環(huán)境的變化做出反應(yīng)、改變它們的環(huán)境，并與其他Agent進(jìn)行信息交互等能力，它們還可以自主地從網(wǎng)絡(luò)中的一臺(tái)主機(jī)移動(dòng)到另一臺(tái)主機(jī)上連續(xù)運(yùn)行。這種靈活的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，為Internet環(huán)境下的應(yīng)用程序（如電子商務(wù)）提供了許多潛在的優(yōu)點(diǎn)［1］。
移動(dòng)Agent的概念是20世紀(jì)90年代初由GeneralMagic公司在推出商業(yè)系統(tǒng)TeleScript時(shí)提出的，TeleScrip是第一個(gè)比較著名的商業(yè)移動(dòng)Agent系統(tǒng)，TeleScrip主要用于網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)管理及電子商務(wù)等領(lǐng)域［5］，移動(dòng)Agent的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型如圖1-5所示。由于其自身優(yōu)異的條件，移動(dòng)Agent技術(shù)已成為繼COR-BA、EJB后新一代分布處理的關(guān)鍵技術(shù)，并在很多新興領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用［1］。
三、Agent通信語(yǔ)言
Agent通信的基本思想來(lái)自言語(yǔ)行為理論。Agent之間的通信是以簡(jiǎn)明的語(yǔ)法和清晰的定義來(lái)準(zhǔn)確清楚地表達(dá)每條消息的內(nèi)容和意圖，從而保證傳遞消息的高效性和明確性，這就出現(xiàn)了Agent的通信語(yǔ)言。
1.知識(shí)查詢(xún)和處理語(yǔ)言KQML
知識(shí)查詢(xún)和處理語(yǔ)言既是一種消息格式又是一種支持Agent之間交互行為的知識(shí)共享的消息處理協(xié)議。因此，KQML定義了常用的消息格式。一個(gè)KQML消息可能被當(dāng)成是一個(gè)實(shí)體：每條消息有一個(gè)自己的原語(yǔ)，還有一些參數(shù)。該語(yǔ)言由三個(gè)層組成：通信層、消息層和內(nèi)容層。通信層主要是通信的行為，定義消息的主要含義。隨后是一系列的消息參數(shù)，由一個(gè)以冒號(hào)開(kāi)頭的參數(shù)關(guān)鍵字引入，其中的一個(gè)參數(shù)包含消息內(nèi)容，以某種格式生成了一條表達(dá)式；其他的參數(shù)輔助實(shí)現(xiàn)消息傳遞，或輔助接受者理解消息的含義，或輔助接收者響應(yīng)協(xié)作。
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