基于C++实现的面向Agent编程

Agent的概念已经在许多领域得到了重视,但面向Agent的编程实践还存在较大的滞后。已有的文献、专著中的例程大部分是通过Java实现的,该文将探讨利用C++实现面向Agent编程的方法,并给出一个简单的例程。

RPL:一种基于反应式Agent的机器人编程语言

开放环境下的机器人具有环境敏感性、行为自主性和并发性、反应实时性等特点,这对支撑这类机器人的控制软件及其编程语言提出了新的要求,包括支持对环境进行显式表示,支持自主和并发的行为,需要对行为间在时间、空间、物理上的关系进行规约等等。面向Agent的编程语言将软件系统的基本执行单元视为自主的软件Agent,它为机器人控制软件的构造提供了新的方法和思路。针对开放环境下机器人特点对其编程语言的要求,提出了基于反应式Agent的编程模型RECA和编程语言RPL。RECA将单个机器人的软件系统视为一个反应式Agent,它包括SensorEvent、EventRule和ScenarioBehaviour 3个组成部分,其中SensorEvent是对机器人所处环境信息变化的一种封装;ScenarioBehaviour是对机器人的不同行为进行的规约;EventRule定义了机器人环境输入到行为输出的动态绑定关系。RPL提供了一系列的机制来支持机器人控制软件的编程,包括事件机制、多线程机制、优先级描述、行为动态绑定。最后介绍了RPL程序开发和运行支撑环境的技术框架,并基于NAO机器人分析了机器人作为老人生活助理的案例,验证了该编程模型、语言和运行支撑环境的有效性。

Agent主动目标的形式化模型

在agent结构中,主动目标是一个功能上自含且有自己独立控制流的实体.给出了主动目标相关的语法定义以及主动目标运行的操作语义,而且主动目标驱动下的BDI agent结构也被形式化地定义出来.区别于以往的一些BDI agent结构,目标不是隐含地表示而是作为实体显式地表示在agent结构中,使agent结构很自然地支持并行的目标,这被认为是agent理性行为的一个重要方面.此外,对目标的显式定义也为agent在动态的环境中对承诺的重新考虑带来了方便.

面向Agent软件开发平台的特色

将面向对象编程(OOP-ObjectOrientedPrograming)和面向Agent编程(AOP-AgentOrientedPrograming)进行对比,并以JACKAgent平台为实例来分析AOP的特色。JAVA是面向对象的典型编程语言,而JACKAgent语言是基于BDI(BeliefDesireIntention)来对JAVA语言的扩充。

AgentSpeak中意图生成过程的可靠性与完整性研究

意图生成是BDI型Agent为实现目标而产生动作序列的过程。验证软件Agent中意图生成的正确性是A-gent编程语言中一个重要的研究问题。针对软件Agent中意图执行的正确性,以当前最流行的BDI型Agent编程语言AgentSpeak为例,证明了软件Agent意图执行的有效性。首先根据AgentSpeak的语法构造了一个解释系统,并给出了该解释系统的满足关系,从而得出了AgentSpeak的模型论语义。在该模型论语义的基础上,结合由Moreira和Bordini所给出的操作语义,证明了AgentSpeak的意图生成等价定理:AgentSpeak语言中模型论语义的意图等价于AgentSpeak程序操作语义的意图。由此可得出结论——AgentSpeak中的意图执行是可靠而完整的,从而验证了AgentSpeak中软件Agent意图完成目标的正确性。

AOP语言在GUI编程中的应用

面向Agent编程是一种更高抽象级别的编程范型,常见于人工智能、交互式仿真等研究领域,却很少应用于工程实践领域,其中一个原因是缺少对图形用户接口的支持。为了解决这个问题,一种命令式的编程语言--CAOPLE,将底层图形库封装成Agent组件,并在编程过程中遵循三层结构的设计,即对外接口层、枢纽层和表示层,以适应面向Agent编程的特点。将这种编程模式应用于网络聊天室的设计中,用清晰的逻辑和简洁的代码实现了在分布式环境下的图形交互应用。CAOPLE的图形接口编程证明了,面向Agent编程思想在工程应用领域的可行性和适应性,并将推动下一代面向Agent的软件工程早日进入实用阶段。

面向类Agent的程序设计

概述了软件工程的程序设计方法的发展过程,描述了面向Agent编程的特点,并分析了面向Agent编程发展缓慢的原因.着重阐述了面向类Agent进行程序设计的思想,解释了在实际工程中所创建的类Agent的组成部分,最后指出了面向类Agent编程时会遇到的一些关键技术问题.

基于UML的MAS环境下Agent的一般性分层框架

研究有时间、资源等约束的开放MAS环境下的Agent模型,提出了混合型Agent的一般性分层框架.该框架包括特性说明层、心智状态层、计算处理层和信息交互层.分析了Agent的体系结构、其在组织中承担的角色和部件组成等.采用UML技术设计Agent的概念类图,给出了Agent的形式化表达和通用程序的设计方法,并阐述了综合调度引擎、并发性消息处理的实现机制.将该框架应用于青藏铁路贯通线广域线路Agent保护研究,设计了多个Agent实现协同保护功能,解决了传统保护的误动问题,表明采用该Agent框架的设计对解决这一复杂问题是有效的.

浅析面向对象的方法和面向Agent技术

比较了面向对象和面向Agent的基本概念及其特征,在程序设计方面面向agent比面向对象有更广的应用领域,适应性更强。从自律性、主动性等方面分析了Agent比对象的优势,说明了面向Agent是面向对象的进一步发展。

基于Agent的建构主义理论下的英语听说训练系统研究

介绍了建构主义学习理论和Agent之间的联系,选择面向Agent软件开发环境中的Microsoft Agent,在.net平台和建构主义理论支撑下用C#设计实现了英语听说训练系统。详细介绍了系统的功能和开发过程。

多智能体的分布式智能故障诊断

基于分布式人工智能的思想 ,将多Agent技术引入复杂故障诊断领域 ,分析了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程 ;讨论了基于模式聚类的故障求解机制及对诊断问题任务辨识、分解 ;研究了多Agent宏观上的约束和关联 ;设计了应用Agent工作状态的表达机制 ;确定了应用Agent间的工作状态影响关系及多Agent间的交互、协作和通讯 ;构建了多Agent模糊关联模型 ;给出了多Agent诊断系统局部诊断决策与全局诊断决策的集成描述结构 ;建立了一种分布式Agent诊断系统结构及其原型系统 .在某电力企业安全监控系统的应用中 ,取得了与专家相似的诊断结果 。

基于MAS的分布式智能故障诊断模型与关键技术研究

现代故障诊断已是一个动态的、分布的、柔性的、实时的和不确定的复杂系统 ,将多agent技术引入复杂故障诊断领域 ,是求解复杂过程的故障诊断问题的一种新的尝试 .讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程 ,设计了一种agent诊断系统结构及其原型系统 ,对诊断问题任务辨识、分解、各agent的内部诊断机制、多agent间的交互、协作、关联模型以及诊断决策问题等进行了深入研究 .并重点描述了诊断agent的领域知识表示及多agent诊断系统的组织模型和各任务agent的功能定义 ,具体分析了诊断问题的故障分解与控制策略 .在一电力企业安全监控系统的应用中 ,该模型能快速、准确地进行故障成因分析 ,给出合理的、建设性的决策意见 ,取得了与专家相似的诊断结果 .克服了以往监控诊断系统的很多不足 ,提高了企业的安全运行效率 .同时 ,与传统的诊断方法相比 ,体现了agent技术的特有优势 .

个体与群体思维状态下的AOP语言

引入群体思维状态对GOAL进行改进,建立了个体与群体思维状态下的AOP语言IG-AOP,给出其语法和操作语义。举例证明该语言的表达力比GOAL强,可以较好地满足多Agent合作求解过程的刻画与并发编程的需要,初步解决了Agent研究理论与实践脱节的问题。

基于角色划分的AOP设计模式研究

针对面向Agent编程(AOP)在实际推广中的现状,可以从设计模式的角度来解决编程规范化的问题。通过介绍一种命令式的AOP编程语言—CAOPLE的基础设施和语法规范,以及在多Agent环境下完成组队任务的三种不同代码实现方式,提出一种基于角色划分的设计模式。该模式从可维护性、可扩展性以及运行效率三个方面优化了AOP编程,并希望以此为切入点,推进AOP设计模式的研究以及在面向Agent软件工程领域中的应用。