一种基于领域本体的异构Agent能力建模匹配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种基于领域本体的异构Agent能力建模匹配方法，包括以下步骤：S1、根据从CDD元模型中获取待建立的能力元模型中的类和类之间的联系，建立能力元模型；S2、给能力元模型添加类，给类添加实例，给实例添加属性，根据能力元模型中类之间的联系确定对象属性,得到异构Agent协作领域的能力模型；S3、获取异构Agent协作领域的能力模型中的能力和目标实例，根据目标‑能力匹配方法进行匹配，确定某个能力和目标的匹配程度；S4、根据能力和目标的匹配程度，识别Agent的自身能力和协作能力。本发明专利技术能详细的描述Agent各种能力，使系统充分利用Agent能力，有助于提高Agent能力协作效率，能够应用到多Agent、多机器人、多AGV车能力协作等应用平台。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及协作自适应系统(Collaborative Self-adaptive System，CSS)中的异构Agent
，尤其涉及一种基于领域本体的异构Agent能力建模匹配方法。
技术介绍
自适应系统能够感知环境的变化，并通过调整自身的结构和行为来适应环境的变化，它具有环境开放性、变化敏感性和系统动态性等特点。多Agent自适应系统是多个Agent(在某一环境下能够自主灵活的执行动作以满足设计目标的行为实体)交互作用所构成的系统。多Agent如何协作执行动作使系统更有效的达到自适应是目前关注的焦点。因此，多Agent自适应系统及其协作方法的研究引起了国内外研究的关注。例如，COBOT:—个面向协作的自适应系统软件框架的研究，以及机器人自适应协作的研究等。多Agent系统(MAS)中的协作模式和分布式优化技术能够应用于自适应系统中。这样的协作自适应系统需要处理需求及软件架构之间的问题。由于系统运行时环境在不断的动态变化，自适应系统应该要求能够感知上下文，并且调用不同能力的Agent来调整自身行为以适应上下文的变化。能力被定义为能够在确定的领域环境下实现一个目标的ability和capacity。ability代表可用能力的水平，它被理解为才能，性格，主题或者一个领域要完成一个目标；capacity意味着可利用的资源，比如时间、金钱、人员和工具等。将能力(Capability)引入面向自适应系统的需求模型使得代理间可以能力协作，增强了代理间的交流，并且使得每个代理不仅能完成自己能力之内的任务，还可以与其它代理协作完成自己能力之外的任务。针对自适应系统的特点和建模需求，包括REAssuRE、RELAX在内的方法都早已使用了基于目标建模的概念，然而这些方法并没有考虑到作为上下文和可执行性的需求。基于目标建模的方法，这类方法将目标分解为子目标或者任务，进而分析子目标或者任务有哪些Agent的动作和行为。文献中提出知识建模本体，并提出task-capability匹配，解决了单个能力与单个任务之间的适应性关系，但无法判断一个能力集合与一个任务集合之间的适应性关系。对于协作自适应系统，采用异构Agent能力建模已成为当前的趋势。同构Agent是指结构、特征和功能相同的Agent，每个Agent具有相同的能力；异构Agent是指结构、特征或功能不同的Agent，每个Agent具有不同的能力，通过某种协作方式完成它们各自能力之外的事。面向自适应系统的需求模型以目标、任务和规划为主，可以解决上下文和可执行性的需求，但用来描述异构Agent之间的协作却有一些不足。第一，面向自适应系统的需求模型只适用于同构Agent之间，且Agent之间缺少交互作用；第二，每个Agent只完成自己能力范围内的任务，Agent不能相互协作完成某个任务，使得资源不能有效利用；第三，没有考虑Agent的不同能力之间的互斥关系，以及不同Agent之间能力的互斥关系。采用基于领域本体的Agent能力建模方法对Agent能力进行语义描述，可以识别Agent的自身能力和协作能力，能够满足Agent角色变化和多个Agent动作交互情况下对于Agent动作的动态识别和选择时；采用Goal-Capability匹配方法，对Goal和Capability进行语义匹配，根据匹配的程度来判断Agent的某个或者某些能力是否适合目标。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于针对现有技术中无法满足Agent角色变化和多个Agent动作交互情况下对于Agent动作的动态识别和选择的缺陷，提供一种通过建模和匹配来识别Agent自身能力以及Agent之间的协作能力的基于领域本体的异构Agent能力建模匹配方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：本专利技术提供一种基于领域本体的异构Agent能力建模匹配方法，包括以下步骤：S1、从CDD元模型中获取待建立的能力元模型中的类和类之间的联系，根据这些类和类之间的联系建立能力元模型；S2、根据建立的能力元模型，给能力元模型添加类，给类添加实例，给实例添加属性，根据能力元模型中类之间的联系确定对象属性,得到异构Agent协作领域的能力模型；S3、获取异构Agent协作领域的能力模型中的能力和目标实例，根据目标-能力匹配方法进行匹配，确定某个能力和目标的匹配程度；S4、根据能力和目标的匹配程度，识别Agent的自身能力和协作能力。进一步地，本专利技术的步骤S1中建立能力元模型的方法具体为：S11、从CDD元模型中抽取相关概念作为能力元模型中的部分类；S12、在元类基础上添加与领域相关的新类；S13、元类和新类共同组成元模型中的类，并建立类之间的联系。进一步地，本专利技术的步骤S2中建立异构Agent协作领域的能力模型的方法为：S21、根据具体的领域给元模型添加相应的类及类之间的联系；S22、根据模型中的类之间的联系，确定对象属性；S23、给每个类添加实例；S24、给每个实例添加属性，包括对象属性。进一步地，本专利技术的步骤S3中目标-能力匹配方法的具体步骤为：S31、从能力模型中获取一个能力实例和一个目标实例；S32、若获取的能力和目标实例二元组中的元素都是由一个上下文状态组成，则执行步骤S33；否则，执行步骤S34；S33、将能力实例二元组中的元素的上下文状态与目标实例二元组的元素的上下文状态进行语义匹配，若完全匹配，则该能力与目标完全匹配；否则，该能力与目标不匹配；S34、将能力实例二元组中的元素的每一个上下文状态与目标实例二元组的元素的每一个上下文状态进行语义匹配，若都为完全匹配，则该能力与目标完全匹配；若至少一对语义包含匹配，则能力与目标包含匹配；否则，能力与目标不匹配；进一步地，本专利技术的步骤S33中上下文状态语义匹配的方法为：(a)对两个上下文状态中的谓词进行比较，若语义等价或相同，执行步骤(b)；否则两个上下文状态不匹配；(b)对两个上下文状态中的两个参数分别进行比较，若语义等价或相同，则为完全匹配；若语义包含或者在能力模型中一个属于另一个的子类，则为包含匹配；否则为不匹配。进一步地，本专利技术的步骤S4中识别Agent的自身能力和协作能力的方法具体为：若匹配结果为完全匹配，表示能力为Agent的自身能力；若为包含匹配，则表示该能力为Agent的协作能力，否则是非Agent能力。本专利技术产生的有益效果是：本专利技术的基于领域本体的异构Agent能力建模匹配方法，通过对Agent能力进行建模和匹配，来识别Agent自身能力以及Agent之间的协作能力，以决定哪些构件在当前状态下能够完成目标，该方法能详细的描述Agent各种能力，使系统充分利用Agent能力，有助于提高Agent能力协作效率，能够应用到多Agent、多机器人、多AGV车能力协作等应用平台。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：图1是本专利技术实施例的基于领域本体的异构Agent能力建模匹配方法的流程图；图2是本专利技术实施例的基于领域本体的异构Agent能力建模匹配方法的CDD元模型图；图3是本专利技术实施例的基于领域本体的异构Agent能力建模匹配方法的能力元模型图；图4是本专利技术实施例的基于领域本体的异构Agent能力建模匹配方法的实施例的过程流本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于领域本体的异构Agent能力建模匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、从CDD元模型中获取待建立的能力元模型中的类和类之间的联系，根据这些类和类之间的联系建立能力元模型；S2、根据建立的能力元模型，给能力元模型添加类，给类添加实例，给实例添加属性，根据能力元模型中类之间的联系确定对象属性,得到异构Agent协作领域的能力模型；S3、获取异构Agent协作领域的能力模型中的能力和目标实例，根据目标‑能力匹配方法进行匹配，确定某个能力和目标的匹配程度；S4、根据能力和目标的匹配程度，识别Agent的自身能力和协作能力。

【技术特征摘要】
1.一种基于领域本体的异构Agent能力建模匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、从CDD元模型中获取待建立的能力元模型中的类和类之间的联系，根据这些类和类之间的联系建立能力元模型；S2、根据建立的能力元模型，给能力元模型添加类，给类添加实例，给实例添加属性，根据能力元模型中类之间的联系确定对象属性,得到异构Agent协作领域的能力模型；S3、获取异构Agent协作领域的能力模型中的能力和目标实例，根据目标-能力匹配方法进行匹配，确定某个能力和目标的匹配程度；S4、根据能力和目标的匹配程度，识别Agent的自身能力和协作能力。2.根据权利要求1所述的基于领域本体的异构Agent能力建模匹配方法，其特征在于，步骤S1中建立能力元模型的方法具体为：S11、从CDD元模型中抽取相关概念作为能力元模型中的部分类；S12、在元类基础上添加与领域相关的新类；S13、元类和新类共同组成元模型中的类，并建立类之间的联系。3.根据权利要求1所述的基于领域本体的异构Agent能力建模匹配方法，其特征在于，步骤S2中建立异构Agent协作领域的能力模型的方法为：S21、根据具体的领域给元模型添加相应的类及类之间的联系；S22、根据模型中的类之间的联系，确定对象属性；S23、给每个类添加实例；S24、给每个实例添加属性，包括对象属性。4.根据权利要求1所述的基于领域本体的异构Agent能力建模匹配方法，其特征在于，步...

【专利技术属性】
技术研发人员：李爽，刘玮，吴坤，
申请(专利权)人：武汉工程大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42