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多智能体与实时数据的合同能源管理决策支持系统分析

2013-12-31 00:02
黯影冰风
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  2、EPCDSS体系结构与设计流程

  2.1决策支持系统基本内涵

  决策支持系统的概念最早于1971年由ScottMorton提出。目前一般认为,决策支持系统是一个辅助决策者通过数据、模型和知识,以人机交互的方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。决策支持系统的通用体系结构如图2所示。

  决策资源层为系统决策提供基本的数据、模型和方法,由数据库、模型库和知识库组成。数据库管理系统提供数据查询、录入、修改、抽取等功能;模型库管理系统负责模型库的管理维护、模型组合和运行;知识库管理系统完成知识库的维护和基于知识的推理等工作。决策推理层综合运用系统模型、数据和知识,经过分析推理,将决策结果通过人机界面向用户展示。

  2.2基于MAS的EPCDSS架构

  本文设计的基于MAS的EPCDSS仍采用图2所示的分层结构。从兼容性与可扩展性考虑,MAS架构参照FIPA(foundation for intelligent physicalagents)智能体抽象参考模型设计,并遵循相关标准要求。为增强系统构架灵活性并实现多级并发控制,系统应用了Facilitator方法的联邦体系,采用若干相关Slave智能体构成Agent组,再由若干Agent组构成功能智能体群的模式。在这种结构中,Agent组内各智能体实现了同一功能的分布式求解,Agent组间则经Facilitator进行功能级通信与协作。MAS架构如图3所示。

  在Facilitator方法中,由各小组的Facilitator形成一个网络通信层,负责组内决策资源获取、消息转发、翻译、初始化并监控组内智能体执行,它实际集中了FIPA参考模型中目录服务智能体(DF)和智能体管理系统(AMS)的功能。 下面对单个Agent的结构和工作模式作进一步说明。

  目前常用的Agent结构主要为反应型、认知型和混合型。反应型智能体采用“事件—条件—行动”的反应模式,虽可对感知到的信息按预设规则集作出快速响应,却因没有外部世界模型而难以形成最优决策。以BDI(belief-desire-intention)体系结构为代表的认知型智能体以目标为导向,具备领域知识和规划能力,自治能力强,但工程实现却较为困难。本文研究的混合型智能体,采用符号推理、快速反应和智能体间协作相结合的机制。智能体对感知到的外部信息进行抽象和判断,若为简单任务或紧急任务,则迅速反应并动作;若为复杂任务或实时性要求较低的任务,则进行建模分析,生成规划序列并发出动作指令。如遇本智能体不能单独处理的复杂任务,则向其他智能体发出协作请求。混合型Agent的突出优点是既可实现充分自治和协作,又能对紧急事件和简单事件做出快速反应,其任务处理流程如图4所示。

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