基于多Agent的傳感器管理系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)

本文提出了一種傳感器管理系統(tǒng)框架，給出了基于多Agent的解決方案。該結(jié)構(gòu)通過多個(gè)Agent間的相互協(xié)商來實(shí)現(xiàn)傳感器任務(wù)的分配，較好地克服了在融合中心存在的缺陷。并在此基礎(chǔ)上著重探討各Agent之間的協(xié)調(diào)合作問題，實(shí)現(xiàn)了基于KQML語言的各Agent之間的協(xié)調(diào)機(jī)制。

1 引 言

多傳感器系統(tǒng)能從不同的角度和視野獲取其觀測環(huán)境更多的全局信息，在軍事和民用領(lǐng)域正受到越來越廣泛的重視。為適應(yīng)現(xiàn)代戰(zhàn)場變化，獲得最佳的作戰(zhàn)效果，許多研究人員開始把注意力放在對傳感器資源進(jìn)行自動或半自動管理的研究上，充分發(fā)揮各個(gè)傳感器的效能。與此同時(shí)，隨著指揮自動化建設(shè)的不斷前進(jìn)和更新，越來越多的遺留系統(tǒng)擺在研究人員的面前，如何合理利用這些遺留系統(tǒng)也是科研人員需要解決的一個(gè)問題。一個(gè)方案就是包裝遺留部件，為他們提供“Agent層次”的功能，使得它們可以和其它的軟件部件進(jìn)行通信和合作。

2 傳感器管理現(xiàn)狀

傳感器管理的核心問題就是依據(jù)一定的最優(yōu)準(zhǔn)則，確定目標(biāo)選擇何種傳感器以及該傳感器的工作方式及參數(shù)。傳感器管理系統(tǒng)(SMGS)的任務(wù)就是利用有限的傳感器資源，滿足對多個(gè)目標(biāo)和掃描空間的要求，以得到各具體特性的最優(yōu)度量值(檢測概率，截獲概率，傳感器自身的發(fā)射能力，航跡精度或丟失概率等)，以最優(yōu)準(zhǔn)則對傳感器資源進(jìn)行合理分配，選擇傳感器的工作方式和工作參數(shù)。目前的傳感器管理的結(jié)構(gòu)則分為集中式和分布式。

2.1集中式管理結(jié)構(gòu)

在集中式管理結(jié)構(gòu)中，由融合中心向所有的傳感器發(fā)送其需要執(zhí)行的任務(wù)和完成該任務(wù)的參數(shù)集或運(yùn)行模式。其缺點(diǎn)是融合中心難以對各個(gè)傳感器的負(fù)載情況做出實(shí)時(shí)的*估，在多任務(wù)時(shí)會造成負(fù)載不均衡，甚至?xí)斐蓚€(gè)別傳感器嚴(yán)重過載而無法完成任務(wù)，另外，當(dāng)傳感器數(shù)目增多時(shí)，融合中心的計(jì)算量會急劇上升，通訊量也會大大增加。

2.2分布式管理結(jié)構(gòu)

在分布式管理結(jié)構(gòu)中，將管理功能分布在系統(tǒng)的不同位置或不同傳感器中。其不足是信息冗余會帶來嚴(yán)重問題，此外，如果沒有一套公共的通訊設(shè)施，網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)交換只能嚴(yán)格按端到端的方式進(jìn)行，發(fā)送端與接收端之間的延時(shí)會產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)中不同部件的全局狀態(tài)出現(xiàn)瞬間的不一致，從而導(dǎo)致系統(tǒng)整體性能的下降。任務(wù)沖突和競爭使任務(wù)協(xié)調(diào)變得更加復(fù)雜。

3 基于多Agent的傳感器管理系統(tǒng)

Agent是來自于分布式人工智能的一個(gè)概念模型，通常是指具有目標(biāo)、行為和知識，能在不確定性環(huán)境中，根據(jù)自身能力、狀態(tài)、資源、相關(guān)知識以及外部環(huán)境信息，通過規(guī)劃、推理和決策實(shí)現(xiàn)問題求解，并進(jìn)行相應(yīng)的活動，自主地完成特定任務(wù)并達(dá)到某一目標(biāo)的實(shí)體。

多Agent系統(tǒng)(MAS)是一組為實(shí)現(xiàn)某一全局目標(biāo)，通過通信網(wǎng)絡(luò)或計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)相互連接起來的系統(tǒng)。其中的各Agent必須相互協(xié)商、協(xié)調(diào)和協(xié)作才能完成共同的任務(wù)，以實(shí)現(xiàn)全局目標(biāo)。MAS以其適應(yīng)環(huán)境的動態(tài)自組織能力和開放式的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)而在許多領(lǐng)域受到重視。

3.1 系統(tǒng)構(gòu)架及特點(diǎn)

圖1 傳感器管理系統(tǒng)(SMGS)的任務(wù)流程與外部接口關(guān)系

⑴決策過程分布在網(wǎng)絡(luò)上的各節(jié)點(diǎn)中，這種策略允許發(fā)揮各傳感器節(jié)點(diǎn)自身的管理潛能(局部管理器對其自身的傳感器任務(wù)進(jìn)行決策);

⑵全局系統(tǒng)任務(wù)管理器僅需對所屬傳感器提出任務(wù)要求，然后對系統(tǒng)任務(wù)的完成情況(性能指標(biāo))進(jìn)行監(jiān)控，不需對傳感器進(jìn)行具體的管理;特別值得強(qiáng)調(diào)的是，由于傳感器Agent的設(shè)置，使傳感器具有高度的自主性及與設(shè)備無關(guān)性(傳感器與融合節(jié)點(diǎn)之間以及傳感器之間的信息交換可通過基于標(biāo)準(zhǔn)化的請求/響應(yīng)查詢語言及情報(bào)數(shù)據(jù)鏈實(shí)現(xiàn))，這為傳感器的機(jī)動組網(wǎng)創(chuàng)造了有利條件;

⑶系統(tǒng)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)于一個(gè)物理實(shí)體或決策實(shí)體,它們之間通過消息進(jìn)行協(xié)調(diào)，系統(tǒng)容易構(gòu)造;

⑷采用基于多Agent的系統(tǒng)，決策者在模型系統(tǒng)上所作的決策能夠很快在實(shí)際運(yùn)行中實(shí)現(xiàn)，易于實(shí)現(xiàn);

⑸一般的模擬方法只能*估事先設(shè)定好的決策方案的效果，而不能建議產(chǎn)生新的方案，即只能回答“what-if”的問題，而不能回答“what’s best”，多Agent系統(tǒng)為回答“what’s best”問題提供了可能性。