基于BDI的对手Agent模型

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1、1000-9825/2002/13(04)0643-06©2002JournalofSoftware软件学报Vol.13,No.4基于BDI的对手Agent模型Ã李毅,石纯一(清华大学计算机科学与技术系,北京100084)E-mail:tiger_li@sjdd.com.cnhttp://www.tsinghua.edu.cn摘要:MAS中建立对手模型,并进行意图和规划识别是有效交互的必要条件.BDI是描述思维的有效手段,可用来建立通用的对手思维状态模型.当前对手模型的研究偏重于对单一行为结果的推断,不能充分表示并发多意图及其关系,也不利于实时地的为决

2、策提供支持.提出的基于BDI建立通用对手Agent模型的算法改进了AnandS.Rao和MilindTambe等人有代表性的研究成果.关键词:Agent;对手模型;规划识别;BDI;MAS中图法分类号:TP18文献标识码:AMAS社会性体现于Agent交互,建立对手模型并进行意图和规划识别是有效交互的必要条件.“对手”是一个泛化概念,协商伙伴也被称为“对手”.在实际应用中,由于存在开放、动态、对抗的环境以及Agent资源有限等条件,对建立对手模型的算法提出了更高的要求.在MAS研究中,BDI理论描述了Agent思维状态的基本特征和相互关系,利用BDI可

3、建立通用的对手的思维状态模型;在对抗等信息不完全的情况下,按BDI间的约束关系推理判断,消除矛盾,对于提高模型的准确性[1]以及建立的速度是有效的.[2]对手模型的核心在于意图的识别,因为意图对应于实际的行为规划.当前,在已有算法中,AnandS.Rao和[3,4]MilindTambe等人的工作具有代表性.MilindTambe在RESC(real-timesituatedcommitments)模型中提出了跟踪Agent行为,判断其目标的算法,利用行为树来建立对手模型,并采用单状态回溯机制来修正错误.但其忽略了对手的思维状态,将行为与思维分离;某一

4、时刻,只存在一个对手操作树,不能同时跟踪多个意图.AnandS.Rao实现了一种基于BDI的对手思维状态识别,采用事件触发机制,可保存多个可能意图树,并利用观察到的对方行动和BDI约束将其逐步减少为单一意图.但Rao的算法须建立对方完整的规划模型,没有考虑多个可能意图树相互之间的联系和比较,也不利于为决策提供实时的支持.本文建立了基于BDI的对手Agent模型和相应算法,可以达到在动态开放环境下,特别是信息不完全的情况下,实时跟踪对手的思维状态,进行意图与规划识别,并为决策提供支持.改进了AnandS.Rao和MilindTambe等人的结果,并以足球

5、Agent为例进行了分析.1对手模型描述将Agent自身视为agentl,被跟踪的Agent视为agent2,则agent1所要建立的对手agent2模型:O=,O在agentl的BDI模型中应是一组Belief,即Bel(agent1,O).其中Ã收稿日期:2000-03-08;修改日期:2001-06-20基金项目:国家自然科学基金资助项目(69973023;69733020)作者简介:李毅(1974-),男,河北高阳人,博士,主要研究领域为分布式人工智能;石纯一(1935-),男,河北秦皇岛人,教授,博士生导师,主

6、要研究领域为人工智能应用基础.644JournalofSoftware软件学报2002,13(4)B:∀ψ∈B=>Bel(agent2,ψ),集合B包含了agent1知道的agent2所具有的Belief.D:∀ψ,Des(agent2,ψ)=>ψ∈D,agent2的Desire集合是D的一个子集,即D包含了agent2所有可能的Desire,也可将D表示为Dall−Dban,Dall表示Desire的全集,Dban表示agent2所不具有的Desire.IS:∀ψ∈IS=>Intention(agent2,ψ),IS表示可以确定的agent2的Int

7、ention,包括先验的Intention和通过观察、通信等手段获得的Intention.IP:对手的可能Intention,是通过已有的BDI信息推断出的当前agent2可能具有但无法确定的Intention.IW:表示在agent2所有可能的Intention中agent1所关心的部分,可称为Intention的观察窗口.不考虑IW之外的Intention(在交互过程中,对手对于自身的作用往往只在某一特定领域,因此,忽略对手在其他领域的Intention,并不影响系统运行).H:H={ai},ai表示agent2在特定时间所执行的特定动作,记录一定

8、时间内的对手事件,如历史信息.约定O中的B,D,IS满足典型的BDI约束关系,对于∀ψ∈IP,

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