|
智能制造和工業互聯網技術的發展，呈現出了一些新的特點，比如資源控制的泛在化，比如集成方式和粒度的服務/微服務化，比如智能計算的邊緣化。這些新的特點助推了多智能體技術的發展。 智能制造和工業互聯網技術的發展，呈現出了一些新的特點，比如資源控制的泛在化，比如集成方式和粒度的服務/微服務化，比如智能計算的邊緣化。這些新的特點助推了多智能體技術的發展。 雖然沒有經過嚴謹的學術搜索。但筆者在2000年左右的時候，就見到了基于多智能體調度排產技術的博士論文。后來陸續在自動化領域的無人機蜂群協同控制、多體動力學協同控制等方面，看到了相關的技術發展與案例。所以感覺現在各個領域都在助推，智能體技術的發展。 （1）智能體運行的內核：行為事件驅動 說起智能體運行的內核，得從智能體的交互方式說起。不能將智能體交互理解為簡單的信息集成，信息集成只是最終傳遞的形式而已。智能體應該是能夠基于行為模式識別下進行自主判斷并進而與其他智能體進行協調交互的虛擬軟件體。這是智能體之所以稱之為智能體的本意。其核心是事件驅動，雖然事件驅動最終也要體現為信息傳遞，但事件相對于信息而言，更加具有意義，是從信息應用目的角度來描述的。 （2）多智能體運行的特點：協同協作規則 記得在當年物聯網剛出來的時候，就有人提出來，互聯網不是+，而是x。這個x說的意思是，在物聯網背景下，每個物體會發展成一個智能體，物體之間的交互不是僅僅兩個之間的，而是每一個智能體可以和任何一個其他的職能進行交互，所以說是物聯網x。 據enCE技術文件編制所了解，多智能體之間的交互，其實就是在定義協同協作規則，智能體之間的行為交互方式或者交互模式。這個方面，可以借鑒生物界當中的各種生態模式，比如螞蟻之間的協作，比如魚群之間的協作，比如鳥群之間的協作，再比如人類社會的各種形態等，其實都可以轉化為一些可用的規則，用于支持多智能體之間的協同協作。其實只要看看現在提出的各種各樣的智能優化算法或者說元啟發式算法，基本上都可以在這里面進行應用探討。 始終感覺多智能體之間的協同協作方式是多種多樣的，隨著技術的發展即將涌現出一大批所謂的智能的協同協作模式或算法，但說實話也可以預見到其實也沒有太多的新意。 （3）多智能體運行場景1：自適應協同生產組織 比如對于一個車間來說，車間里面所有的制造要素資源都可以虛擬化為一個智能體，比如機床智能體、刀具智能體等等。也可以增加一些并不與實際制造要素資源相對應的智能體，比如訂單智能體、比如具有仲裁性質的智能體。 這樣的運行就是各個智能體之間的協同協作，并且這種協同協作是一種自適應的方式來進行的，訂單就可以和機床來進行協商，決定自己的工序應該到哪個機床上面來進行生產。 （4）多智能體運行場景2：自適應協同流程組織 正如同之前提的工業APP行動，不管這些工業工業APP的規模大小如何，這些工業APP也是需要進行集成的。而這種集成，不能僅僅是服務或微服務，而應該以多智能體的方式進行集成，形成這些工業APP之間的協同協作模式。對于各個軟件實體的多智能體，這種模式將更多的體現為自適應協同流程組織。 面向這種自適應協同流程組織，工業APP的粒度越小，組織的柔性就越大。每一個軟件智能體，都具有自己的處理和決策功能，更重要的是彼此之間可以進行協商，并實現自動的握手協同。 其實隱約也感覺到，現在所提的一些工業互聯網平臺，都應該具有這方面的一些想象，但感覺這些平臺就像一些基礎設施一樣功能應該是非常龐大復雜的，能實現什么樣子現在還看不透。 （5）多智能體運行需克服的缺點：只見樹木不見森林 我們現在建設信息化系統，其實都是一種中央管控方式，通過預先設定的流程銜接關系將各個功能模塊，進行了劃分，并且限定了功能之間的流程交接約束。 但是在多智能體模式下，每個智能體具有很大的自主性或者獨立性，整個系統的運行是通過智能體之間的協商來動態執行的。 就如同一個社會一樣，有很多人，如果每一個人都按照自己的利益最大化來決定自己的行為方式，就如同現在所提的一些智能優化算法，很有可能會陷入局部最優，而在整體上并不能夠實現整體追求一樣。從而導致出現只見樹木不見森林現象的發生這種并不期望的現象發生。 所以筆者一直感覺，如何形成一種完美的生態組織方式或者理想的協同協作模式，既能保持智能體之間自由協商的靈活性優勢，又能夠與總體的綜合優化目標相融合，是多智能體運行研究的核心重點，必須給以足夠的重視。但這個方面是不是在學術上都是要進行大量的基礎研究才可以的。 
|
