文丨三胖有话讲

编辑丨三胖有话讲

前言

人工智能领域的一个主要目标仍然是开发能够像人类一样进行自主任务执行的自主系统。在开发可部署于动态和开放环境中的自主系统时涉及的挑战和问题，导致了多代理系统等领域的出现。

多代理系统是一门深刻的跨学科研究，涉及到自主性、代理、谈判、交流、互动和合作等基本概念。该领域的主要目标是开发能够与人类和其他系统在现实世界中共存和合作的自主系统。

自主性

开发自主系统的主要动机与人们生活在数字互联世界密不可分，因此出现了新的挑战和机遇。因此，我们很快就会在我们的日常生活环境中看到自主环境、人形机器人、无人车辆等自主系统，它们能够支持人们的日常生活。

这些系统的一个重要特征是自主性，因为它们必须能够具有自我管理和决策能力。在这方面，为了确保自主系统的实用性，它们应该具备智能谈判的能力，通过合作实现其目标。据推测，这些属性使得分布式系统能够提高性能。

谈判使得多代理系统能够实现其目标。虽然在谈判领域有许多关于策略和协议的研究成果，但它在实际应用中的实现仍然较为困难。

在一般意义上，多代理系统是计算机科学和相关领域的一个范 paradigm，其中一个感兴趣的系统被构想为一组名为代理的自主实体，以及它们的交互机制。

代理是一种具有自主能力的实体，通过一组物理或逻辑传感器来“感知”环境，并通过一组物理或逻辑执行器来“交互”或“修改”该环境。代理还具有一种“智能”或“推理”机制。因此，代理对环境的行动是基于传感器和推理机制。

多代理系统

多代理系统方法已被证明是解决分布式性质问题的合适解决方案，其中信息、控制、处理或所有这些都不是集中的，而是分布式的。因此，一系列问题已经得到了深入研究，并获得了有用的解决方案。

代理之间的交互通常被认为是基于结构良好的交互协议的信息传递。消息的内容是“信息”，它可能存在于称为本体的上下文中。

多代理系统的一般布局

智能物理代理基金会是IEEE组织，推动多代理系统的技术和标准化。FIPA为代理通信、管理和消息传输定义了一组基本层的规范，以及抽象架构和应用层的规范。

FIPA定义的规范涵盖了代理之间交换的交互协议、沟通行为和消息内容。例如，在FIPA的规范中，竞拍和提案的机制在一组代理之间被定义为交互协议。

汽车应用

汽车行业正在向自动化出行迈进。为了实现使出行更安全，并建立一个优化的移动人员系统，需要一种具有远见的技术。基于应用于汽车场景的多代理系统。

物联网也是设计的一部分，因为它是连接车辆和智能城市的热门技术。 将MAS应用于汽车应用，比如交通管理和负载平衡问题，有多种可能性，因为代理可以代表实施解决方案的不同角色。

五种类型的代理：行人、车辆、交通灯、街道和停车场。科研人员考虑使用协调员、路径代理和交通灯周期来扩展参与交通调节的实体。 将行人作为代理的使用面临着与其他代理进行通信的问题。

例如，其他代理，如车辆和交通灯，可以集成电源和无线链接，帮助为其通信目的提供能源和传感器系统技术。然而，行人通常没有执行这些功能的设施，但考虑将行人视为代理的好处是显而易见的。

将行人纳入系统的一种方法是使用移动设备，例如智能手机。通过使用这些设备来识别行人，其传感器可以允许监测行人的位置，以及其他相关信息。

其他关于车辆作为代理的例子可以在和中找到。这些研究考虑车辆之间的通信，以协调每辆车到达目的地所需采取的路线。在这种方法中，每辆车都有信息，帮助它们实现其目标，即以最短的时间从A点移动到B点。

代理或汽车可以根据其启发式规则共享或保留这些信息，这些规则是它们用来做出任何使它们更接近完成目标的决策。

根据自己收集的信息做出本地个体决策或与其他代理合作有助于实现车辆之间的协调全局目标，使每个代理能够在比选择常规快速路线更短的时间内到达目的地，并有时在那些街道或大道上产生瓶颈。

另一种常见的方法是关注交通灯，因为它们通常是引入交通负载到系统中最常见的点。科研人员提出使用一组Q-learning迭代来接近负载均衡的最优解。他们还提到使用不同的人工智能技术来控制交通灯和交叉口，例如模糊规则、预定义的基于规则的系统和集中式方法。

这种方法的一个重要特点是在控制交通灯和交叉口时，控制不同道路交通的相位是系统目标成功的关键因素。实际上，灯光变化的协调以及哪些街道在其他街道之前具有优先权对于获得良好的交通流向是至关重要的。这一特点在实验中中得到了考虑。

另一个重要的示例是，它将多个代理实现为汽车场景的解决方案。在这项工作中，重点是使公交车准时到达站点。系统使用四个代理：公交车车辆、公交车路线、交叉口和阶段。

公交车车辆驶过路线，将其时间告知路线代理，路线代理检查同一路线的公交车之间的时间，如果公交车迟到或提前，它与主代理交流，即交叉口。交叉口分析要做什么；如果公交车太早了，那么公交车目前没有通过的阶段应该优先设置在交通灯中。

相反，如果公交车太迟了，公交车要去的阶段应该有更大的可能性出现在交通灯中。一个重要的注意事项是优先级，拥有更高的优先级并不意味着自动成为下一个阶段。

它只是给代理更多的工具来与其他阶段协调，以成为位于顶部的那个，这是一个目标。阶段需要协调，并从这个过程中选择下一个交通灯的阶段。协调是由多个因素选择的，包括车道上的公交车数量，阶段所需的绿灯时间，车道上车辆的速度等。

JADE是一个用于开发基于代理的应用程序的平台，根据FIPA规范进行了充分的兼容，并提供了代理实例化、通信协议、本体实现和图形化管理工具的基本类。

在处理汽车交通时，很难找到一个真实环境进行测试。例如，关闭一组交叉口并按预定义的模式发送车辆，这些都是在应用于汽车场景的MAS实验过程中所需的特性。

幸运的是，有一些计算机交通模拟器可以与MAS开发框架相结合，需要一些工作来实现这一点，而这正是本章的目标之一。

举例来说，VISSIM、Paramics、Aimsun、Dynameq、MITSIMLab等模拟器都提供了不同的特性，使它们成为多种场景的理想选择。然而，SUMO似乎更常被使用，因为它是微观的、免费的，并且易于使用。

SUMO代表城市移动模拟，是一个创建便携式交通模拟器的开源项目。该模拟器提供了许多特性，使其成为本章最后一个场景实验的理想选择。

首先，界面直观且易于使用，创建路线并导出它们以供使用的方式非常类似于城市模拟游戏。在界面上，可以为单个街道创建多条车道，配置交叉口以设置交通信号灯的相位，并定义车辆的行为。

SUMO提供API来操作模拟和获取相关信息，使其成为与其他系统协同工作的理想选择，该框架已成功用于构建多代理系统。

SUMO为用户提供了工具，轻松地呈现真实的街道和道路，然后将车辆等元素插入模拟中，这些车辆尝试像现实世界中的对应物一样行为。通过这种方式，模拟比实时事件更快速、更廉价，并允许在不同环境中以实际方式测试相同的规则。

在SUMO模拟器中，已经进行了一些设计以适应以上的场景。基本上，有两种类型的模拟过程，即宏观模拟和微观模拟。宏观模拟关注整个系统，考虑系统在每一时刻的状态、车辆的密度、速度和数量。

而微观模拟关注系统中个体成员的行为。因此，上面采用的方法是微观模拟，因为代理的行为可以轻松应用于模拟中的成员，而在之前提出的方法中，这些成员对应于车辆和基础设施的行为。

一个模拟由多个元素组成，但主要由两个主要配置组成，即网络配置和交通需求配置。这些配置是通过xml文件进行的。网络配置包含多个组件，从节点和边开始。

节点表示边之间的交汇点，而边表示车辆将要行驶的道路。节点是地图上一个点的简单表示，只需要三个元素，一个标识符和一对坐标。

在汽车领域中利用多智能体系统的应用场景。汽车和基础设施设备被视为智能体。这些智能体通过使用无线网络进行通信，并使用良好结构化的ACL消息。智能体之间通过发送消息来了解系统的状态，并基于这些信息决定如何使用可用资源，例如道路。

基础设施设备拥有它们管理的路线信息。当车辆智能体请求有关特定路线的信息时，基础设施设备会提供有关该路线变量状态的信息。

一旦车辆获得信息，它会评估哪条路线是最佳的，根据自己的目标进行选择，有时，个体智能体会考虑其他智能体的偏好信息以获得合适的全局解决方案。

通过这种方式，可以使用合作的、分布式的多智能体系统来改进动态路径规划和交通管理。分布式人工智能技术，即适用于多智能体系统的技术，可以用来解决决策问题，解决城市出行中的新技术汽车带来的问题。

通过智能车辆和基础设施设备之间的信息交流和协作，这些技术可以使城市的交通流动更加高效和便捷。这样的系统可以在实时交通状况变化的环境中自动调整路线和交通信号，以提高城市交通的整体效率和安全性。

QoS方法是一种考虑了车辆和基础设施需求的计算最佳路线的方法。该方法最初是在电话和计算机网络行业提出的，用于衡量不同用户的需求。为了量化网络服务，考虑了多个方面，如比特率、传输中的平均错误、吞吐量、抖动、传输延迟或可用性等。

在QoS中，为每个用户的目标分配权重，取决于对所需服务的每个方面的重要性。然后，在客户和服务网络之间执行谈判过程。

在汽车领域的背景下，这种交互有助于为智能体找到更好的路线，或者说代表驾驶员的智能体。一方面，随着不同路线的信息共享，交通管理系统试图根据自己的目标维持交通平衡。

另一方面，车辆智能体有自己的优先级。例如，对于某种类型的驾驶员来说，旅程的距离可能非常重要；而对于另一种类型的驾驶员来说，旅程中的转弯次数可能是关键参数。

例如，大型货车与通用型轿车之间的区别。通过考虑驾驶员和交通管理系统的需求和优先级，QoS方法可以帮助优化交通负载，提供更好的交通规划和管理。

总结

在这种方法中，当前使用有关交通的信息来决定是否使用某条路线。然而，基础设施通常不参与保持交通平衡的系统。

实际上，基础设施在负载平衡策略中可能发挥重要作用。在这种方法中，基础设施可以考虑某些地区的建筑构造信息。因此，基础设施的目标可能是减少这些地区的交通流量。

实现说明了分布式系统如何改变城市交通的观点，以及将其视为智能基础设施的一部分是多么重要，其中所有智能体都发挥着重要作用。

驾驶员和基础设施的目标定义在这种方法中起着关键作用。通过定义驾驶员和基础设施的目标，可以更好地实现负载平衡，提供更智能的城市交通规划和管理。