基于知识本体的协商Agents模型研究

摘要:知识本体具有知识共享,再利用和规则推理的能力,基于知识本体构建协商Agent模型,使协商Agent与特定的协商语言,协商协议和协商议题分离,解决异构Agent之间协商问题。

关键词:知识本体;Agent;协商模型

中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)13-3466-02

1 知识本体在协商Agent中的应用

协商是商务贸易交往中的重要环节,随着传统的商务运作流程转变成全球化的电子商务运作模式,人工协商也由Agent自动协商代替,智能协商主体(Agent)代替人工协商可极大提高协商的效率。因此,对电子商务中协商Agent的研究也就成为时下的热点。本实验室对协商Agent的研究工作始于02年张潇元提出的基于资源的多Agent协商模型。文献[1]做进一步的研究,在原有基础上,把协商议题拓展到价格,数量,交货时间。文献[2,4]针对基于资源的多Agent协商模型的不足,结合面向服务架构的动态,标准,开放的特定,提出基于面向服务架构的多Agent协商模型。该模型将协商系统中的Agent分为管理Agent和协商Agent两类,并将他们转变为松散耦合的关系。同时把原来的局限于三个议题扩展成多议题。 面向服务架构的协商模型增强了协商Agent的开放性,但不能解决异构Agent之间的协商,其原因是,协商Agent之间只能使用一种预定义的协商通讯语言,协商协议规则和固定的一组协商目标词汇集。

由于知识本体具有知识共享,再利用与规则推理能力,故建立协商目标知识本体,协商通信语言知识本体,协商协议知识本体,使协商Agent与背景知识,协商协议,通信语言分离,通过中间市场达到知识共享。协商Agent在加入某个市场时临时动态获取定义在该市场中的知识本体,Agent利用自身的本体推理机获取并解析这些协商通信语言,协商协议,和协商对象本体等Agent交互必备的信息,从而使协商Agent变得更加的灵活,动态,适应开放环境,能随时参与任何虚拟市场中的协商活动[3]。

2 基于知识本体的协商Agent系统模型

结合面向服务架构的协商模型,基于知识本体的多Agent协商模型的立足于以下三点:

1) 协商Agent适应开放环境的关键是协商Agent之间共享知识,这些知识包括协商通信语言,协商协议,和对协商目标的共识。知识本体可以将特定领域知识以抽象化的形式表达,透过概念与实体的分离以及逻辑公理的限制,使协商Agent与不特定的对象协商可以参照知识本体而达成共识。因此本系统模型针对某议题建立知识本体。

2) 在面向服务架构的协商系统中,资源的获取是直接从自身携带的数据库中查询获取,与企业生产脱离。而事实上协商Agent在协商过程中所用的资源,除了部分如协商经验可以从本地数据表中提取外,大部分资源数据是要从ERP动态获取的,使协商决策能基于企业生产计划。因此在本课题工作中设计了一个动态调用器,从ERP资源接口中动态获取协商决策中所需要的数据资源[5]。

3) 在面向服务架构的协商系统中,协商Agent之间的协商通讯是一种间接的方式进行的,协商Agent之间不直接对话,而是通过管理平台转发,所有的协商过程都在管理端完成,这势必增加了协商管理端的负荷,也限制了协商Agent的开放性。协商Agent之间应该能够直接展开互动,通讯过程应该能够在任何Agent之间自由展开 。

通过对原有协商模型的分析,结合面向开放环境的目标,建立如下的基于知识本体的协商Agent模型。

3 基于知识本体的协商Agent模型结构组成

协商系统模型由四部分组成,分别UDDI注册中心,协商管理端,协商Agent,ERP资源服务接口。

3.1 UDDI注册中心[6]

在协商系统中,ERP资源接口以Web Service服务方式对外提供资源查询服务,协商Agent,管理Agent都以服务的方式呈现于对方面前,协商通讯语言也以Web Service方式向Agent提供通讯服务。

3.2 协商Agent管理平台[2]

协商Agent管理平台有四个组成部分:管理Agent,面向服务架构的管理和应用通道,以及用于存储协商所需的服务、商品、议题和管理经验等信息库以及协商知识本体库。

其中协商知识本体库中包含有协商目标知识本体,协商协议本体和协商通信语言本体,是协商Agent达成共识的基础,协商Agent在管理端注册的时候从这里获取共享知识。

3.3 协商Agent

基于知识本体的协商Agent继承了面向服务架构模型的框架,是在面向服务架构基础上的扩充和改进。因此基于知识本体的协商Agent依然以Web Services的形式对外提供协商服务。但其使用的协商通讯语言,协商协议,及协商目标知识本体需要动态的获取,因此其结构与原协商Agent有较大的改动。

从结构图3中可以看出,协商Agent分为三层:

1) 管理与应用接口层:协商Agent利用Web Server中的Service Interface使用管理通道、应用管理通道实现与协商服务管理(NSMA)交互;把从用户界面提交的参数利用Web Service传递给NSMA并从管理平台接受返回的信息。

User Interface(用户界面模块):用户可使用该模块完成基本信息的录入和获取协商信息。包括:议题的初始化――输入议题的信息;提出协商请求(对协商Agent进行初始化)――输入议题相关初始化数据、提议基本信息、最大协商次数、相商有效期;获得协商结果信息――协商是否成功、协商过程相关数据(协商次数、反提议数据、协商双方的协商效益值);参与协商的用户基本信息。

2) 协商核心层:协商核心层从管理层获取协商对象,并激活本地Agent的计算,推理,学习等动作参与协商活动。

协商推理机:协商推理机响应动作分发器的指令,调用协商策略,协商经验,计算出下一个提议的参数值。

逻辑推理机:逻辑推理机是用来判断双方是否具有相同的认知,也就是协商Agent收到对方的消息时,首先将本体中的协商信息取出来,接着将协商目标知识本体加入推理机,比较双方信息中的概念是否相同或相近,确定双方能否展开协商活动。

规则推理机:为了使协商Agent更具动态性,能够适应不同的协商环境与异质协商Agent展开协商活动,我们使用本体加规则描述协商协议即协商的互动规则,规则推理机就是要从协商协议本体中推理出当前的动作从而使不同的协商Agent有一致的行动。

协商策略:协商策略是每个协商Agent内部私有处理程序。协商策略是相对复杂的运算过程,在每个回合的协商过程中,协商Agent的效益评估需要大量的计算,以提出最佳的反提议。Jennings[7]协商过程中,对于对方提出的提议如价格,数量,交货日期等,如果不能接受则要计算出自己的反提议。一般基于价格有三种让步策略:焦急型,谨慎型和贪婪型,在数学上分别对应线性,平方和立方的关系。

动作分发器:根据监视器转发的请求操作和参数,动作分发器检验操作有效性之后,按照操作内容分发具体操作,对于可以由服务管理器、内容管理器和协商管理器直接应答的操作,仅记录操作的内容,对于需要管理Agent耗费较多时间进行处理的操作,比如匹配请求,动作分发器会以后台进程/线程的方式启动目标并向其发送操作请求。

动态调用器(Dynamic Invoker):协商Agent所绑定的协商服务和有效接口是动态的,动态调用器负责解决协商Agent的寻址和接口调用问题,即根据协商实例所绑定的服务接口,建立指向该服务访问点的调用器,并对其他模块提供封装服务接口的各种调用。

3) 数据层:数据层分两部分,第一,协商Agent利用获取资源通信接口(Interface Plus)实现与外部系统(电子商务网站、ERP、CRM等)交互;第二,协商Agent与数据库交互(对资源库、协商规则库、知识库、协商结果等数据的查询并使用、修改、增加的操作)。

4) 动态调用ERP资源服务接口[5]

基于资源的多Agent协商模型,面向服务架构的协商模型,以及目前研究的一些协商模型在资源调用时都有一个缺点,即协商所需要的数据需要人工输入,协商成功的结果信息也需要人工转入到企业内部系统,这导致了协商系统与企业内部系统的脱节。文献[6]开发一个面向服务架构的框架下协商系统与企业内部ERP系统之间数据交换的集成中心。协商Agent在这部分的主要功能就是调用这个集成中心,使协商Agent的协商策略与企业内部生产计划紧密结合。

4 实验和评价

试验中以protégé为本体编辑工具,用owl语言实现了协商通讯语言,协商协议和简单的协商内容本体的设计和实现工作。以Java简单规则语言实现了协商规则的设计,并通过了本体规则的逻辑检测,证明用本体表示协商知识的可行性。设计了XML文档转换器,使协商Agent在决策过程中能动态调用ERP资源。以本体为基础,在原有面向服务架构协商模型基础上改造了协商Agent的结构,增加了协商Agent的推理机,动作分发器,从理论上确定了协商能基于本体进行推理,并与其他协商Agent直接协商的可行性。

参考文献:

[1] 梁茹冰.基于资源的多Agent协商模型研究[D].华南师范大学计算机学院硕士学位论文,2005.

[2] 白伟华,苏卓夫.面向服务架构的协商Agent服务和面向服务架构协商管理平台[D].华南师范大学计算机学院硕士学位论文,2006.

[3] 程庆华.基于知识本体的电子商务协商Agent[J].现代计算机:专业版,2009(4).

[4] 白伟华.基于SOA的多边多议题协商模型的研究[J].计算机科学,2008(1).

[5] 冯文辉.面向服务架构的多协商系统与企业ERP集成研究[D].华南师范大学计算机学院硕士学位论文,2007.

[6] 钟阳晶.电子商务自动协商中的UDDI注册中心研究[D].华南师范大学计算机学院硕士学位论文,2007.

[7] Tamma V,Phelps S,Dickinson I,Wooldridge M.Ontology for supporting negotiation[J].e-commerce Engineering Applications of Artifical Intelligence,2005(18):223-236.

程庆华(1975-),男,江西人,硕士研究生,现任教于广东科学技术职业学院计算机学院,研究方向:网络。