JournalofXi'anUniversity(NaturalScienceEdition)Vol.22No.2Mar.2019
5564(2019)02-0044-05文章编号:1008-
物联网下多智能体决策信息支持技术分析
崔玉胜
(闽南理工学院信息管理学院,福建石狮362700)
摘
要:现代信息技术的发展,物联网技术和多智能体决策信息支持技术逐渐在各行各业中得到了
应用,但是发展速度缓慢.市场运用领域不广泛、专业人才不足是阻碍多智能体决策信息支持技术发展的主要因素.由此要提升多智能体决策信息支持技术的技术作用和实际应用,需要从扩宽市场运用领域、提高选拔标准加强人才建设这两个方面进行创新改革.
关键词:物联网;多智能体;信息支持技术中图分类号:TP212.9
文献标志码:A
AnalysisofMulti-AgentDecisionInformationSupportTechnologyintheInternetofThings
CUIYu-sheng
(SchoolofInformationManagement,MinnanUniversityofScienceandTechnology,Shishi362700,China)
Abstract:Withthedevelopmentofmoderninformationtechnology,InternetofThingstechnolo-gyandmulti-agentdecision-makinginformationsupporttechnologyaregraduallyappliedinallwalksoflife,butthedevelopmentspeedisslow.Themainobstaclestothedevelopmentofmulti-agentdecision-makinginformationsupporttechnologyarethelackofmarketapplicationsandprofessionaltalents.Therefore,inordertoenhancethetechnicalroleandpracticalappli-cationofmulti-agentdecision-makinginformationsupporttechnology,innovativereformsshouldbecarriedoutintwoaspects:expandingthemarketapplicationarea,improvingtheselectioncriteriaandstrengtheningthetalentconstruction.
Keywords:internetofthings;multi-agent;theinformationsupporttechnology
物联网是继计算机和互联网之后的信息科技产业诞生的第三大浪潮.随着传感器的出现,物联网技
“十三五”国家科技创新规术已经运用到多个领域.2016年8月,中央国务院联合科技部共同颁发《
,划》其中指出:在我国经济转型的关键时刻,需要准确把握经济发展新常态的新要求和国内外科技创
新的新趋势.系统谋划创新发展新路径,以科技创新为引领开拓发展新境界,加速迈进创新型国家行列,加快建设世界科技强国.因此,在这样的政治背景下,如何以物联网为基础,研究开发更具效力的多智能体决策信息支持技术,成为现代科技发展必然.文章以“物联网背景下多智能体决策信息支持技术分析”为研究核心,深度展开研究,探析多智能体决策信息支持技术的技术作用和实际应用.
07-30收稿日期:2018-闽南理工学院信息管理学院讲师,硕士,主要从事物联网、人工智能、多作者简介:崔玉胜(1981—),男,河南信阳人,
媒体交互研究.
第2期崔玉胜.物联网下多智能体决策信息支持技术分析
45
1
1.1
多智能体决策信息机制简介
多智能体决策信息机制组织结构
多智能体决策信息机制组织结构中主要分为五大版块,分别是:多智能体数据库、多智能体任务接口、物联网分解查询模块、物联网语意覆盖模块、物联网.各个版块之间的运作流程具体表现为:首先当
任务接口接收到系统发出的任务时,任务接口会将系统任务转化给多智能体决策系统.其次多智能体决策信息机制根据数据库的数据信息,将系统任务转化为多个任务子集,分配给多智能体决策信息机制的多智能体.接着多智能体会根据自身的独立性和自主性进行任务子集的决策,同时结合现实状况,进行决策的整合,得
[1]
出最终的结果.1.2
多智能体决策信息机制优势
多智能体决策信息机制(如图1所示)是指:智能
体是指具备人类思维甚至比人类智慧还要高的信息科技的体系.多智能系统是多个智能体的有机集合,它的作用是将整个互联网系统转变为多个小的、相互协调且易于人们管理的系统.多智能体决策信息系统相比于互联网和物联网体系来说,具备独立自主性、分布性和自
[2]
治性的优势.具体如表1所示.
表1
优势独立自主性
具体特征
多智能体决策系统中,虽然每一个智能体之间相互联系,但是每一个智能体之间都具备独立性和自主性,他们在解决系统发出的某一个子问题的时候,能够自主的推理和规划,并选择一项恰当的策略多智能体信息决策系统采用的模型是树状的模型,具备良好的扩展性,易于数据信息覆盖
多智能体决策信息系统分别是由不同社会群众和社会组织进行设计的,每一个智能体的结构和运作系统都不一样,它们在整个系统中异步进行
图1多智能体决策信息系统结构图
多智能体决策信息机制优势表
分布性自治性
2
2.1
物联网背景下多智能体决策信息支持技术
TOP模型的建立
TOP模型是指在物理对象的基础上,智能的将系统任务合理分配、决策、解决的大规模倒置树状模型(如图2所示).它的构建原理是:支持多智能体决策信息系统根据数据库的数据信息,将系统任务转化为多个任务子集,分配给多智能体决策信息系统的多智能体这一程序的进行,通过构建智能任务机制,使每个独立的多智能体能够根据自身需求,在众多系统子任务中,选择合适的任务进行决策和解决.TOP模型是以一个倒置树状的模型.系统发布的任务,相当于树干吸收的养分,在进行养分分配前.树干将养分进行整合分类,保障养分分子之间的关联性和合理性.因此,多智能体决策信息系统
图2
TOP模型的建立
任务分配的时候,就可以直接将任务分配给智能体,减少了任务接口和数据库等多道程序,减少了任务解决的时间,同时又能保障子任务的完整性.
462.2
查询分解
西安文理学院学报(自然科学版)第22卷
多智能体决策信息系统是一个倒置的树状模型,这一模型除了保障任务的完整性缩短任务解决时间之外,同时它还有利于将物联网资源充分利用.例如:人们在进行信息查找时,多智能体决策信息系统会通过数据库判断模型中是否存在符合查询要求的资源,如何存在.多智能体决策信息系统则通过树状模型进行查找,以便找到能够解决查询任务的叶节点,收集可用信息之后,系统模型则会将收集的可用资源,组成新的任务节点.然后,系统会在物联网语义中进行符合这一新的叶节点的资源的查找,并且对该叶节点在数据库中的资源对象进行查找.而通过反复重复之前的步骤,系统将能为树状模型的叶节点配备对应的资源对象,以促进资源的有效利用,增加用户信息查询的精准度.例如:人们要进行物流信息查询的时候,智能体决策信息系统需要将任务分散成多个子任务如:物件卖家查询、商品始发地查询、商品途径路线信息查询、订单编号是否存在查询等,在对这些信息整合之后,再进行新的一轮的信息整合,得出最终的信息.
查询分解过程输入:任务分解图
输出:分解图能否被满足,分解的查询集合state=getstateseq(schema)FOR(Ι=1toi=state.length)doBeginFor
Foreachf∈state(i)doBeginFor
Squery=QDecompose(f)EndFor
if(squery==null)BeginifEndForReturntrue
如此一来,相比于互联网系统查询来说,多智能体决策信息系统有效的解决了众多干扰信息,确保了答案的精准性.在物联网查询物流时,因为无法保障子任务的连贯性和逻辑性,因此每个智能体得出
的对策都不一样.在用户查询过程中,会出现商品信息查询、物流查询、物流运作流程,甚至是别的物流的信息,会给用户带来一定的干扰性,延长了用户获取信息的时间,同时这也违背了互联网的科学、便捷的原则
[3]
.
3
3.1
物联网下多智能体决策信息支持技术应用领域
交通安全事故领域
多智能体决策信息支持技术(如图3所示)具备逻辑性、精准性和快速性,较符合交通安全处理的需求.多智能体决策信息支持技术对于交通安全的作用,主要体现在以下几个方面:
首先是当多智能体决策信息系统所覆盖区域发生交通安全事故时,多智能体决策信息系统会自动发出求救警报,并在最短的时间对交通安全事故的解决措施进行决策.多智能体决策信息支持技术的稳定性和精准性,能有效的将事故伤害率降低到最小.
其次是在交通安全事故中,营救队伍的安排.在对安全事故进行分析之后,多智能体决策信息支持技术会将结合了实际状况的最终分析数据,进行整合,传递给营救人员,营救人员根据系统提供的数据,进行营救队伍的合理搭配和营救车辆的安置.
接着是营救路线的选择.在一场交通事故中,要将人员伤亡率降到最低,需要营救人员在最短的时间内,到达营救现场.多智能体决策信息支持技术在对安全事故进行分析的时候,通过物联网信息数据库,为营救人员提供多条营救路线,营救人员根据当时时间段的路况进行分析,决定最合适的营救路线
第2期崔玉胜.物联网下多智能体决策信息支持技术分析
47
实施营救.
最后是实施任务的发布.决策人员确定事故发生地点和营救路线时,将任务发布给周边其他营救机构,例如医疗救援和消防救援等等,这就是TOP模型中的系统模型将收集的可用资源,组成新的任务节点,然后通过新的节点,再进行有效的决策,充分利用周边资源.
图3多智能体技术运用流程
3.2
企业碳排放管理
“一带一路”政策的实施,市场经济发展由工业经济转变为了绿色经济,众多企业开始转型.而传统
的企业管理体系中,企业的经济财务管理范围,不包括企业的环境管理,由此造成了企业经济利润不断增加,而对环境破坏程度也不断增加,违背了绿色经济发展原则.而物联网背景下多智能体决策信息支持技术,能够有效的将城市、企业的生产实时数据进行分析,为企业的节能减碳和科学管理提供有效对策,不断完善企业的发展方式,真正实现绿色经营,同时增强企业的发展动力.采用多智能体决策信息支持技术中的TOP模型,将资源进行有效分配利用,提高企业发展动力
[4]
.
4
4.1
物联网下多智能体决策信息支持技术应用困境
市场运用领域不广泛
通过以上表述得出,多智能体运用决策体系的运用领域狭隘,目前多智能体决策信息支持技术处于
发展初期,人们对于它的实践操作流程和实质性作用并不是很了解.人们的思想观念中,存在着惯性思维,在面对新的事物或是产品的时候,人们更多的是满足现状,而不是接受和尝试.可是,当身边人群开
始接触的时候,才会开始尝试开始接受.因为多智能体决策信息支持技术属于信息系统类的产品,相对于市场的其他产品它更具抽象性.所以,多智能体决策信息支持技术的宣传核心是用户体验,通过产品的科学性技术,改变人们传统的思想观念,开阔多智能体决策信息支持技术的受众范围
[5]
.
484.2
专业人才不足
西安文理学院学报(自然科学版)第22卷
目前我国企业或是国家人才培养过程中,传递的是共性教育,即大家接受同样的知识,参与同样的实践活动,然后到类似的技术岗位工作.这样导致了信息技术人才缺少发展思维的平台,形成条框式的封闭性教学,使人才培养质量难以提升.而且研究资金的严重缺乏给多智能体决策信息支持技术的发展带来了前所未有的困难,没有专业的技术人才和资金,多智能体决策信息支持技术没有了研究的平台.而且对于物联网来说这是一个全新的领域,它对技术人员的专业要求水平很高,所以挑战的人员很少.当然专研这一方面技术的人员也很少,缺少专业的技术人才,就像是一个人没有心脏,而对于人来说,没有心脏是无法维持生命.多智能体决策信息支持技术也是如此,专业的技术人员的缺失,无法开拓更新的市场.
5
5.1
物联网下多智能体决策信息支持技术应用策略
扩宽市场运用领域
物联网背景下多智能体决策信息支持技术要得到有效利用,需要改变人们传统思想观念.例如:智能手机开始步入市场的时候,人们相比与智能手机的繁琐性,人们更愿意接受传统手机操作方便.可是,
当更多的人使用智能手机,体验了它的科学和多功能性时,传统手机逐渐被社会淘汰,智能手机开始被人们所接受,并逐渐得到研发.因此,多智能体决策信息支持技术要得到有效运用,需要通过科技演练和免费体验的方式,让更多的受众知道,多智能体决策信息支持技术的便捷性和实效性,并以用户为传播媒介,进行二次传播.5.2
提高选拔标准,加强人才建设
多智能体决策信息支持技术应用过程,决定了科研人员要承担各种角色.在系统技术使用过程中,他们是受众,而信息技术研发过程中,需要充当培训师、工程师的角色.建立学校培训制度,利用计算机网络这一新型媒介,通过教学化手段,采用开放式教学思维,发展每一位科技人才的个性,提升学生的综
[5]
需要开阔信息技术个合素质.创新型人才的培养过程,其实就是共性教育与个性教育的结合.因此,性发展的平台,为创新型人才的培养,奠定基础同时,还可以引入不同行业工程师和社会技术人才,参与
科学技术理论知识讲解,丰富人才培养理论传输形式.最后,采用国际接轨的形式,使科研人员掌握最创新、最专业的科学技术理念与管理机制.在提升科学技术人才理论知识的同时,还需要加强技术人才本身的企业多智能体决策信息支持技术体验经验.通过提升科学技术人才的理论知识能力和实践能力,提升学生创新型人才的培养速度,为多智能体决策信息支持技术的应用提供源源不断的智力支持.
综上所述,多智能体决策信息支持技术的发展提高了信息获取速度,从而进一步提升了我国经济发展速度.多智能体决策信息支持技术的TOP模型、查询分解技术为我国交通安全事故领域、企业碳排放管理带来了较大的便捷性.为促进多智能体决策信息支持技术进一步发展,需要通过改变思想观念、提高选拔标准加强人才建设、体验式传播三个方面,使我国多智能体决策信息支持技术更加完善,进一步为我国社会各个行业提供优质和全面的服务.
[参
考
文
献]
[1]李秋妮,J].西安电子科技大学学报,2017,杨任农,李浩亮,等.非合作博弈的多机协同压制IADS攻防策略分析[
44(6):129-137.
[2]杨文臣,J].计算机应用研究,2018(6):张轮,朱芳.多智能体强化学习在城市交通网络信号控制方法中应用综述[
1613-1618.
[3]梁壮,J].新经济,2016(27):46.佟嘉明,姜媛,等.基于智能体的农产品物流配送网络构建研究[
[4]张学锋,.系统仿真学报,2016,28(3):张成俊,白晨曦,等.基于智能体技术的多重灾难人员疏散感知模型[J]
534-541,568.
[5]徐杨,J].软件学报,2014,25(10):2325-2345.王晓峰,何清漪.物联网环境下多智能体决策信息支持技术[
[责任编辑王新奇]
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