一種基于多Agent 系統(tǒng)的協(xié)同競(jìng)技模型

王秋茸

（西安體育學(xué)院 網(wǎng)絡(luò)管理中心，陜西 西安 710068）

現(xiàn)代競(jìng)技體育對(duì)博弈論已經(jīng)有了相當(dāng)?shù)闹匾?，中?guó)最早的博弈論可以追溯到戰(zhàn)國(guó)時(shí)期的“田忌賽馬”，甚至如今仍然成為一個(gè)競(jìng)速模型而被發(fā)揚(yáng)，比如就有基于“田忌賽馬”的博弈模型研究競(jìng)速機(jī)器人比賽的決策問題的實(shí)例[1]。1928年，馮·諾依曼證明了博弈論的基本原理，從而宣告了博弈論的正式誕生。從理論上來說，博弈論是研究相互依賴、相互影響的主體理性決策行為以及這些決策的均衡結(jié)果理論，互為依賴并且相互影響的決策行為及其結(jié)果的組合則被稱為博弈[1]。博弈論是信息科學(xué)研究的一個(gè)重要方向，對(duì)于競(jìng)技中的博弈現(xiàn)象通過抽象可以建立較為完備的邏輯體系。在現(xiàn)代競(jìng)技中，由于體系規(guī)模對(duì)壘的出現(xiàn)，不但需要立足于博弈論，更需要重視平臺(tái)內(nèi)部主體間的協(xié)同。

樸素的古希臘文明指出協(xié)同是關(guān)于合作的科學(xué)。亞里士多德用“整體大于部分之和”的論斷評(píng)價(jià)了協(xié)同的重要意義，時(shí)至今日，這一觀點(diǎn)仍在社會(huì)生活中受到人們的普遍認(rèn)可和重視，系統(tǒng)科學(xué)研究領(lǐng)域“新三論”中德國(guó)理論物理學(xué)家Hermann Haken 提出的協(xié)同學(xué)更是把協(xié)同的研究作為一門專門的學(xué)科來指導(dǎo)生產(chǎn)實(shí)踐?，F(xiàn)代體育中，競(jìng)技體育是一項(xiàng)協(xié)同運(yùn)動(dòng)，尤其是以體系對(duì)壘的競(jìng)技體育中存在大量的戰(zhàn)術(shù)協(xié)同，包括活動(dòng)協(xié)同與信息協(xié)同，體現(xiàn)了開放系統(tǒng)的一種涌現(xiàn)現(xiàn)象。比如籃球、棒球等球類比賽，個(gè)體能力再?gòu)?qiáng)，也無法單獨(dú)取得比賽的勝利，只有全隊(duì)間的協(xié)作配合，才能有取勝的可能。因此在進(jìn)攻時(shí)，擊球員不能只為自己考慮才如何擊球，而要從全隊(duì)的利益出發(fā)考慮應(yīng)如何擊球，如果本隊(duì)在壘上有跑壘員的話，就要想到那個(gè)跑壘員怎樣能進(jìn)到下一壘，或者是怎樣才能讓他得分等。這些問題的思考與解決的過程正是一個(gè)協(xié)同工程的實(shí)施。而這些理論的應(yīng)用與表達(dá)在實(shí)際中經(jīng)驗(yàn)成分較多，科學(xué)的信息模型較為欠缺，信息技術(shù)的發(fā)展使得仿真這些戰(zhàn)術(shù)協(xié)同具備可行性，文中旨在通過提出一個(gè)一般的競(jìng)技體育的協(xié)同模型來解決平臺(tái)博弈中的多主體競(jìng)技中的協(xié)同戰(zhàn)術(shù)模擬。

1 體育競(jìng)技中的協(xié)同

體育競(jìng)技中存在著若干協(xié)同關(guān)系，基本分為角色聯(lián)盟與角色平臺(tái)，即可以是角色內(nèi)（同一角色不同主體之間）協(xié)同、角色間（不同角色主體之間）協(xié)同。

1.1 協(xié)同競(jìng)技

在軍事學(xué)中，現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)必須貫徹的原則之一就是“協(xié)同作戰(zhàn)”，實(shí)際上協(xié)同競(jìng)技更像是協(xié)同作戰(zhàn)的訓(xùn)練和實(shí)驗(yàn)。協(xié)同可以分為相同主體間的協(xié)同和不同主體間的協(xié)同。如在體育競(jìng)技中有擔(dān)任賽場(chǎng)的同一角色不同主體間的協(xié)同，以及不同角色之間的協(xié)同。同一角色的不同主體可以通過協(xié)同形成技術(shù)聯(lián)盟以更強(qiáng)大的執(zhí)行力完成一個(gè)任務(wù)，而不同角色的不同主體通過協(xié)同形成互為補(bǔ)償?shù)木C合執(zhí)行平臺(tái)來完成單個(gè)主體無法勝任的任務(wù)。

1.2 現(xiàn)代競(jìng)技體育是平臺(tái)對(duì)平臺(tái)的協(xié)同式博弈

現(xiàn)代系統(tǒng)論中的協(xié)同學(xué)說指出，開放系統(tǒng)在遠(yuǎn)離平衡態(tài)情形下，在一定條件的子系統(tǒng)間的相互作用和協(xié)作中，這種系統(tǒng)會(huì)形成有一定功能的自組織結(jié)構(gòu)，在宏觀上產(chǎn)生時(shí)間結(jié)構(gòu)或空間結(jié)構(gòu)，或者時(shí)間—空間結(jié)構(gòu)，從而達(dá)到新的有序狀態(tài)。現(xiàn)代體育競(jìng)技是一個(gè)開放系統(tǒng)，即使是單主體參與的比賽仍舊具有平臺(tái)參與的特點(diǎn)，用于實(shí)施競(jìng)技前端的主體要受到若干后臺(tái)主體甚至若干保障子系統(tǒng)的支撐。沒有支撐子系統(tǒng)之間的良好協(xié)同，無法成功地完成一次競(jìng)技。比如一個(gè)競(jìng)技平臺(tái)通常由運(yùn)動(dòng)員、教練員、替補(bǔ)、后勤保障等組成。

在現(xiàn)代運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練體系的架構(gòu)環(huán)境中，為滿足專項(xiàng)競(jìng)技需要而逐步專項(xiàng)化的運(yùn)動(dòng)員機(jī)體，本身就是一個(gè)逐步遠(yuǎn)離自然平衡狀態(tài)的多重復(fù)雜系統(tǒng)[2]。競(jìng)技平臺(tái)的競(jìng)技能力由預(yù)備狀態(tài)向目標(biāo)狀態(tài)轉(zhuǎn)移的實(shí)現(xiàn)過程，毫無疑問地要緊密依賴于具有自組織功能的競(jìng)技團(tuán)體和具有非平衡系統(tǒng)特性的運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練體系內(nèi)部多重子系統(tǒng)間的相互作用和協(xié)作。

2 多智能體的協(xié)同

如何基于平臺(tái)實(shí)現(xiàn)靈活資源配置？ 如何協(xié)同使用能力互補(bǔ)？ 如何構(gòu)成執(zhí)行協(xié)同任務(wù)的“能力支持系統(tǒng)”？ 這些是協(xié)同競(jìng)技關(guān)注的研究課題。

2.1 Agent 和MAS

智能體（Agent）是一個(gè)物理的或抽象的實(shí)體，它能作用于自身和環(huán)境，并能對(duì)環(huán)境做出反應(yīng)。是一類在特定環(huán)境下能感知環(huán)境并能自治地運(yùn)行的計(jì)算實(shí)體。它接受從環(huán)境中感知的信息，并產(chǎn)生相應(yīng)的動(dòng)作作用于環(huán)境，這種交互過程可以是一個(gè)循環(huán)連續(xù)的過程[3-4]。

智能體具有以下特性：

1）自治性，即智能體能在沒有操作人員和其它智能體的影響控制的情形下，對(duì)特定環(huán)境做出響應(yīng)，并根據(jù)感知的信息調(diào)整自己的狀態(tài)和行為；

2）反應(yīng)性，智能體不但可以通過感知信息對(duì)環(huán)境做出被動(dòng)反應(yīng)，而且可以根據(jù)自身的需求對(duì)環(huán)境主動(dòng)做出動(dòng)作，調(diào)整環(huán)境要素來適應(yīng)自身更好的發(fā)展；

3）社會(huì)性，如同人是社會(huì)的成員一樣，智能體也是眾多智能體形成的交互社團(tuán)的一員.它在自主運(yùn)作的同時(shí)與外部環(huán)境和其它智能體交互協(xié)作，并可以積極協(xié)商消除沖突；

4）主動(dòng)性，智能體在與環(huán)境和其它智能體的逐漸交互過程中具有學(xué)習(xí)能力，能不斷更新自己的知識(shí)庫(kù)，提高了環(huán)境適應(yīng)能力和系統(tǒng)行為能力。

作為競(jìng)技主體的人可以跟智能體一一對(duì)應(yīng)，比如眼睛、耳朵等作為傳感器子系統(tǒng)，手、足、口及身體的其他部位作為執(zhí)行器。因此通過Agent 可以模擬一個(gè)理性的主體。

通常Agent 在解決某一問題時(shí)，其能力是單一的，但若干個(gè)Agent 通過通信和協(xié)同，形成一個(gè)Agent 聯(lián)盟或綜合體，卻可以解決非常復(fù)雜的問題，完成困難的任務(wù)。這種聯(lián)盟或綜合體就稱其為多智能體系統(tǒng)。

多智能體系統(tǒng)MAS（multi-agent systems）是指由多個(gè)Agent 組成的一個(gè)較為松散的多Agent 聯(lián)盟，這些Agent 成員之間相互協(xié)同，相互服務(wù)，共同完成一個(gè)任務(wù)。各Agent 成員的活動(dòng)是自制和獨(dú)立的，其自身的目標(biāo)和行為不受其它Agent 成員的限制，它通過競(jìng)爭(zhēng)或磋商等手段協(xié)調(diào)和解決各Agent 成員的目標(biāo)和行為之間的矛盾和沖突。

2.2 基于角色網(wǎng)絡(luò)（RN）理論的MAS 協(xié)同

在RN 理論中，角色是一系列職責(zé)和權(quán)力的集合，角色的職責(zé)定義了該角色的執(zhí)行實(shí)體在實(shí)現(xiàn)某一目標(biāo)時(shí)應(yīng)進(jìn)行的活動(dòng)；角色的權(quán)力定義了角色的執(zhí)行實(shí)體對(duì)哪些資源具有使用權(quán)限，即為了使其順利完成任務(wù)系統(tǒng)需為其提供相關(guān)數(shù)據(jù)、知識(shí)、運(yùn)行環(huán)境等。角色具有下述特征[4]：

1）職責(zé)規(guī)定性，角色的職責(zé)由一活動(dòng)序列的執(zhí)行來實(shí)現(xiàn)；

2）事件驅(qū)動(dòng)性，角色可以接收來自其它角色或系統(tǒng)外部的事件，并進(jìn)行相應(yīng)處理有選擇地做出應(yīng)答；

3）業(yè)務(wù)描述性，業(yè)務(wù)通過角色之間的交互描述；

4）概念集合性，角色概念描述了一類參與者個(gè)體的行為，具有集合性；

5）個(gè)體獨(dú)立性，角色是相互獨(dú)立的，但他們之間通過交互進(jìn)行通信。

將RN 理論與Agent 技術(shù)結(jié)合可以形成多Agent 協(xié)同業(yè)務(wù)流程。基于角色能夠建立基于 RN 理論的業(yè)務(wù)流程（RNBP）模型，為了基于Role 技術(shù)建立Agent 協(xié)同業(yè)務(wù)流程ACBP 設(shè)計(jì)模型，需要建立RNBP 模型到Agent 協(xié)同網(wǎng)絡(luò)模型的映射，包括角色與Agent 之間映射，以及角色屬性與Agent 屬性之間映射。該模型為建立具有柔性化自動(dòng)化智能化的業(yè)務(wù)流程模型提供了一種有效方法。

3 基于多Agent 系統(tǒng)協(xié)同競(jìng)技

3.1 競(jìng)技平臺(tái)的模型表示

在一個(gè)一般的體育競(jìng)技中，描述協(xié)同MAS 系統(tǒng)需要建立的Agent 可以分為情境感知Agent，決策Agent 和執(zhí)行Agent。

實(shí)際操作中，在某些情形下，一個(gè)平臺(tái)運(yùn)作的競(jìng)技系統(tǒng)具備可重構(gòu)性?；谝陨嫌^點(diǎn)可給出下面的Agent 模型。

一個(gè)角色Agent 可以表示用一個(gè)六元組表示為

其中：A 是Agent 的標(biāo)識(shí)集合；S 是Agent 的內(nèi)部狀態(tài)；E是Agent 面臨的外部環(huán)境，S 和E 構(gòu)成Agent 推演和作動(dòng)的基礎(chǔ)；R 是Agent 能擔(dān)任的角色集合；T 表示Agent 的計(jì)劃，即面臨的任務(wù)；K 是Agent 的知識(shí)系統(tǒng)，包括任務(wù)分解方法以及Agent 之間目標(biāo)、意圖和推理機(jī)制等的沖突消除。

平臺(tái)競(jìng)技任務(wù)通常具備多種能力構(gòu)成，一個(gè)平臺(tái)任務(wù)T可以通過向量表示為

其中ci（1≤i≤n）為一個(gè)整數(shù)表示的值，代表任務(wù)的能力構(gòu)成強(qiáng)度。

一個(gè)MAS 模型是一個(gè)二元組S=（UAR，T），其中UARi為MAS，T=（UCT）為協(xié)同任務(wù)，U為對(duì)象集合的論域，CT為任務(wù)能力域。

通過不同角色扮演，及對(duì)應(yīng)知識(shí)系統(tǒng)，角色Agent 可以實(shí)例化為情境感知Agent、決策Agent 以及功能Agent。一個(gè)角色Agent 的S 可以表達(dá)實(shí)例Agent 的可調(diào)度能力構(gòu)成，角色R 可以表達(dá)基本的能力需求，而T 則代表了當(dāng)前情境下Agent 的作動(dòng)序列。

對(duì)于實(shí)例化的Agent 狀態(tài)表達(dá)可以通過能力構(gòu)成來進(jìn)行如下表達(dá)：

圖1 競(jìng)技MAS 協(xié)同過程Fig.1 Collaborative process among sports MAS

其中：A 表示一個(gè)Agent 實(shí)例，ai（1≤i≤n）為一個(gè)布爾值表示的變量，代表Agent 的可用性情況。

競(jìng)技平臺(tái)可以通過一個(gè)多Agent 系統(tǒng)來表示，從能力構(gòu)成考慮，競(jìng)技平臺(tái)可以表示為角色Agent 實(shí)例的線性表示。設(shè)系統(tǒng)智能體集為{A1/m1，A2/m2，…，Ax/mx}，其中Ai為第i 種角色的智能體實(shí)例，mi為對(duì)應(yīng)的擁有數(shù)目，i=1，2，…，x。那么S={L=λ1*A1，S+λ2*A2，S+…+λx，S}。在競(jìng)技任務(wù)執(zhí)行的一個(gè)時(shí)刻，不同的配置坐標(biāo)（λ1，λ2，…，λx）則代表了不同的多智能體配置（λ1，λ2，…，λx）。在一次競(jìng)技中，因?yàn)閭€(gè)別智能體的作用喪失，競(jìng)技平臺(tái)可能會(huì)經(jīng)歷若干次重組。而好的重組算法會(huì)使得競(jìng)技平臺(tái)在當(dāng)前能力許可范圍內(nèi)總處于應(yīng)對(duì)任務(wù)的最優(yōu)化狀態(tài)。

3.2 考慮代價(jià)的協(xié)同競(jìng)技重組

在平臺(tái)運(yùn)作中，如果出現(xiàn)Agent 實(shí)例發(fā)生功能障礙，則可以通過面向任務(wù)的系統(tǒng)重組產(chǎn)生一個(gè)新的競(jìng)技配置，從宏觀角度上能夠看到平臺(tái)的暫歇。因?yàn)椴僮魃弦?jīng)歷一個(gè)尋優(yōu)的過程，即通過綜合比較多個(gè)配置坐標(biāo)，權(quán)衡得出最優(yōu)化的一個(gè)。這個(gè)問題可以通過一個(gè)線性規(guī)劃來表達(dá)。為了尋優(yōu)，為平臺(tái)重組引入一個(gè)代價(jià)函數(shù)Cp，設(shè)Agent 實(shí)例代價(jià)用函數(shù)向量表示為w=（w1，w2，…，wx），其中wi=fi（i），i=1，2，…，x。那么平臺(tái)總競(jìng)技代價(jià)為：

則問題可以描述為：

約束條件：λi≤mi，i=1，2，…，x

對(duì)于線性規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)型，若存在可行解，則必然存在一個(gè)基可行解；若存在一個(gè)最優(yōu)可行解，則必然存在一個(gè)最優(yōu)基可行解。令K 是滿足約束條件的所有n 維向量X 所組成的凸多胞形，那么向量X為K 的一個(gè)極點(diǎn)的充分且必要條件是X為約束方程的基可行解。只要找到約束條件所組成的凸多胞形的極點(diǎn)，就可以從中找到最優(yōu)解。關(guān)于問題求解過程則是另外一個(gè)命題，其本身與協(xié)同競(jìng)技相關(guān)性不大，這里通過圖2 給出求解流程。

圖2 求解的算法流程圖Fig.2 The flow chart of resolving algorithm

4 結(jié)論

在多Agent 協(xié)同中，易出現(xiàn)過于靈活而可控制性不足的問題，為了提高M(jìn)AS 系統(tǒng)的凝聚力和系統(tǒng)可控性，為競(jìng)技平臺(tái)增加動(dòng)態(tài)約束和調(diào)整系統(tǒng)行為的策略是必要的。通過引入政策導(dǎo)向型多Agent 協(xié)同可以用來增強(qiáng)系統(tǒng)的可控性。

在傳統(tǒng)體育訓(xùn)練中，協(xié)同競(jìng)技的模擬手段通常受制于實(shí)際條件。文中引入信息科學(xué)中的研究方法針對(duì)平臺(tái)體系對(duì)壘的體育競(jìng)技提出一種協(xié)同競(jìng)技模型，通過角色Agent 建立情境感知Agent、決策Agent 和功能Agent 實(shí)例組織的多Agent系統(tǒng)，形成綜合競(jìng)技平臺(tái)模型。彌補(bǔ)了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)體育中協(xié)同實(shí)驗(yàn)的不足。該模型可以用于評(píng)估競(jìng)技個(gè)體對(duì)整體的影響作用，輔助訓(xùn)練決策，以及競(jìng)技個(gè)體之間相互學(xué)習(xí)的能力結(jié)構(gòu)調(diào)整引起的競(jìng)技平臺(tái)演進(jìn)。從而通過基于多Agent 的協(xié)同手段，為現(xiàn)代體育競(jìng)技訓(xùn)練培育綜合競(jìng)技平臺(tái)。

[1]楊萍，史小星，李堯.競(jìng)速機(jī)器人比賽的博弈策略研究[J].機(jī)械設(shè)計(jì)，2011，28（3）：1-2，5.YANG Ping，SHI Xiao-xing，LI Yao.Research on game stratefies of robots’racing competition[J].Journal of Machiine Design，2011，28（3）：1-2，5.

[2]張英波.體能主導(dǎo)類快速力量性項(xiàng)群運(yùn)動(dòng)員競(jìng)技能力狀態(tài)轉(zhuǎn)移的時(shí)空協(xié)同理論[J].體育科學(xué)，2000，20（4）：24-28.ZHANG Ying-bo.The space-time synergy theory in the state transition of athlete’s competitive ability in speed-strength sports group[J].Sport Science，2000，20（4）：24-28.

[3]陳志偉.基于Agent的協(xié)同開發(fā)體系[J].東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2008，36（8）：90-91.CHEN Zhi-wei.Cooperative development system based on agent[J].Journal of Northeast Forestry University，2008，36（8）：90-91.

[4]劉繼山，王延章.RN理論支持的多Agent協(xié)同業(yè)務(wù)流程建模[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2011，28（4）：12-16.LIU Ji-shan，WANG Yan-zhang.Multi agent collaborative business processes modeling based on rntheory[J].ComputerApplications and Software，2011，28（4）：12-16.

[5]胡軍，李正通.政策導(dǎo)向型多agent 協(xié)同系統(tǒng)研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2010，27（8）：3009-3012，3015.HU Jun，LI Zheng-tong.Study on policy-oriented multi-agent cooperation system[J].Application Research of Computers，2010，27（8）：3009-3012，3015.

[6]呂超，黃炎焱，遲少紅，等.基于MAS的海軍裝備協(xié)同作戰(zhàn)仿真模型[J].江蘇科技大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2010，24（3）：273-277.LV Chao，HUANG Yan-yan，CHI Shao-hong，et al.Simulation model of naval equipment cooperative combat based on multi-agent system[J].Journal of Jiangsu University of Science and Technology：Natural Science Edition，2010，24（3）：273-277.

[7]史德嘉，王璞.基于MAS協(xié)同的動(dòng)態(tài)資源優(yōu)化調(diào)度策略研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2009，26（11）：4063-4065.SHI De-jia，WANG Pu.Research on resource allocation algorithm based on MAS cooperative bidding game [J].Application Research of Computers，2009，26（11）：4063-4065.

[8]夏慶軍，張安，張耀中.戰(zhàn)斗機(jī)編隊(duì)協(xié)同作戰(zhàn)效能評(píng)估研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2010，22（9）：2182-2184，2189.XIA Qing-jun，ZHANG An，ZHANG Yao-zhong.Study on effectiveness evaluation of fighter plane formation cooperative combat[J].Journal of System Simulation，2010，22（9）：2182-2184，2189.