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基于分布式主体协作的知识检索研究及实现(1)

2014-11-14 01:13 摘 要 本文首先分析了智能主体的基本概念、结构及其工作原理，在此基础上，建立了基于分布式主体协作的知识检索模型，详细分析了模型的工作过程，各功能模块的实现方法，提出了智能主体的协作策略。 关键词 分布式主体；知识检索
1 引言 主体又叫代理(Agent)，从广义上讲，主体指的是人和一个物理的或抽象的实体，能作用于自身和环境，并与其它主体通信。它可以指一个专家系统、一个过程、一个模式或一个求解单元等。因此所有在完成知识检索任务的整个过程中发挥一定的作用，起到主要或是辅助功能的检索系统组成部件均可以看成一个主体；同时任何一个部件所进行的局部任务也离不开众多的下层主体的协作。因此知识检索任务事实上是由各种具有等级层次关系的主体相互协作、共同完成的。随着计算机技术的发展不断加强，主体能够模拟越来越多的人的思维和行为，具有越来越强的智能性和协作能力。2 智能主体技术2.1 智能主体的概念和属性 智能主体(智能Agent)广义上包括人类、物理世界中的移动机器人和信息世界中的软件机器人，狭义的智能Agent则指信息世界中的软件机器人。它是代表用户或其它程序，以主动服务的方式完成一组操作的计算实体。智能主体(Intelligent Agent)是一种能为用户提供人性化服务的自治计算机系统。它能在无用户参与的情况下，独立完成用户定制的任务。 智能Agent有如下一些特性。 (1)代理性(Agent) 代理性体现在：①它是"代表用户"工作的；②它可以把其他资源包装起来，引导并代替用户对这些资源进行访问，成为便于通达这些资源的枢纽和中介。 (2)智能性(Intelligence) 在这方面，智能Agent可以做很多有高技术含量的工作。例如，理解用户用自然语言表达的对信息资源和计算资源的需求；帮助用户在一定程度上克服信息内容的语言障碍；捕捉用户的偏好和兴趣；推测用户的意图并为其代劳；等等。 (3)自主性(Autonomy) 一个智能Agent应该是一个独立自主的计算实体。它应能在无法事先建模的、动态变化的信息环境中，独立规划复杂的操作步骤，解决实际问题，在用户不参与的情况下，独立发现和索取符合用户需求的可利用资源与服务。 (4)机动性(Mobility) 在网络计算环境下，一个Agent可以看成是代表用户驻网络的常设机构，它可以在网络上灵活机动地访问各种资源和服务，还可以就完成特定任务同其他智能Agent进行协商和合作，甚至把自己"迁移"到网络中的其他主机上去执行任务。2.2 智能主体的结构 主体的体系结构是研究如何用软件或硬件的方式实现主体。在实现一个主体时，传统的方式是将它作为一个基于知识的系统。这是从符号人工智能直接沿袭过来的。这种主体的体系结构称为"慎思主体" 。与之相对的有一种不使用符号知识的主体体系结构，被称为"反应主体"。而综合了两者长处的主体结构则被称为"混合主体"。 智能主体则是通过人工智能技术而实现的计算实体，它能在特定环境中连续、自主运行，无需人的引导与干预，它通常具有学习能力，并能与其它主体协作完成问题求解。智能主体的主要智能源自于它内部的知识库。同时，智能主体不是一个与外界隔绝的实体，它要在与外界的交互中捕获要解决的问题并更新自我的知识，这些功能由感知器、通信模块以及反作用于外部环境的效应器共同完成，另外，智能主体还具有根据共同目标及自己的职责所产生的目标模块，而其核心的功能单元则是对信息进行加工的问题求解单元，智能主体的基本结构如图1所示。图1 智能主体的基本结构 实际的智能主体往往被作为一个大系统的功能单元来使用，所以它还应有网络接口、通信管理模块、协作管理模块、协议模块、实体接口等多个组成部分，但为了使结构图简洁明了，这些具体的功能模块都被抽象化、隐含到图1中的基本构件中了。2.3 智能主体的工作原理 智能主体的一切行为是受任务驱使的，以任务表的形式来表示，初始由用户静态建立，然后通过通信而动态地改变。任务表只是指明智能主体必须做的事，并不是怎样做。任务的实现由效应器与其他智能主体合作的形式来完成。 感知器表示智能主体的感知能力。当触发事件被满足时，它被激活并接收外部信号/信息流。智能主体有两种行为：认知行为及效应行为。内部执行机制实现认知行为(包括学习)，它们改变智能主体的内部状态及智能主体的知识库。 协作管理模块负责接受工作，当有新任务到达智能主体时，协作管理模块根据捕获的网络信息，判断该智能主体是否具有解决当前问题的能力，若有，则接受该项任务，并将其放入任务池中待随后处理；否则，协作管理模块根据协作知识库中的知识和数据进行推理，以找到可以解决当前问题的智能主体(协作智能主体)，并将该任务提交给这个协作智能主体的协作管理模块。 问题求解单元在从任务池中获取新的任务后，它将在知识库的协助下，通过推理，寻求问题的解。同时，能力登记器记录该智能主体自身和它所代理实体的属性和功能，为人机交互和其他智能主体了解其情况提供依据。 在问题求解单元找到解决问题的方法之后，智能主体将通过控制执行模块将决策结果转换成控制信息，产生相应的数据，一方面控制自己的行为活动，另一方面通过实体接口控制实体的运行。 智能主体真正的智能性在于它总能够通过与周围环境之间的交互学到新的知识，从而不断提高自身解决问题的能力。在智能主体中完成学习任务的是学习模块。学习模块学习的素材主要来自网络环境、它所代理的实体、它完成任务时的协作伙伴以及它自身的状态，然后在学习模块执行一定的学习算法，并将学习得到的知识存入知识库或用以覆盖知识库中的陈旧知识。 无论是接受任务，还是获取知识，都离不开与环境的交互。通信是交互的手段，由通信原语及通信内容两部分组成，发送任务，表达各智能主体对任务的态度及传递被处理的信息。智能主体的交互是通信管理模块在一组协议的支持下完成的。智能主体的协议为智能主体提供了与其他智能主体和外部环境相互交互的基本机制和规范。它规定了各智能主体间所共享信息的种类、格式和实现，以及怎样响应从其他智能主体和外部环境接收信息。所有智能主体和协议一起构成多自主系统的协调机制。3 基于分布式主体协作的知识检索模型与方法 图2显示了一个基于分布式主体协作的知识检索模型，该模型中的智能主体可以按照功能划分为构件接口主体、构件主体、代理主体、网关主体及中心主体。