基于多Agent的传感器管理系统研究与设计

执行层的功能取决于传感器的类型及其完成传感器任务的能力。

任务规划层负责确定在下一个管理周期传感器需完成的任务集，并能对融合中心或其他代理发送来的信息以及操作员提供的信息进行处理获取环境态势知识，在此基础上确定各任务所对应的优先级。

Agent内部规划层和执行层之间的信息传送由通讯层负责，该层同时也支持分布式决策中的协商过程，它接收来自其它代理的执行请求、通知或结果信息。协商过程要求能获知传感器完成某项任务的能力，通讯层通过规划层可了解代理完成任务的现状，一旦由其它代理建议的任务被接受，通讯层就会把经协商确定的传感器级性能指标下传到其它层。如果某项任务无法执行，通讯层将要求的传感器性能指标与规划层中的信息进行比较,确定应该由其它Agent执行的一组行为，或者将结果通知给其它Agent，只有那些能被Agent完成的任务才传送到规划层。

⑶方案生成Agent：根据预先设置的各传感器"特长"生成"传感器"或"传感器组"与任务的可选配对方案，给当前监测空间出现的某特定目标，配对一个特定传感器或传感器组合对其进行进一步检测，以提供该目标的信息。

⑷方案优化Agent：按照任务需求优选上述方案，形成目标优先级排序。

⑸传感器控制Agent：是一个转换模块，负责把传感器分配方案转换为传感器可执行的命令，同时还完成传感器的模式选择、参数选择等具体操作。

⑹任务规划Agent：负责具体的传感器任务分配。

依据以上几方面提供的依据，形成传感器管理方案，直接对传感器配置进行调节。因此，基于Agent的传感器管理系统对形成数据融合系统的闭环控制模式起着反馈调节作用，增加了系统的鲁棒性。

4 多Agent间的协调机制

SMGS强调各个实体间的协同工作，因此是否能够协调地完成预定任务，是多系统应用于的关键问题之一。Agent之间的协调机制可以用多种方法实现，通讯是各获取信息以进行协商与协调必不可少的手段。我们研究重点是基KQML(Knowledge Query and Manipulation Language)的Agent通讯与协调机制在SMGS系统中的应用。

4.1 KQML语言

对于Agent中的任何一种协作，方法和语言是不可或缺的。现在通讯语言有了很大的发展。这些语言定义了语法和语义用于Agent间的通讯。KQML是一种用于软件间交换信息和知识的语言和协议，为消息的表达和处理提供了标准的格式。其主要优点有: ⑴具有灵活的结构和良好的可扩充性;⑵独立于网络传输机制;⑶独立于内容层表达语言;⑷能够满足间信息传递的基本要求。

例如：主体A发送一个动作表达式到主体B：

4.2 通信服务器

在KQML中，不是所有的对话都是一种简单的问题/回答处理模型。每个主体可以使用ask(x)登录它的知识到通信服务器。一个主体使用代理言语行为寻找其它主体提供它所需要的信息。通信服务器接收到查询就寻找具有适当知识的主体。

图3 通信服务器

SMGS系统中各进行协调时，各Agent对活动进行审查，若发现某个Agent活动在自身当前条件下不能满足，则向相关Agent发出协调请求，参与协调的Agent可以通过黑板方式或其他方式进行协商。

5 结束语

本文提出了一种新的传感器管理方法，即基于多Agent技术的管理方法。通过上述方式构造的传感器管理系统利用了Agent基于知识表示及协调求解能力，具有实施简单、系统运行高效、所需环境要求低等特点。充分发挥了传感器自身的决策能力，减少决策过程对融合中心的依赖，提高了整个传感器监视网络的生存能力。下一步还应针对不同的需求进行广泛的仿真实验以分析各种管理策略的性能，并对规则库进行修改和调整，在实际应用中对不同情况区别对待，充分利用系统资源，提高系统运作效率。