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CSCW环境中的Agent感知研究

王婧  
【摘要】:CSCW是在计算机网络环境下,一个群体协同工作完成一项共同的任务。协同性是CSCW的主要特性。MAS的研究重点在于如何协调系统中多个Agent的行为以使其协同工作,这与CSCW系统有很大的相似性。相对传统的客户/服务器模式在CSCW中使用的局限性,对多Agent系统协同的研究可以给出CSCW更好的解决方案。研究多Agent协同首先要解决协作成员之间的感知问题,各用户良好的协作感知性是进行协同工作的根本前提。 基于以上研究背景,本文将Agent技术应用于CSCW环境中,用多Agent模型来描述CSCW系统,构建了一个基于CSCW的即时消息系统CIMS。CIMS使用JMS的发布/订阅系统作为消息中间件,实现了多Agent之间的异步通信。鉴于Agent的事件驱动特性以及事件通信模式的优越性,CIMS采用基于事件的通信机制。本文着重对系统中多个Agent之间的感知问题进行了深入研究。分析现有Agent感知模型存在的不足,通过构建和优化Agent感知体结构框架,提高感知效率,从而进一步促进Agent之间协作的完成。主要从以下三个方面对Agent的感知体研究进行了创新。 发布/订阅消息系统能够在实现松耦合的Agent之间提供可靠的异步通信,本文在原有Agent概念模型的基础上,从实用的角度出发,将JMS发布/订阅系统作为Agent感知的具体环境,采用事件通信方式,构造了更加适合Agent异步协作的感知体框架模型。提出了以事件处理为核心,包括事件获取、事件过滤以及事件处理三大模块的Agent感知体框架模型。给出了模型的定义和实现机制。 事件处理是Agent感知模型的核心。传统的感知模型对事件的处理只是对事件的格式进行转换,根据事件的类型对其进行简单的分发。考虑到大规模分布式系统中事件的大量性、多样性以及相关性,本文将系统中的事件分为简单事件和复合事件。在事件处理模块着重研究复合事件的合成机制。在已有树形合成机制的基础上提出了事件合成网ECN,并给出了相应的合成算法及实现。ECN定义了自己的结点结构、性质特点,将合成规则表示从树形扩充到网状结构,提高了事件合成的合理性、可靠性,降低了存储冗余,提高了合成效率,克服了树形表


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