人工環境模型、Agent模型及其建模方法

2023-09-12 22:15:25

人工環境模型、Agent模型及其建模方法
【專利摘要】本發明提供一種人工環境模型、Agent模型及其建模方法，人工環境模型包括數據存儲空間、環境數據查詢服務模塊、環境數據更新服務模塊和環境數據空間存取服務模塊；數據存儲空間逼真再現真實環境的動態變化；環境數據查詢服務模塊用於接收來自於Agent感知器的感知消息查詢指令，將查詢得到的數據反饋給Agent感知器；環境數據更新服務模塊用於接收來自於Agent效應器的Agent屬性和行為更新指令，然後更新到數據存儲空間；環境數據空間存取服務模塊用於維護數據存儲空間，為人工環境提供數據的基礎服務。人工環境模型具備配置靈活、通用性強和可擴展性好的優點；還支持多終端並發訪問，可為大規模計算實驗提供支持。
【專利說明】人工環境模型、Agent模型及其建模方法

【技術領域】
[0001]本發明屬於信息處理【技術領域】，具體涉及一種人工環境模型、Agent模型及其建模方法。

【背景技術】
[0002]基於Agent的建模理論和仿真技術是目前進行複雜系統仿真最具活力、最有影響的方法之一，其基本思想是通過模擬現實世界，將複雜系統劃分為與之相應的Agent，以自底向上的方式，從研究個體微觀行為入手，進而獲得系統宏觀行為。人工環境是Agent仿真系統中與實際系統中真實環境平行的虛擬環境，主要用於為Agent提供各種所需的自然環境數據和信息，是各種物理和行為模型的基礎支撐。
[0003]目前，複雜系統和智能科學領域的人工環境還比較簡單，多為靜態的環境參數存儲器，或為簡單的環境演化模型，無法逼真再現真實環境的動態變化，進而降低了 Agent仿真系統的逼真度；另外，現有的人工環境對來自於Agent的數據響應速度有限，尤其在大規模計算實驗環境下，當出現多Agent並發的交互請求時,人工環境難以及時響應不同Agent的需求，進而降低了整個Agent仿真系統的仿真真實度。


【發明內容】

[0004]針對現有技術存在的缺陷，本發明提供一種人工環境模型、Agent模型及其建模方法，用以解決上述問題。
[0005]本發明採用的技術方案如下:
[0006]本發明提供一種人工環境模型，包括:數據存儲空間、環境數據查詢服務模塊、環境數據更新服務模塊和環境數據空間存取服務模塊；
[0007]所述數據存儲空間用於逼真再現真實環境的動態變化，按照空間類型、時間序列和空間範圍分塊分層地存儲環境信息；還用於各個時刻接收並存儲來自於Agent的各種屬性和信息；
[0008]所述環境數據查詢服務模塊用於接收來自於Agent感知器的感知消息查詢指令，通過查詢所述數據存儲空間，獲得所需的數據；然後將查詢得到的數據反饋給Agent感知器；
[0009]所述環境數據更新服務模塊用於接收來自於Agent效應器的Agent屬性和行為更新指令，然後將Agent屬性和行為更新到所述數據存儲空間；
[0010]所述環境數據空間存取服務模塊用於維護所述數據存儲空間，為人工環境提供數據的基礎服務。
[0011]優選的，所述數據存儲空間包括:地理信息存儲子空間、氣象數據存儲子空間、電磁環境存儲子空間和信息網絡存儲子空間；
[0012]所述地理信息存儲子空間用於模擬地理環境的作用機理，所述氣象數據存儲子空間用於模擬氣象環境的作用機理，所述電磁環境存儲子空間用於模擬電磁環境的作用機理，所述信息網絡存儲子空間用於模擬信息網絡環境的作用機理。
[0013]優選的，所述數據存儲空間按照時間和數據維度進行索引存儲數據。
[0014]優選的，所述環境數據查詢服務模塊具體用於:
[0015](I)接收來自於Agent感知器的感知消息查詢指令,啟動獨立的數據查詢線程；
[0016](2)所述數據查詢線程對所述感知消息查詢指令進行解碼與分析，根據感知內容和範疇，生成查詢變量和查詢規則；
[0017](3)所述數據查詢線程基於所述查詢變量和查詢規則，查詢所述數據存儲空間，獲得所需的數據；
[0018](4)所述數據查詢線程將查詢得到的數據編製成XML文件，反饋給Agent感知器；
[0019](5)註銷所述數據查詢線程。
[0020]優選的，所述環境數據更新服務模塊具體用於:
[0021 ] (I)接收來自於Agent效應器的Agent屬性和行為更新指令，啟動獨立的數據更新線程；
[0022](2)所述數據更新線程對所述Agent屬性和行為更新指令進行解碼與分析，根據Agent的屬性和行為數據，生成分類的更新數據；
[0023](3)所述數據更新線程將Agent屬性和行為更新到所述數據存儲空間中對應類別的子空間中；其中，Agent的屬性更新數據按照時間和狀態的數值進行存儲，Agent的行為消息按照時間列表順序存儲；
[0024](4)註銷所述數據更新線程。
[0025]優選的，所述環境數據空間存取服務模塊具體用於:
[0026]數據存儲空間申請:根據Agent提出的數據存儲類別和存儲需求，動態向所述數據存儲空間申請存儲空間，並建立索引；
[0027]數據查詢:根據Agent的數據感知需求，利用數據索引，獲得Agent的感知數據；
[0028]數據存儲:根據Agent的屬性和行為數據更新操作，在相應類別的存儲空間上更新數據；
[0029]數據存儲空間維護:根據時間推進動態維護數據存儲空間，將過期的數據轉存至數據文件，並將內存空間釋放。
[0030]本發明提供一種Agent模型，所述Agent模型為信息知識層外掛的Agent模型，包括:感知效應層、行為推理層和信息知識層；其中，所述感知效應層和所述行為推理層置於多Agent仿真環境之中；所述信息知識層作為外部資源，置於所述多Agent仿真環境之夕卜，用於被所述行為推理層調用；權利要求1-6任一項所述的人工環境模型為所述Agent模型提供交互媒介、感知信息的來源，以及，所述人工環境模型保存Agent模型演化過程中的Agent全部狀態。
[0031]優選的，所述感知效應層包括感知器和效應器；
[0032]所述行為推理層包括信息理解/事件處理模塊、行為決策/狀態更新模塊和智能學習模塊；
[0033]所述信息知識層包括知識儲備/離散事件列表服務模塊、行為規則/計算模型服務模塊、數據接口服務模塊和人機接口服務模塊；
[0034]優選的，所述感知器用於被所述信息理解/事件處理模塊調用，接收所述信息理解/事件處理模塊發送的感知內容和感知範圍，將該感知內容和感知範圍進行處理，形成感知消息；將所述感知消息發送給所述人工環境模型的環境數據查詢服務模塊；然後等待所述環境數據查詢服務模塊的反饋，如果未接收到來自環境數據查詢服務模塊的感知反饋，則結束服務；隨著仿真過程的進行，如果接收到來自環境數據查詢服務模塊的感知反饋，則將所述感知反饋進行協議解碼，得到有用感知信息，並將所述有用感知信息以帶參數的線程間消息的形式回傳給所述信息理解/事件處理模塊；
[0035]所述信息理解/事件處理模塊用於查詢所述知識儲備/離散事件列表服務模塊，載入特定的離散事件；對所述特定的離散事件進行需求分析，形成感知內容和感知範圍的指令，並調用感知器，將該指令發送給所述感知器；然後等待所述感知器的反饋，如果接收到來自所述感知器的感知信息的反饋，則根據該感知信息的反饋，調用所述知識儲備/離散事件列表服務模塊，接收來自所述知識儲備/離散事件列表服務模塊的感知知識或感知事件；並將該感知知識或感知事件發送給所述行為決策/狀態更新模塊；
[0036]所述行為決策/狀態更新模塊用於:
[0037]I)所述行為決策/狀態更新模塊根據接收到的來自所述信息理解/事件處理模塊的感知知識或感知事件，調用所述行為規則/計算模型服務模塊，判斷是否具有對Agent的行為/狀態的更新，如果沒有，則執行2);如果有，則接收來自所述行為規則/計算模型服務模塊的行為/狀態的更新內容，並更新本Agent的行為/狀態；然後執行2)；
[0038]2)所述行為決策/狀態更新模塊調用數據接口服務模塊，判斷接口是否有輸入消息；如果沒有，則執行3);如果有，則接收來自所述數據接口服務模塊的人機操作信息或自然系統數據，對本Agent的行為/狀態進行修正和更新；然後執行3)；
[0039]3)所述行為決策/狀態更新模塊調用智能學習模塊進行自學習；然後調用所述效應器，所述效應器將本Agent的屬性和行為更新指令發送給所述環境數據更新服務模塊，所述環境數據更新服務模塊將Agent屬性和行為更新到數據存儲空間，供其他Agent查詢；
[0040]所述智能學習模塊用於:接收所述行為決策/狀態更新模塊發送的對本Agent的行為/狀態的修正，調用算法對行為/狀態的修正措施進行迭代分析，得到知識和規則的修正，將知識的修正輸出至所述知識儲備/離散事件列表服務模塊，將規則的修正輸出至所述行為規則/計算模型服務模塊；
[0041]所述知識儲備/離散事件列表服務模塊包括感知信息知識列表、離散事件列表、知識查詢服務子模塊和事件查詢服務子模塊；所述知識查詢服務子模塊用於接受所述信息理解/事件處理模塊的調用，從所述感知信息知識列表中查詢相關知識，然後反饋給所述信息理解/事件處理模塊；所述事件查詢服務子模塊用於接受所述信息理解/事件處理模塊的調用，從所述離散事件列表中查詢相關離散事件，然後反饋給所述信息理解/事件處理模塊；
[0042]所述行為規則/計算模型服務模塊包括規則/模型資料庫、規則查詢服務子模塊和模型調用服務子模塊；所述規則/模型資料庫中存儲事件處理規則和狀態更新計算模型；所述規則查詢服務子模塊用於接受所述行為決策/狀態更新模塊的調用，從所述事件處理規則中查詢相關的行為決策規則，並反饋給所述行為決策/狀態更新模塊；所述模型調用服務子模塊用於接受所述行為決策/狀態更新模塊的調用，從所述狀態更新計算模型中查詢相關的狀態更新模型，並反饋給所述行為決策/狀態更新模塊；
[0043]所述數據接口服務模塊用於將自然系統中各個對象的真實測控數據、狀態數據、信號數據接入本Agent ;然後對接收到的各數據進行解碼和解釋，然後將解碼和解釋後的數據進行暫存；隨著仿真過程的進行，當所述數據接口服務模塊被所述行為決策/狀態更新模塊調用時，從所述暫存中查詢所需數據，並將查詢到的數據反饋給所述行為決策/狀態更新模塊；
[0044]所述人機接口服務模塊用於在本Agent啟動前對本Agent進行相應配置,在Agent運行過程中響應人員操作；具體用於:在本Agent啟動前，接收配置腳本進行系統配置；通過界面監控是否有人員操作事件，當有時，則進行界面響應，並對操作參數編碼，將編碼得到的操作事件暫存；隨著仿真過程的進行，當所述人機接口服務模塊被所述行為決策/狀態更新模塊調用時，從所述暫存中查詢所述操作事件，並執行該操作事件，並將操作結果反饋給所述行為決策/狀態更新模塊；
[0045]所述效應器用於接收來自所述行為決策/狀態更新模塊的屬性更新數據和行為事件，並將屬性更新數據和行為事件整理為XML數據文件格式的效應更新消息，然後將效應更新消息發送給環境，使屬性更新數據和行為事件影響環境。
[0046]本發明還提供一種Agent模型的建模方法，包括以下步驟:
[0047]SI，通過數據接口服務模塊和人機接口服務模塊定義Agent對象的屬性和規則；其中，所述屬性用於描述Agent對象的性質,包括Agent對象的身份代碼、Agent對象的狀態集合；所述規則包括內部規則和外部規則兩大類；所述內部規則用於描述Agent所指代的具體對象的內部狀態修改的基本規則，所述外部規則用於描述各Agent之間以及Agent與環境之間交互的規則；
[0048]S2，將所定義的Agent對象的屬性和規則存儲到行為規則/計算模型服務模塊和知識儲備/離散事件列表服務模塊中；
[0049]S3，制定標準的輸入輸出接口，將感知效應層和行為推理層中各功能模塊固化；在信息知識層中，根據Agent對象的個性，按照接口協議進行服務模塊定製，使Agent對象具體化；
[0050]S4,建立三個線程，分別為:行為推理層線程、感知效應層線程和信息知識層線程；其中，行為推理層線程為獨立運行線程，當Agent啟動後，以系統時間為自變量進行逐步推進，行為推理層線程按照時間推進過程自動反覆調用信息理解/事件處理模塊和行為決策/狀態更新模塊，所述信息理解/事件處理模塊和所述行為決策/狀態更新模塊依次按照需求調用感知效應層線程和信息知識層線程，使Agent進行自運行和自更新過程。
[0051]本發明的有益效果如下:
[0052](I)人工環境模型既具備配置靈活、通用性強和可擴展性好的優點；同時，通過模擬地理、氣象、電磁、信息網絡等環境的作用機理，逼真再現真實環境的動態變化，為各種Agent提供交互媒介；
[0053](2)人工環境模型作為Agent感知信息的來源，支持多終端並發訪問，可為大規模計算實驗提供支持；
[0054](3)人工環境模型獨有的數據存儲機制，保存Agent仿真系統演化過程中的Agent全部狀態，為進一步研討分析創造了條件；
[0055](4) Agent模型將信息知識層作為外部資源，置於多Agent仿真環境之外，用於被行為推理層調用；即:通過外部資源進行計算，以服務的形式返回結果，從而實現了要素微觀屬性和系統宏觀屬性的統一；
[0056](5)Agent模型既具備配置靈活、通用性強和可擴展性好的優點，同時，在不影響考察系統宏觀行為的前提下，可充分檢驗要素的微觀屬性。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0057]圖1為本發明提供的信息知識層外掛的Agent模型的構成示意圖；
[0058]圖2為本發明提供的感知器工作過程示意圖；
[0059]圖3為本發明提供的效應器工作過程示意圖；
[0060]圖4為本發明提供的信息理解/事件處理模塊工作過程示意圖；
[0061]圖5為本發明提供的行為決策/狀態更新模塊工作過程示意圖；
[0062]圖6為本發明提供的智能學習模塊工作過程示意圖；
[0063]圖7為本發明提供的知識儲備/離散事件列表服務模塊工作過程示意圖；
[0064]圖8為本發明提供的行為規則/計算模型服務模塊工作過程示意圖；
[0065]圖9為本發明提供的數據接口服務模塊工作過程示意圖；
[0066]圖10為本發明提供的人機接口服務模塊工作過程示意圖；
[0067]圖11為本發明實施方式提供的信息知識層外掛的Agent模型運行示意圖；
[0068]圖12為本發明提供的人工環境模型的整體結構示意圖；
[0069]圖13為環境數據查詢服務模塊的工作過程示意圖；
[0070]圖14為環境數據更新服務模塊的工作過程示意圖；
[0071]圖15為人工環境模塊的工作原理示意圖；
[0072]圖16為人工環境模塊的具體功能結構圖。

【具體實施方式】
[0073]以下結合附圖對本發明進行詳細說明:
[0074]如圖12所示，本發明提供一種人工環境模型，該人工環境模型支持並行計算服務，包括:數據存儲空間、環境數據查詢服務模塊、環境數據更新服務模塊和環境數據空間存取服務模塊。以下分別介紹各模塊詳細功能:
[0075](一)數據存儲空間
[0076]數據存儲空間用於逼真再現真實環境的動態變化，為各種Agent提供交互媒介，作為Agent感知信息的來源，還按照空間類型(地理信息存儲子空間、氣象數據存儲子空間、電磁環境存儲子空間和信息網絡存儲子空間)、時間序列和空間範圍分塊分層地存儲環境信息；還用於各個時刻接收並存儲來自於Agent的各種屬性和信息；數據存儲空間按照時間和數據維度進行索引存儲數據，便於查詢與更新服務的快速檢索。
[0077]數據存儲空間具體包括:地理信息存儲子空間、氣象數據存儲子空間、電磁環境存儲子空間和信息網絡存儲子空間；其中，地理信息存儲子空間用於模擬地理環境的作用機理，氣象數據存儲子空間用於模擬氣象環境的作用機理，所述電磁環境存儲子空間用於模擬電磁環境的作用機理，所述信息網絡存儲子空間用於模擬信息網絡環境的作用機理。
[0078]( 二)環境數據查詢服務模塊
[0079]環境數據查詢服務模塊是進行Agent數據查詢響應的模塊，用於接收來自於Agent感知器的感知消息查詢指令，通過查詢所述數據存儲空間，獲得所需的數據；然後將查詢得到的數據反饋給Agent感知器；
[0080]參考圖15，為人工環境模塊的工作原理示意圖；環境數據查詢服務模塊由人工環境模塊根據Agent註冊的服務請求，啟動獨立線程進行運行。當線程達到一定數量時，環境伺服器也自動生成新的進程，進而減少單進程服務的CPU計算載荷。其中需要線程、進程間的通信，數據訪問地址共享等，可應用MPI提供的並行計算服務解決這一問題。
[0081]如圖13所示，為環境數據查詢服務模塊的工作過程示意圖，包括以下步驟:
[0082](I)響應查詢請求:接收來自於Agent感知器的感知消息查詢指令,啟動獨立的數據查詢線程；
[0083](2)查詢請求解碼與分析:所述數據查詢線程對所述感知消息查詢指令進行解碼與分析，根據感知內容和範疇，生成查詢變量和查詢規則；
[0084](3)調用數據查詢:數據查詢線程基於所述查詢變量和查詢規則，查詢所述數據存儲空間，獲得所需的數據；
[0085](4)查詢數據反饋:數據查詢線程將查詢得到的數據編製成XML文件，反饋給Agent感知器；
[0086](5)註銷所述數據查詢線程。
[0087](三)環境數據更新服務模塊
[0088]環境數據更新服務模塊是進行Agent數據更新的模塊，用於接收來自於Agent效應器的Agent屬性和行為更新指令，然後將Agent屬性和行為更新到所述數據存儲空間；其中，Agent的狀態更新數據按照時間和狀態的數值進行存儲，Agent的事件消息按照時間列表順序存儲在信息網絡子空間中，由信息網絡子空間存取服務模擬消息傳遞過程。
[0089]與數據查詢服務模塊相同，環境數據更新服務模塊也是由人工環境模型根據Agent註冊的服務請求，啟動獨立線程進行運行。當線程達到一定數量時，環境伺服器也自動生成新的進程，進而減少單進程服務的CPU計算載荷。其中的線程、進程間的通信，數據訪問地址共享等，由MPI提供的並行計算服務解決。
[0090]如圖14所示，為環境數據更新服務模塊的工作過程示意圖，具體包括以下步驟::
[0091](I)響應更新請求:接收來自於Agent效應器的Agent屬性和行為更新指令,啟動獨立的數據更新線程；
[0092](2)更新請求解碼與分析:數據更新線程對所述Agent屬性和行為更新指令進行解碼與分析，根據Agent的屬性和行為數據，生成分類的更新數據；
[0093](3)調用數據更新:數據更新線程將Agent屬性和行為更新到所述數據存儲空間中對應類別的子空間中；其中，Agent的屬性更新數據按照時間和狀態的數值進行存儲，Agent的行為消息按照時間列表順序存儲；
[0094](4)註銷所述數據更新線程。
[0095](四)環境數據空間存取服務模塊
[0096]環境數據空間存取服務模塊用於維護數據存儲空間，為人工環境提供數據的基礎服務。
[0097]環境數據空間存取服務模塊具體用於:
[0098]數據存儲空間申請:根據Agent提出的數據存儲類別和存儲需求，動態向所述數據存儲空間申請存儲空間，並建立索引；
[0099]數據查詢:根據Agent的數據感知需求，利用數據索引，獲得Agent的感知數據；
[0100]數據存儲:根據Agent的屬性和行為數據更新操作，在相應類別的存儲空間上更新數據；
[0101]數據存儲空間維護:根據時間推進動態維護數據存儲空間，將過期的數據轉存至數據文件，並將內存空間釋放。
[0102]如圖15所示，本發明中，人工環境模塊按照伺服器模式運行，在運行過程中按照Agent的請求啟動服務線程,專門負責一個Agent的交互請求,從而能夠及時響應不同Agent的需求。
[0103]如圖16所示，為人工環境模塊的具體功能結構圖，數據查詢服務和數據更新服務根據Agent的服務請求，調用具體的數據空間存取服務，由數據空間存取服務進行數據格式轉換、數據傳輸的環境效應模擬等功能。
[0104]因此，本發明提供的人工環境模型，數據存儲空間通過模擬地理、氣象、電磁、信息網絡等環境的作用機理，逼真再現真實環境的動態變化，為各種Agent提供交互媒介，作為Agent感知信息的來源；環境數據查詢服務模塊、環境數據更新服務模塊支持多終端並發訪問，可為大規模計算實驗提供支持；環境數據空間存取服務模塊保存Agent仿真系統演化過程中的Agent全部狀態，為進一步研討分析創造了條件。
[0105]基於上述的人工環境模型，如圖1所示，本發明還提供一種Agent模型，所述Agent模型為信息知識層外掛的Agent模型，包括:感知效應層、行為推理層和信息知識層；其中，所述感知效應層和所述行為推理層置於多Agent仿真環境之中；所述信息知識層作為外部資源，置於所述多Agent仿真環境之外，用於被所述行為推理層調用。人工環境模型為所述Agent模型提供交互媒介、感知信息的來源，以及，所述人工環境模型保存Agent模型演化過程中的Agent全部狀態。
[0106]以下對各功能模塊分別詳細介紹:
[0107](—)感知效應層
[0108]感知效應層包括感知器和效應器。
[0109](I)感知器
[0110]感知器用於向環境發起查詢，並接收環境反饋信息。其具體工作流程如圖2所示:在Agent運行開始，感知器處於等待調用狀態，一旦感知器被所述信息理解/事件處理模塊調用，接收所述信息理解/事件處理模塊發送的感知內容和感知範圍，該感知內容和感知範圍以帶參數的線程間消息形式接收；感知器將該感知內容和感知範圍進行處理，形成感知消息，感知消息為XML數據文件形式；將所述感知消息發送給人工環境模型的環境數據查詢服務模塊；然後等待環境數據查詢服務模塊的反饋，隨著仿真過程的進行，如果未接收到來自環境數據查詢服務模塊的感知反饋，則結束服務；如果接收到來自環境數據查詢服務模塊的感知反饋，則將所述感知反饋進行協議解碼，得到有用感知信息，並將所述有用感知信息以帶參數的線程間消息的形式回傳給所述信息理解/事件處理模塊。
[0111](2)效應器
[0112]效應器用於將Agent的屬性和行為更新至環境，影響環境。其具體工作流程如圖3所示:在Agent運行起始，效應器處於等待調用狀態；一旦被行為決策/狀態更新模塊調用，即:接收到來自所述行為決策/狀態更新模塊的以帶參數的線程間消息形式發送的屬性更新數據和行為事件；所述效應器將屬性更新數據和行為事件整理為XML數據文件格式的效應更新消息，並將效應更新消息發送給環境，使屬性更新數據和行為事件影響環境。
[0113](二)行為推理層
[0114]行為推理層包括信息理解/事件處理模塊、行為決策/狀態更新模塊和智能學習模塊。
[0115](I)信息理解/事件處理模塊
[0116]信息理解/事件處理模塊用於進行行為準備、處理環境感知的所有具體邏輯以及查詢知識儲備/離散事件列表服務模塊，進行信息效應模擬和事件響應的初步處理。其具體工作流程如圖4所示:查詢所述知識儲備/離散事件列表服務模塊，以帶參數的線程間消息的形式載入特定的離散事件；對所述特定的離散事件進行需求分析，形成感知內容和感知範圍的指令，並調用感知器，將該指令發送給所述感知器；然後等待所述感知器的反饋，如果接收到來自所述感知器的感知信息的反饋，則根據該感知信息的反饋，調用所述知識儲備/離散事件列表服務模塊，接收來自所述知識儲備/離散事件列表服務模塊的感知知識或感知事件；並將該感知知識或感知事件發送給所述行為決策/狀態更新模塊。例如，對於一個人的Agent，當載入的離散事件為「早上起來穿衣服」時，那麼通過對該離散事件進行分析，得到需要獲取環境溫度的結論；則調用感知器感知環境溫度，收到感知器反饋後，再查詢知識儲備，得到溫度與穿衣種類的感知知識，然後將該感知知識發送給行為決策/狀態更新模塊。
[0117](2)行為決策/狀態更新模塊
[0118]行為決策/狀態更新模塊用於更新Agent的狀態，決定Agent的行為。其具體工作流程如圖5所示，包括以下步驟:
[0119]I)所述行為決策/狀態更新模塊根據接收到的來自所述信息理解/事件處理模塊的感知知識或感知事件，調用所述行為規則/計算模型服務模塊，判斷是否具有對Agent的行為/狀態的更新，如果沒有，則執行2);如果有，則接收來自所述行為規則/計算模型服務模塊的行為/狀態的更新內容，並更新本Agent的行為/狀態；然後執行2)；
[0120]2)所述行為決策/狀態更新模塊調用數據接口服務模塊，判斷接口是否有輸入消息；如果沒有，則執行3);如果有，則接收來自所述數據接口服務模塊的人機操作信息或自然系統數據，對本Agent的行為/狀態進行修正和更新；然後執行3)；
[0121]3)所述行為決策/狀態更新模塊調用智能學習模塊進行自學習；然後調用所述效應器，效應器將本Agent的屬性和行為更新指令發送給所述環境數據更新服務模塊，所述環境數據更新服務模塊將Agent屬性和行為更新到數據存儲空間，供其他Agent查詢。
[0122](3)智能學習模塊
[0123]智能學習模塊，是某些具備自成長、自適應能力的Agent進行自我改進的一個模±夾，能夠調用算法，通過加入已有知識規則和更新的數據輸入，迭代得到知識、規則的修正，輸出至知識儲備/離散事件列表服務模塊。
[0124]其具體工作流程如圖6所示:用於接收所述行為決策/狀態更新模塊發送的對本Agent的行為/狀態的修正，調用算法對行為/狀態的修正措施進行迭代分析，得到知識和規則的修正，將知識的修正輸出至所述知識儲備/離散事件列表服務模塊，將規則的修正輸出至所述行為規則/計算模型服務模塊。
[0125]例如:對於指揮人員Agent，在某種環境下，知識儲備裡存儲以下知識:以概率P執行戰術A，以概率q執行戰術B，p?q ;隨著仿真的進行，智能學習模塊根據執行戰術的結果調整戰術A與B執行的權重。
[0126](三)信息知識層
[0127]信息知識層包括知識儲備/離散事件列表服務模塊、行為規則/計算模型服務模塊、數據接口服務模塊和人機接口服務模塊。
[0128](I)知識儲備/離散事件列表服務模塊
[0129]知識儲備/離散事件列表服務模塊位於多Agent仿真環境外部，用於加載Agent認知環境的知識和感知環境的預定行為模型，解釋環境感知參數，初步篩選環境反饋事件等，完成信息理解/事件處理的知識準備。
[0130]其具體工作流程如圖7所示:包括感知信息知識列表、離散事件列表、知識查詢服務子模塊和事件查詢服務子模塊；所述知識查詢服務子模塊用於接受所述信息理解/事件處理模塊的調用，從所述感知信息知識列表中查詢相關知識，然後反饋給所述信息理解/事件處理模塊；所述事件查詢服務子模塊用於接受所述信息理解/事件處理模塊的調用，從所述離散事件列表中查詢相關離散事件，然後反饋給所述信息理解/事件處理模塊。
[0131](2)行為規則/計算模型服務模塊
[0132]行為規則/計算模型服務模塊位於多Agent仿真環境外部，用於查詢行為決策的規則，調用狀態更新的模型。
[0133]其具體工作流程如圖8所示:包括規則/模型資料庫、規則查詢服務子模塊和模型調用服務子模塊；所述規則/模型資料庫中存儲事件處理規則和狀態更新計算模型；所述規則查詢服務子模塊用於接受所述行為決策/狀態更新模塊的調用，從所述事件處理規則中查詢相關的行為決策規則，並反饋給所述行為決策/狀態更新模塊；所述模型調用服務子模塊用於接受所述行為決策/狀態更新模塊的調用，從所述狀態更新計算模型中查詢相關的狀態更新模型，並反饋給所述行為決策/狀態更新模塊。
[0134]對於一些Agent，計算模型非常複雜，例如指控中心Agent基於雷達測控數據預測彈道的計算模型，計算消耗非常大，如果將計算模型置於Agent內部，將破壞整個系統的平衡性，而在本發明中，通過外部資源進行計算，以服務的形式返回結果，實現了要素微觀屬性和系統宏觀屬性的統一。
[0135](3)數據接口服務模塊
[0136]數據接口服務模塊其具體工作流程如圖9所示:用於將自然系統中各個對象的UDP格式的真實測控數據、狀態數據、信號數據接入本Agent ;然後對接收到的各數據進行解碼和解釋，然後將解碼和解釋後的數據進行暫存；隨著仿真過程的進行，當所述數據接口服務模塊被所述行為決策/狀態更新模塊調用時，從所述暫存中查詢所需數據，並將查詢到的數據反饋給所述行為決策/狀態更新模塊。
[0137](4)人機接口服務模塊
[0138]人機接口服務模塊用於在本Agent啟動前對本Agent進行相應配置，在Agent運行過程中響應人員操作；具體工作流程如圖10所示:在本Agent啟動前，接收配置腳本進行系統配置；通過界面監控是否有人員操作事件，當有時，則進行界面響應，並對操作參數編碼，將編碼得到的操作事件暫存；隨著仿真過程的進行，當所述人機接口服務模塊被所述行為決策/狀態更新模塊調用時，從所述暫存中查詢所述操作事件，並執行該操作事件，並將操作結果反饋給所述行為決策/狀態更新模塊。
[0139]需要說明的是，在本發明附圖1-10中，From Agent表示來自自身的調用，From服務表不來自信息知識層模塊的信息，To服務表不對信息知識層模塊的調用，由於信息知識層是外掛的，所以如此表示。
[0140]本發明還提供一種信息知識層外掛的Agent模型的建模方法，如圖11所示，包括以下步驟:
[0141]SI，通過數據接口服務模塊和人機接口服務模塊定義Agent對象的屬性和規則；其中，所述屬性用於描述Agent對象的性質,包括Agent對象的身份代碼、Agent對象的狀態集合；所述規則包括內部規則和外部規則兩大類；所述內部規則用於描述Agent所指代的具體對象的內部狀態修改的基本規則，所述外部規則用於描述各Agent之間以及Agent與環境之間交互的規則；在圖1中，人工環境為Agent A和Agent B之間進行交互的仿真環境。
[0142]S2，將所定義的Agent對象的屬性和規則存儲到行為規則/計算模型服務模塊和知識儲備/離散事件列表服務模塊中；
[0143]S3，制定標準的輸入輸出接口，將感知效應層和行為推理層中各功能模塊固化；在信息知識層中，根據Agent對象的個性，按照接口協議進行服務模塊定製，使Agent對象具體化；
[0144]S4，建立三個線程，分別為:行為推理層線程、感知效應層線程和信息知識層線程；其中，行為推理層線程為獨立運行線程，當Agent啟動後，以系統時間為自變量進行逐步推進，行為推理層線程按照時間推進過程自動反覆調用信息理解/事件處理模塊和行為決策/狀態更新模塊，所述信息理解/事件處理模塊和所述行為決策/狀態更新模塊依次按照需求調用感知效應層線程和信息知識層線程，使Agent進行自運行和自更新過程。
[0145]Agent A通過感知器、效應器的調用，與人工環境進行信息和行為的交互，從而實現與其它Agent的交互。通過信息知識層服務的調用，實現Agent個性化的模擬和反應。智能學習模塊使Agent具有智能屬性,可根據Agent對象的具體情況進行裁剪和定製。
[0146]綜上所述，本發明提供的信息知識層外掛的Agent模型及其建模方法，具有以下優點:
[0147](I)人工環境模型既具備配置靈活、通用性強和可擴展性好的優點；同時，通過模擬地理、氣象、電磁、信息網絡等環境的作用機理，逼真再現真實環境的動態變化，為各種Agent提供交互媒介；
[0148](2)人工環境模型作為Agent感知信息的來源，支持多終端並發訪問，可為大規模計算實驗提供支持；
[0149](3)人工環境模型獨有的數據存儲機制，保存Agent仿真系統演化過程中的Agent全部狀態，為進一步研討分析創造了條件；
[0150](4) Agent模型將信息知識層作為外部資源，置於多Agent仿真環境之外，用於被行為推理層調用；即:通過外部資源進行計算，以服務的形式返回結果，從而實現了要素微觀屬性和系統宏觀屬性的統一；
[0151](5)Agent模型既具備配置靈活、通用性強和可擴展性好的優點，同時，在不影響考察系統宏觀行為的前提下，可充分檢驗要素的微觀屬性。
[0152]以上所述僅是本發明的優選實施方式，應當指出，對於本【技術領域】的普通技術人員來說，在不脫離本發明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視本發明的保護範圍。
【權利要求】
1.一種人工環境模型，其特徵在於，包括:數據存儲空間、環境數據查詢服務模塊、環境數據更新服務模塊和環境數據空間存取服務模塊； 所述數據存儲空間用於逼真再現真實環境的動態變化，按照空間類型、時間序列和空間範圍分塊分層地存儲環境信息；還用於各個時刻接收並存儲來自於Agent的各種屬性和信息； 所述環境數據查詢服務模塊用於接收來自於Agent感知器的感知消息查詢指令，通過查詢所述數據存儲空間，獲得所需的數據；然後將查詢得到的數據反饋給Agent感知器； 所述環境數據更新服務模塊用於接收來自於Agent效應器的Agent屬性和行為更新指令，然後將Agent屬性和行為更新到所述數據存儲空間； 所述環境數據空間存取服務模塊用於維護所述數據存儲空間，為人工環境提供數據的基礎服務。
2.根據權利要求1所述的人工環境模型，其特徵在於，所述數據存儲空間包括:地理信息存儲子空間、氣象數據存儲子空間、電磁環境存儲子空間和信息網絡存儲子空間； 所述地理信息存儲子空間用於模擬地理環境的作用機理，所述氣象數據存儲子空間用於模擬氣象環境的作用機理，所述電磁環境存儲子空間用於模擬電磁環境的作用機理，所述信息網絡存儲子空間用於模擬信息網絡環境的作用機理。
3.根據權利要求1所述的人工環境模型，其特徵在於，所述數據存儲空間按照時間和數據維度進行索引存儲數據。
4.根據權利要求1所述的人工環境模型，其特徵在於，所述環境數據查詢服務模塊具體用於: (1)接收來自於Agent感知器的感知消息查詢指令，啟動獨立的數據查詢線程； (2)所述數據查詢線程對所述感知消息查詢指令進行解碼與分析，根據感知內容和範疇，生成查詢變量和查詢規則； (3)所述數據查詢線程基於所述查詢變量和查詢規則，查詢所述數據存儲空間，獲得所需的數據； (4)所述數據查詢線程將查詢得到的數據編製成XML文件，反饋給Agent感知器； (5)註銷所述數據查詢線程。
5.根據權利要求1所述的人工環境模型，其特徵在於，所述環境數據更新服務模塊具體用於: (1)接收來自於Agent效應器的Agent屬性和行為更新指令,啟動獨立的數據更新線程; (2)所述數據更新線程對所述Agent屬性和行為更新指令進行解碼與分析，根據Agent的屬性和行為數據，生成分類的更新數據； (3)所述數據更新線程將Agent屬性和行為更新到所述數據存儲空間中對應類別的子空間中；其中，Agent的屬性更新數據按照時間和狀態的數值進行存儲，Agent的行為消息按照時間列表順序存儲； (4)註銷所述數據更新線程。
6.根據權利要求1所述的人工環境模型，其特徵在於，所述環境數據空間存取服務模塊具體用於: 數據存儲空間申請:根據Agent提出的數據存儲類別和存儲需求，動態向所述數據存儲空間申請存儲空間，並建立索引； 數據查詢:根據Agent的數據感知需求，利用數據索引，獲得Agent的感知數據； 數據存儲:根據Agent的屬性和行為數據更新操作，在相應類別的存儲空間上更新數據； 數據存儲空間維護:根據時間推進動態維護數據存儲空間，將過期的數據轉存至數據文件，並將內存空間釋放。
7.—種Agent模型,其特徵在於,所述Agent模型為信息知識層外掛的Agent模型,包括:感知效應層、行為推理層和信息知識層；其中，所述感知效應層和所述行為推理層置於多Agent仿真環境之中；所述信息知識層作為外部資源，置於所述多Agent仿真環境之外，用於被所述行為推理層調用；權利要求1-6任一項所述的人工環境模型為所述Agent模型提供交互媒介、感知信息的來源，以及，所述人工環境模型保存Agent模型演化過程中的Agent全部狀態。
8.根據權利要求1所述的Agent模型，其特徵在於，所述感知效應層包括感知器和效應器； 所述行為推理層包括信息理解/事件處理模塊、行為決策/狀態更新模塊和智能學習模塊； 所述信息知識層包括知識儲備/離散事件列表服務模塊、行為規則/計算模型服務模塊、數據接口服務模塊和人機接口服務模塊。
9.根據權利要求8所述的Agent模型，其特徵在於，所述感知器用於被所述信息理解/事件處理模塊調用，接收所述信息理解/事件處理模塊發送的感知內容和感知範圍，將該感知內容和感知範圍進行處理，形成感知消息；將所述感知消息發送給所述人工環境模型的環境數據查詢服務模塊；然後等待所述環境數據查詢服務模塊的反饋，如果未接收到來自環境數據查詢服務模塊的感知反饋，則結束服務；隨著仿真過程的進行，如果接收到來自環境數據查詢服務模塊的感知反饋，則將所述感知反饋進行協議解碼，得到有用感知信息，並將所述有用感知信息以帶參數的線程間消息的形式回傳給所述信息理解/事件處理模塊； 所述信息理解/事件處理模塊用於查詢所述知識儲備/離散事件列表服務模塊，載入特定的離散事件；對所述特定的離散事件進行需求分析，形成感知內容和感知範圍的指令，並調用感知器，將該指令發送給所述感知器；然後等待所述感知器的反饋，如果接收到來自所述感知器的感知信息的反饋，則根據該感知信息的反饋，調用所述知識儲備/離散事件列表服務模塊，接收來自所述知識儲備/離散事件列表服務模塊的感知知識或感知事件；並將該感知知識或感知事件發送給所述行為決策/狀態更新模塊； 所述行為決策/狀態更新模塊用於: 1)所述行為決策/狀態更新模塊根據接收到的來自所述信息理解/事件處理模塊的感知知識或感知事件，調用所述行為規則/計算模型服務模塊，判斷是否具有對Agent的行為/狀態的更新，如果沒有，則執行2);如果有，則接收來自所述行為規則/計算模型服務模塊的行為/狀態的更新內容，並更新本Agent的行為/狀態；然後執行2)； 2)所述行為決策/狀態更新模塊調用數據接口服務模塊，判斷接口是否有輸入消息；如果沒有，則執行3);如果有，則接收來自所述數據接口服務模塊的人機操作信息或自然系統數據，對本Agent的行為/狀態進行修正和更新；然後執行3)； 3)所述行為決策/狀態更新模塊調用智能學習模塊進行自學習；然後調用所述效應器，所述效應器將本Agent的屬性和行為更新指令發送給所述環境數據更新服務模塊，所述環境數據更新服務模塊將Agent屬性和行為更新到數據存儲空間，供其他Agent查詢；所述智能學習模塊用於:接收所述行為決策/狀態更新模塊發送的對本Agent的行為/狀態的修正，調用算法對行為/狀態的修正措施進行迭代分析，得到知識和規則的修正，將知識的修正輸出至所述知識儲備/離散事件列表服務模塊，將規則的修正輸出至所述行為規則/計算模型服務模塊； 所述知識儲備/離散事件列表服務模塊包括感知信息知識列表、離散事件列表、知識查詢服務子模塊和事件查詢服務子模塊；所述知識查詢服務子模塊用於接受所述信息理解/事件處理模塊的調用，從所述感知信息知識列表中查詢相關知識，然後反饋給所述信息理解/事件處理模塊；所述事件查詢服務子模塊用於接受所述信息理解/事件處理模塊的調用，從所述離散事件列表中查詢相關離散事件，然後反饋給所述信息理解/事件處理模塊；所述行為規則/計算模型服務模塊包括規則/模型資料庫、規則查詢服務子模塊和模型調用服務子模塊；所述規則/模型資料庫中存儲事件處理規則和狀態更新計算模型；所述規則查詢服務子模塊用於接受所述行為決策/狀態更新模塊的調用，從所述事件處理規則中查詢相關的行為決策規則，並反饋給所述行為決策/狀態更新模塊；所述模型調用服務子模塊用於接受所述行為決策/狀態更新模塊的調用，從所述狀態更新計算模型中查詢相關的狀態更新模型，並反饋給所述行為決策/狀態更新模塊； 所述數據接口服務模塊用於將自然系統中各個對象的真實測控數據、狀態數據、信號數據接入本Agent ;然後對接收到的各數據進行解碼和解釋，然後將解碼和解釋後的數據進行暫存；隨著仿真過程的進行，當所述數據接口服務模塊被所述行為決策/狀態更新模塊調用時，從所述暫存中查詢所需數據，並將查詢到的數據反饋給所述行為決策/狀態更新模塊； 所述人機接口服務模塊用於在本Agent啟動前對本Agent進行相應配置,在Agent運行過程中響應人員操作；具體用於:在本Agent啟動前，接收配置腳本進行系統配置；通過界面監控是否有人員操作事件，當有時，則進行界面響應，並對操作參數編碼，將編碼得到的操作事件暫存；隨著仿真過程的進行，當所述人機接口服務模塊被所述行為決策/狀態更新模塊調用時，從所述暫存中查詢所述操作事件，並執行該操作事件，並將操作結果反饋給所述行為決策/狀態更新模塊； 所述效應器用於接收來自所述行為決策/狀態更新模塊的屬性更新數據和行為事件，並將屬性更新數據和行為事件整理為XML數據文件格式的效應更新消息，然後將效應更新消息發送給環境，使屬性更新數據和行為事件影響環境。
10.一種Agent模型的建模方法，其特徵在於，包括以下步驟: SI，通過數據接口服務模塊和人機接口服務模塊定義Agent對象的屬性和規則；其中，所述屬性用於描述Agent對象的性質,包括Agent對象的身份代碼、Agent對象的狀態集合；所述規則包括內部規則和外部規則兩大類；所述內部規則用於描述Agent所指代的具體對象的內部狀態修改的基本規則，所述外部規則用於描述各Agent之間以及Agent與環境之間交互的規則； S2，將所定義的Agent對象的屬性和規則存儲到行為規則/計算模型服務模塊和知識儲備/離散事件列表服務模塊中； S3，制定標準的輸入輸出接口，將感知效應層和行為推理層中各功能模塊固化；在信息知識層中，根據Agent對象的個性，按照接口協議進行服務模塊定製，使Agent對象具體化； S4，建立三個線程，分別為:行為推理層線程、感知效應層線程和信息知識層線程；其中，行為推理層線程為獨立運行線程，當Agent啟動後，以系統時間為自變量進行逐步推進，行為推理層線程按照時間推進過程自動反覆調用信息理解/事件處理模塊和行為決策/狀態更新模塊，所述信息理解/事件處理模塊和所述行為決策/狀態更新模塊依次按照需求調用感知效應層線程和信息知識層線程，使Agent進行自運行和自更新過程。
【文檔編號】G06F17/50GK104239594SQ201410263616
【公開日】2014年12月24日 申請日期:2014年6月13日 優先權日:2014年6月13日
【發明者】楊雪榕, 王兆魁, 範麗, 張學陽, 胡敏, 肖龍龍, 夏魯瑞, 程子龍 申請人:中國人民解放軍裝備學院