目前的工业系统正向大型、复杂、动态和开放的方向转变，传统的工业系统和多机器人技术在许多关键问题上遇到了严重的挑战。分布式人工智能(DAI，Distributed Artificial Intelligence)与多智能体系统(MAS,Multi-Agent System)理论为解决这些挑战提供了一种最佳途径。将DAT、MAS充分应用于工业系统和多机器人系统的结果，便产生了一门新兴的机器人技术领域一多智能体机器人系统(MARS，Multi-Agent Robot System)，MARS技术正在蓬勃发展之中。

　为了在当今不断变化且难以预测的市场环境中有效地竞争，产品生产厂家必须能够迅速且廉价地设计、实现、改变生产结构和生产规模并维护制造工具。这就要求敏捷制造的能力，敏捷制造要求短的市场周期、高度部件化多样化的产品以及由人工完成任务的进一步自动化等。对于这些需求，工业机器人和制造设备的传统的、集中的、单一式控制结构因为它们固有的不灵活性而难以满足。传统工业系统中广泛应用的计算机集成制造系统(CIMS)也不能满足敏捷制造的要求。传统的计算机集成制造系统(CIMS)往往是高度集中的，至少有一个中心数据库，它提供一张企业状态的一致的全局视图，既用于内部访问又作为与组织的其他部分的接口。典型地，还有一台中心计算机，它为下层的制造工具计算调度方案、在整个工厂内指派活动并进行监控与规划。这种方法有三个特性妨碍灵机应变：它是集中的；它依赖于全局计划；它优先执行规划与调度。机器人技术的发展使得机器人的应用领域和范围不断扩展，机器人面临着更复杂的作业，这些复杂的作业由单一机器人已难以完成，需要多个机器人协调与合作共同完成。另外，目前的由多台、几十台甚至上百台机器人组成的自动化生产线系统柔性较差，机器设备组织的改变既困难又昂贵，仅适于长周期、单一式产品的大批量生产，而难以适应小批量、多品种的生产，从而缺乏敏捷制造的能力，难以适应灵活多变的市场需求。因此，多机器人系统的组织与控制方法对系统性能的影响极大，如何组织由多个机器人构成的群体，以及在这样的群体中如何实现机器人的协调合作问题已成为当前的机器人研究领域的一个新课题，具有重要的理论和现实意义。

传统的多机器人系统体系结构采用分层和集中的结构，采用从上到下的一个过程来进行规划和制定决策：一个全局任务路径规划器计算出基本的子目标、再由一个集中的全局路径规划器产生要执行的联合行动序列，最后由控制单元执行这些动作序列。这种集中式控制系统有许多致命的缺点限制了它们的应用：　　(1)全局路径规划很费时；　　(2)系统被局限到一些数目固定的机器人中；　　(3)系统的容错性只能限定在一些小范围的错误之中。　　80年代末，受到分布式人工智能、多智能体系统研究的启发，一些学者针对集中式扩展的不足，提出了分散化和分布式的多机器人系统合作组织策略、方法和协调机制，这些研究正逐渐形成“协作机器人学报”(Cooperative Robotics)，其中基于多智能体概念研究多机器人系统的多智能体机器人系统正逐渐成为研究的热点和方向。

与传统的采用多层和集中结构的多机器人体系结构相比，采用DAI和MAS的相关技术而建立的分布式式分散式控制结构的多智能体机器人系统有着明显的优点：　　●模块化好　　●分散的知识库　　●容错性强和冗余度高　　●集成能力强　　●可扩展性强　　因而，采用多智能体机器人系统的体系结构替代传统的集中式控制结构正在成为多机器人体系结构发展的一种必然趋势。　　目前MARS正在蓬勃发展之中，在国际上代表性的研究工作有：　　(1)Parunak在1987年提出应用合同网协议的制造系统；　　(2)F. Perriolat等在1996年将建立多智能体系统的软件平台ARCHON应用到过程控制系统中；　(3)Liunberg和Lucas在1992年开发了一种复杂的多智能体实现的空中交通控制系统；　　(4)B,Burmeister等于1997年开发了基于多智能体的交通和运输管理系统；　　(5)R,Weihmayer等在1998年概括了远程通讯中多智能体技术的应用；　　(6)德国Karlsruhe卡尔斯鲁厄大学IPR研究所开发了自主移动机器人(KAMRO)的多智能体机器人系统体系结构KAMARA；　　(7)从1996年开始的机器人世界杯足球赛典型地应用了多智能体技术来构造多机器人系统。代表球队有：美国CMU大学的 CMUnited球队、德国汉堡大学队、及日本、韩国、荷兰等国的球队。

在多智能体机器人系统中，最集中和关键的问题表现在多智能体机器人系统的体系结构以及相应的协调合作机制上。我们应该根据国际上各国开发工业系统应用及多机器人系统的情况，提出我们的研究课题，针对多智能体机器人系统中的关键问题，主要针对多智能体机器人体系结构及与之相应的协调合作机制研究，还涉及多智能体学习、多智能体规划、多智能体协商等。遗憾的是，MARS在我国的研究十分有限，希望本文能对国内这方面的研究工作起到抛砖引玉的作用。

多智能体系统的一种合作机制 A COOPERATION MECHANISM IN MULTI-AGENT SYSTEM 作者 李建民、王建华*、李毅、石纯一 LI JIANMIN, WANG JIANHUA*, LI YI, AND SHI CHUNYI 单位 清华大学计算机系 北京 100084 Department of Computer Science,Tsinghua University,Beijing 100084*Department of Computer Science,Harbin Normal University,Harbin 150080 关键词 分布人工智能，多智能体系统，合作，分工，开放性 dai,mas,cooperation,division,openness 摘要 作者试图通过引入合作机制促成一群理性的独立自治Agent在不同分工间的平衡，从而达到计算资源在系统中的合理分配.与以往Corkill,So,Fujita,Ito等人研究工作的区别在于合作由Agent自发产生，且充分考虑了环境对Agent行为的影响.文中所建立的分布式运输调度实验系统可看作是对合同网协议的推广，该系统具有较强的开放性和Agent的自主性，实验验证了合作机制的有效性. Research work in studying cooperation behavior mechanism of autonomous agents will help and support to establish more complex DAI system.The authors try to balance the selections of rational autonomous agents to different working divisions by using cooperation mechanism,in order to allocate computing resource of the system equitable between tasks.Important differences of the research work presented from the former research work lie in supposing that cooperation is generated by agents' interference,and the effect of environment on agents' behaviors is taken into full consideration.To some extent,the distributed transportation scheduling experimental system can be regarded as the development of the Contract Net Protocol.The openness of the system,the autonomy of agents, and the ideal outcome of the experiment are all remarkable.

难道没有感兴趣吗？这是一个“复杂系统”问题呀！