物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下閘站調(diào)度的多智能體決策系統(tǒng)

王文明

（連云港市水利工程管理處，江蘇連云港 222002）

0 引言

物聯(lián)網(wǎng)是信息技術(shù)領(lǐng)域的一次重大變革，被認(rèn)為是繼計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)之后的第三次信息產(chǎn)業(yè)浪潮，它將海量的物理世界對(duì)象連接起來，通過信息技術(shù)檢測(cè)、分析和控制，潛力巨大［1，2］。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的深入發(fā)展促使傳感器網(wǎng)絡(luò)得到了廣泛的應(yīng)用并逐漸成為水利領(lǐng)域重要的基礎(chǔ)設(shè)施。同時(shí)，傳感網(wǎng)絡(luò)采集到的實(shí)時(shí)感知信息，也必然成為閘站等智能應(yīng)用系統(tǒng)的信息來源和必要的決策依據(jù)。

為了解決傳感器底層查詢接口提供的信息不能與智能應(yīng)用的實(shí)時(shí)感知信息需求準(zhǔn)確匹配的問題，我們引入了基于語義模型網(wǎng)的物聯(lián)網(wǎng)信息資源描述、推理和應(yīng)用模型以及多智能體系統(tǒng)（MAS，Multi-Agent System），其研究目的在于解決大型、復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)問題，而解決這類問題已超出了單個(gè)智能體的能力。多智能體系統(tǒng)是多個(gè)智能體組成的集合，它的目標(biāo)是將大而復(fù)雜的系統(tǒng)建設(shè)成小的、彼此互相通信和協(xié)調(diào)的、易于管理的系統(tǒng)。采用智能體技術(shù)將多個(gè)專家系統(tǒng)的決策方法有機(jī)地協(xié)調(diào)起來，可建立基于多智能體協(xié)調(diào)的環(huán)境決策支持系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從物聯(lián)網(wǎng)中準(zhǔn)確定位具體的傳感器并獲取相應(yīng)感知信息的實(shí)時(shí)決策信息支持機(jī)制。

1 基于物聯(lián)網(wǎng)的多智能體決策系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)

1.1 物聯(lián)網(wǎng)元素

物聯(lián)網(wǎng)是在互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)上，通過各種信息傳感設(shè)備、無線通信等技術(shù)將各種實(shí)體與互聯(lián)網(wǎng)相連接，以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)視、自動(dòng)報(bào)警、控制、診斷和維護(hù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)管控一體化的一種網(wǎng)絡(luò)。在物聯(lián)網(wǎng)中，這些實(shí)體與技術(shù)主要包括：各種傳感器、嵌入式設(shè)備及紅外線感應(yīng)器、激光掃描器、氣體感應(yīng)器等其它電子設(shè)備，以及RFID（射頻識(shí)別）技術(shù)［3］、全球定位系統(tǒng)等，由這些技術(shù)構(gòu)成的物聯(lián)網(wǎng)感知層，是物聯(lián)網(wǎng)體系的重要組成部分，其主要作用是利用傳感器節(jié)點(diǎn)完成海量信息的采集工作［4-9］。物聯(lián)網(wǎng)的重要基礎(chǔ)和核心仍舊是互聯(lián)網(wǎng)，其通過各種有線和無線網(wǎng)絡(luò)與互聯(lián)網(wǎng)融合，實(shí)現(xiàn)實(shí)體之間的相互通信、相互操作。

筆者所討論的物聯(lián)網(wǎng)采用基于Web 服務(wù)為物聯(lián)網(wǎng)中各類實(shí)體的通信基礎(chǔ)，故將物聯(lián)網(wǎng)所涉及的元素分為：

（1）服務(wù)實(shí)體。主要是傳感網(wǎng)絡(luò)中的各種傳感節(jié)點(diǎn)，或者各種有感知能力的嵌入式設(shè)備，其具備通信能力。

（2）實(shí)體信息服務(wù)器。注冊(cè)實(shí)體服務(wù)信息，主要由各種類型的網(wǎng)關(guān)以及管理Web 服務(wù)資源的服務(wù)器組成。

（3）服務(wù)代理。是由Agent（智能體）構(gòu)成的服務(wù)代理。

1.2 多智能體決策技術(shù)

多智能體系統(tǒng)需要大量的實(shí)時(shí)信息作為決策依據(jù)來完成一個(gè)抽象復(fù)雜的任務(wù)。在物聯(lián)網(wǎng)中，大量的感知設(shè)備可以提供海量的信息。

圖1 多智能體決策技術(shù)示意圖

多智能體決策技術(shù)如圖1 所示，一個(gè)復(fù)雜抽象的任務(wù)通過任務(wù)接口傳遞給多智能體系統(tǒng)，多智能體系統(tǒng)依據(jù)背景知識(shí)庫中的相關(guān)任務(wù)知識(shí)對(duì)該復(fù)雜任務(wù)進(jìn)行分解，并劃分為若干個(gè)子任務(wù)，將每個(gè)子任務(wù)的完成分派給一個(gè)具體的智能體。智能體在完成任務(wù)的時(shí)候需要感知物理世界的實(shí)時(shí)狀態(tài)，并據(jù)此進(jìn)行合理的決策。

通過上述分析可知，任務(wù)是否能被成功執(zhí)行，取決于能否從物聯(lián)網(wǎng)中獲取任務(wù)執(zhí)行所需的信息資源。因此，當(dāng)進(jìn)行任務(wù)分解時(shí)，多智能體系統(tǒng)需要確定物聯(lián)網(wǎng)中的資源能否滿足任務(wù)執(zhí)行的信息需求。

1.3 閘站調(diào)度任務(wù)分解

多智能體系統(tǒng)是如何根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)中的可用信息資源進(jìn)行任務(wù)分解的。我們以閘站調(diào)度為例，假設(shè)多智能體系統(tǒng)收到抽象復(fù)雜任務(wù)“A 閘調(diào)度”。通過分解，可以得到多個(gè)子任務(wù)。其中，子任務(wù)Ti 為“對(duì)閘A 提閘”。要完成該子任務(wù)，需要的環(huán)境狀態(tài)感知為state=“A 閘現(xiàn)在的狀況”。物聯(lián)網(wǎng)無法直接理解并完成這種類型的環(huán)境狀態(tài)查詢，所以需要進(jìn)一步對(duì)該抽象狀態(tài)查詢進(jìn)行分解，最終生成能夠被機(jī)器直接理解并執(zhí)行的語義查詢操作，查詢操作集合={Q1=“A閘所在位置水位傳感器狀態(tài)”，Q2=“A 閘門壓力傳感器狀態(tài)”，…}。通過這些具體的查詢語句，多智能體系統(tǒng)就可以從物聯(lián)網(wǎng)中獲取所需要的環(huán)境信息。

通過一個(gè)例子來說明任務(wù)分解過程。假設(shè)某地A 發(fā)生連續(xù)暴雨，需要對(duì)其進(jìn)行防洪減災(zāi)操作。通過任務(wù)接口接收到“某地A 排澇”的復(fù)雜任務(wù)后，將其映射到知識(shí)庫中的“閘站調(diào)度”任務(wù)分解，得到如圖2 所示任務(wù)分解的拓?fù)鋱D。

在背景知識(shí)庫的支持下，將復(fù)雜任務(wù)“閘站A 汛期排澇”分解得到若干子任務(wù)：T1=“涉及到的閘站”，T2=“檢查是否汛期”，T3=“檢查是否預(yù)降”，T4=“防止潮水、污水倒灌”，T5=“上級(jí)調(diào)度指令”。完成這些子任務(wù)的前提是需要獲取相應(yīng)的現(xiàn)實(shí)世界狀態(tài)信息，得到對(duì)應(yīng)的抽象查詢：state1=“閘站清單”，state2=“汛期控制水位”，state3=“非汛期控制水位”，state4=“強(qiáng)降雨預(yù)降水位”，state5=“閘下游水位”，state6=“特殊情況”。

由此可以看出，利用知識(shí)庫中任務(wù)分解圖知識(shí)，將復(fù)雜任務(wù)快速分解，得到子任務(wù)集合。集合中的每項(xiàng)具體任務(wù)由一個(gè)具備領(lǐng)域知識(shí)的智能體負(fù)責(zé)完成，該智能體將執(zhí)行任務(wù)時(shí)所需物理信息通過物聯(lián)網(wǎng)查詢分解模塊分解為一系列針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)感知信息的查詢，隨后再通過物聯(lián)網(wǎng)語義模型網(wǎng)將信息查詢映射到具體的物聯(lián)網(wǎng)資源查詢。

2 水利閘站調(diào)度系統(tǒng)的功能與實(shí)現(xiàn)

筆者針對(duì)連云港市區(qū)河道及閘站的分布和行洪特點(diǎn)以及調(diào)度背景知識(shí)庫，實(shí)現(xiàn)基于物聯(lián)網(wǎng)和多智能體決策技術(shù)的水利閘站智能調(diào)度系統(tǒng)。本系統(tǒng)能夠直觀表達(dá)市區(qū)河道及水情與雨情變化，為調(diào)度提供智能輔助決策支持，實(shí)現(xiàn)了閘站及河道水位智能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)管理、雨水情監(jiān)測(cè)管理、智能調(diào)度管理、預(yù)案管理等基于多智能體的物聯(lián)網(wǎng)語義決策支持技術(shù)方案，其整體框架如圖3 所示。

圖2 任務(wù)分解圖示例

圖3 水利閘站智能調(diào)度系統(tǒng)框架圖

在本系統(tǒng)中，物聯(lián)網(wǎng)中的傳感節(jié)點(diǎn)與網(wǎng)關(guān)連接。網(wǎng)關(guān)將與其連接的傳感器節(jié)點(diǎn)的服務(wù)信息注冊(cè)到服務(wù)資源管理服務(wù)器，這一過程可以通過人工構(gòu)建或者自動(dòng)發(fā)現(xiàn)等方式實(shí)現(xiàn)。將智能手機(jī)作為一類特殊的智能終端，通過語音和短信等方式可獲取使用者的相關(guān)信息和狀態(tài)，也可向指定執(zhí)行者發(fā)布指令。在物理傳感器網(wǎng)絡(luò)上，我們定義了資源管理服務(wù)器，用于生成注冊(cè)服務(wù)的語義元信息。系統(tǒng)中有多個(gè)服務(wù)資源管理服務(wù)器，因此，服務(wù)資源和其對(duì)應(yīng)的語義元信息是分布式的，存儲(chǔ)在各個(gè)資源管理服務(wù)器中的分布式語義元信息便形成了物聯(lián)網(wǎng)語義模型網(wǎng)。由多智能體構(gòu)成的服務(wù)代理系統(tǒng)通過分布式的語義推理，可實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)資源發(fā)現(xiàn)、服務(wù)代理等。在本系統(tǒng)中，關(guān)于查詢的分解、匹配、資源定位均由服務(wù)代理系統(tǒng)完成。服務(wù)代理系統(tǒng)之上是多智能體應(yīng)急事件處理系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過服務(wù)代理系統(tǒng)獲取資源管理服務(wù)器的實(shí)時(shí)信息，針對(duì)閘站調(diào)度事件執(zhí)行相應(yīng)的任務(wù)分解和執(zhí)行，便形成了如圖4 所示的具體執(zhí)行方案。

通過基于語義模型網(wǎng)的查詢分解，任務(wù)中各種信息需求最終轉(zhuǎn)化為一系列傳感信息查詢和管理信息查詢。根據(jù)最終得到的任務(wù)查詢系統(tǒng)和底層傳感器網(wǎng)絡(luò)可獲取信息，返回給用戶作為決策支持。水利閘站智能調(diào)度系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)效果如圖5 所示。

圖4 水利閘站智能調(diào)度

圖5 連云港市閘站智能調(diào)度系統(tǒng)圖

3 結(jié)論

基于物聯(lián)網(wǎng)的多智能體決策支持應(yīng)用中存在一個(gè)主要的問題，即：傳感器設(shè)備接口的不統(tǒng)一和傳感信息的異構(gòu)性［10］。如何有效地使用傳感器的感知信息，是近年來的一個(gè)熱門研究課題。筆者采用基于物聯(lián)網(wǎng)語義的任務(wù)規(guī)劃方法，即利用面向物聯(lián)網(wǎng)資源的語義描述信息，通過任務(wù)分解，實(shí)現(xiàn)了從高層語義描述的信息需求到底層傳感器資源的獲取。該方法中多智能體決策系統(tǒng)可以有效地利用各種現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)感知信息資源，實(shí)現(xiàn)對(duì)水利閘站調(diào)度中各種任務(wù)的分配、監(jiān)測(cè)及任務(wù)重規(guī)劃等。

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