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1、 中国图书馆学报(双月刊)2003年第5期ZHONGGUO TUSHUGUANXUEBAO 耿 骞 汤艳莉 多Agent技术与分布式数字图书馆系统框架摘 要 多Agent系统对数字图书馆的建立,特别是在因特网这样的分布开放环境下建立数字图书馆具有重要意义。多Agent的分布式、 主动性、 智能性、 反应性、 适应性、 移动性和合作性为数字图书馆提供了良好的理论与技术基础。图1。参考文献15。关键词 数字图书馆 多代理 信念愿望意图模型 分布式系统分类号 G250176ABSTRACT The authors point out that multi2agent systems have gre
2、at importance in the construc2tion of digital libraries , especially in the open environment of the Internet. The distributedness , ac2tiveness , intelligence , reactiveness , adaptiveness , mobility and cooperativeness of multiple agents pro2vide good theoretical and technical bases for digital lib
3、raries. 1 tig. 15 refs.KEY WORDS Digital library. Multi2agent. Belief2desire2intention model. Distributed system.CLASS NUMBER G250. 761 数字图书馆系统的特点及研究现状111 数字图书馆系统的分布式特征 一般认为,资源的数字化、 存取的网络化和信息 资源管理的分布式是数字图书馆的基本特征,数字 图书馆是一个网络环境下数字化的信息资源体系结 构。其中,数字化是必要条件,而分布式的存储与管 理是其重要的特征。尽管这一观点得到众多研究机 构和研究者的认同,但是目前国内
4、和国外所开发的 各类试验性数字图书馆系统,却都不是真正的分布 式系统。 目前的数字图书馆系统基本属于网络环境下的 集中式信息资源管理与服务系统。这类系统的特征 是信息资源的集中式采集、 数字化加工、 存储,然后 通过网络提供检索和服务。在体系结构上,这类系 统与真正的分布式系统有着本质的差别。 虽然这种网络环境下的集中式系统具有管理简 单、 资源利用率相对较高的优点,但是,它也存在着很 多问题。例如,当系统功能、 数据量增加时,系统的复 杂性会以更高的变化率增长,从而造成管理、 维护的 困难;系统对组织变革、 技术发展的适应性差;系统脆 弱,一些故障可能导致整个系统瘫痪。最为重要的 是,这种集
5、中式的体系模式与人类长期形成的信息资 源的生产、 存储、 服务模式存在差异,这种差异实际是 人类行为方式与信息系统模式在结构上的本质冲突, 因为从本质上说,人类的社会活动是分布式的。这也是目前数字图书馆建设中很多非技术问题,如在版权 保护与资源共享间一直难以找到一个好的平衡点等 法律问题无法圆满解决的根本原因。 与集中式的系统模式相比,分布式最重要的特 征在于场地自治。这种场地自治所带来的好处有: (1)可以根据应用需要和存取方便来配置信息资源,便于信息资源的共建共享。(2)有利于发挥各方面 在数字图书馆资源和系统开发、 维护方面的积极性 和主动性。(3)提高了系统对用户需求变更的适应 性和对
6、环境应变的能力。(4)系统可靠性高,一个分 布式结点出现问题不会导致整个系统瘫痪。(5)系 统扩展方便。 从以上几点可以看出,分布式系统对数字图书 馆系统的建设具有重要的意义。当然,分布式系统 并非没有缺点,这些缺点主要集中在: (1)分布式系 统的控制和管理难度较大。(2)分布式系统容易因 利益冲突而引发合作困难。(3)与集中式系统相比, 分布式系统存在更多的安全问题。虽然如此,但由 于分布式系统的优点远胜于其缺点,且这些缺点可 通过适当方式解决,所以,分布式系统必然会成为像 数字图书馆这样的大型复杂系统的最终模式。112 当前数字图书馆系统的建设 目前,数字图书馆系统的试验性开发和建设存
7、在着不同类型,它们各自针对不同的数字化资源背 景。有些只是因特网环境下一般性信息资源的收集 与发布站点;有些是一个专门阅读器(浏览器)和一 个网上资源库系统,其中的专门阅读器并无技术上25的更多考虑,只是为了解决资源的保护问题;有些则 是依托传统图书馆的丰富资源,利用大的工程项目 进行系统建设工作。但不论是何种类型的系统建 设,目前数字图书馆系统的开发都是基于传统的信 息系统开发方法的。同时,这些系统只是提供网络 环境下的服务,基本上没有体现出分布式的特征。 即其结构并不是分布式的,而仅仅是一种网络环境 下的信息处理系统,从概念上说,分布式强调组成系 统的各部分既能协调工作,同时也保持场地自治
8、。 这种局面在数字图书馆开发的初期是正常的,可以 理解的,因为任何事物都存在着一个发展过程。但 是,随着数字图书馆系统建设的深入,它必然会带来 很多问题,从而影响数字图书馆向更高层次发展。 因此,目前在数字图书馆建设过程中,需要在系统模 式和开发理念上有新的实破,特别是在分布式的框 架体系的构建上,而Agent理论与方法则是可解决这 些问题的一个工具。2 智能协作信息技术与Agent211 智能协作信息技术 智能协作信息技术也称为基于Agent的技术,其 研究的理论基础主要来源于分布式人工智能(DAI ,Distributed Artificial Intelligent)。对Agent的最初
9、研 究主要集中在Agent之间的相互作用与通信、 任务的 分解与分配、 协调与协同等,目前的研究集中各类Agent在开放信息网络上的应用。212 Agent及其特征Agent一词来源于20世纪70年代末期的人工智 能的研究,最初的轮廓只是用符号化的方式表示智能 问题并进行相应的操作。随着硬件水平的提高,Agent 的能力不断增强,在并行计算和分布式处理方面取得很大进展,并广泛应用于多个领域。根据其应用的领 域不同,国内一般将其翻译为 “主体” 或 “代理” 。作为 一种理论方法,它代表一种求解问题的思想和构建信 息系统的方式。而在不同的应用环境中,它可能会体 现出不同的功能特征,如移动性、 智
10、能性、 分布性或封 装性,所以应根据不同的应用场合作不同的翻译。本 文不作翻译,直接称为Agent。Agent具有以下特征:(1)反应性:有对环境的选 择性感知能力,以及适应环境变化的行为能力。(2) 自主性:即目标引导的、 主动的和自启动的行为。 (3)合作行为:能与其他Agent协调工作以完成共同的目标。(4)“知识级” 通信能力:能够与人或其他Agent通信。与人通信时,采用接近人类自然语言的交流语言体系。(5)推理能力:能够使用预先了解的 有关目标的知识,根据抽象任务说明采取行动,并能 够选择方法以获得灵活性。除具有已知信息外,还 可以具有关于自身、 用户、 当前任务和其他Agent的
11、 明确模型。(6)时态连续性:在较长时间区间内,Agent身份与状态可长期保留。(7)个性:具有个性特 征,如意图、 偏好等。(8)适应性:能够根据经验进行 学习并改进自身的行为。(9)移动性:能够以自引导 的方式从一个主机平台移动到另一个主机平台。 采用基于Agent的技术构建的协作信息系统具 有良好的社会性、 模块性、 并行性和可靠性。众所周 知,信息系统开发技术经历了面向过程的开发和面 向对象的开发,面向对象的方法通过类来模拟现实 环境中的事物,从而获得了比面向过程方法更为强 大的开发大型复杂信息系统的能力。从系统建模的 角度来说,面向对象的方法通过多种机制,如继承、 多态、 信息传递等
12、来保证客体,即对象的安全性和可 靠性,并降低了开发复杂系统的难度。而未来面向Agent的方法对现实环境中事物的模拟更为本质深 入,对事物自身所具有能力和事物间的关系,即社会 组织结构反映得更为准确,因而解决问题的能力也 就越强。213 多Agent系统 在复杂的分布式开放环境下,单个Agent在解决 大型复杂问题时,其能力受自身的知识、 计算资源及 与其他Agent相互关系的限制,因而显得能力不足。 构建基于对等通信工作方式的多个Agent系统的要 求越来越迫切,这样就出现了对多Agent (MAS,Multi Agent Systems)系统开发技术的研究。多Agent系统被认为是多个信息处
13、理与问题求 解系统松散耦合而成的大型复杂系统,这些信息处 理与问题求解系统分布在网络上,通过相互协调和 作用解决单个Agent所不能处理的复杂问题。多Agent系统对数字图书馆系统的建立,特别是在因特 网这样的分布开放环境下建立数字图书馆具有重要 的意义。 与单个Agent相比,多Agent系统具有较为典型 的特性:(1)每一Agent具有有限信息资源和信息处 理能力,没有实现协作的全局能力。(2)系统不存在 全局控制,即控制是分布的。(3)信息资源与知识都 是分散存储的。(4)计算是异步执行的。3 Agent的BDI模型及其结构311 BDI模型35耿 骞 汤艳莉:多Agent技术与分布式数
14、字图书馆系统框架Geng Qian , Tang Yanli : Multi2Agent2Based Technologies and a Framework of Distributed Digital Library Systems在各类有关Agent的模型中,Bratman提出的BDI(Belief - Desire - Intention ,信念-愿望-意图)模 型最有影响。其中,信念是Agent对环境和其自身的 感知,信念函数表示对已有证据的积累,是对信念正 确性的相信程度。意图是用于描述承诺的一个标 准,它将引导和控制Agent的活动。而愿望指Agent 要达到的目标。该目标有可能
15、实现,也可能无法实 现。 当Agent根据承诺或协作知识产生了某种意图, 就会在意图的驱使下寻求合适的手段,以达到这一 意图,直到这个意图结束为止。即意图是Agent行为 的控制器,引导着一个Agent未来的活动和行为的选 择。意图约束Agent目标的选择,导致行为,并控制Agent的行为。BDI结构用于Agent体系设计的主要 原因是:(1)BDI结构可以将意图明确表示出来,这样 有助于Agent的意图、 知识、 承诺等的抽象化。(2)能 够更为自然地分析和设计多Agent系统。(3)有助于 描述和解释基于Agent系统的复杂行为。(4)有助于 实现对其他Agent的知识、 行为的推理。 很
16、多理论与实践研究表明:利用BDI结构,明确 表示和使用意图比其他Agent类型更为灵活,从而简 化了Agent的设计,提高了动态环境中Agent响应变 化的能力。312 BDI模型的一般结构图1 BDI Agent的一般结构BDI模型的一般结构是针对任务目标的获取和 选择,以及调整目标以适应环境的变化等工作环节 而建立的。其模型包括7个部分,如图1所示。(1) 信念集:表示Agent所具有的关于当前环境的信息。(2)信念函数:该函数根据Agent的感知输入和Agent的当前信念确定新的信念集。(3)愿望生成函数:该 函数依据Agent关于环境和目前意图的信念确定一 个可能的愿望。(4)愿望集:表示Agent可用行为的 可能过程。(5)筛选函数:代表Agent的慎思(Deli2beration)的过程,它基于Agent的当前信念、 愿望和 意图确定Agent的新意图。(6)当前意图的集合:表示Agent的当前主要任务 它承诺试图求解的事 件状态。(7)行为选择函数:该函数基于当前意图确 定要执行的
