2.6  Agent工作流程及算法

    1）Agent的工作原理     Agent工作过程如图2所示，当事件到达时，Agent根据前感知的环境信息、自身信息以及自己的能力，若感知的信息比较简单或紧急，则直接反应式决策，否则，要慎思以后进行规划，最后产生决策，即，由信念修正产生目标，并做出相应的计划集，然后选取相应的行为集来完成一系列的计划，如果计划失败，则继续更新信念集。 图2  Agent的工作流程     2）Agent的工作流程算法     根据Agent的工作原理，可将其工作流程算法描述为： function Agent() Begin     事件到达；     将感知信息进行分类； if P is essy or urgency then reaction； else {  L1：B：=brf(P，B)；//根据感知和当前信念集产生新的信念 options：=Option_Generator(Envent_Queue，B，I，G)； //根据环境和目前意图的当前信念产生愿望 Selected_Options：=deliberate(options，B，I，G)；//慎思过程 Update_Intentions(selected_options，I)； //更新意图 Make_Plan(I)；//根据当前意图制定计划 execute(plans)；//执行计划 if fail then { Update_Belief()； goto L1； } } End；

3  小结

    本文参照多Agent系统的体系结构建立了多Agent排队系统结构，并且构造了单Agent的基本要素，即Agent的心智状态形式化描述、Agent的感知器算法、Agent的知识库、Agent的规划模块和通信模块等。最后给出了Agent的工作机制和算法。

参考文献

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