面向复杂环境的系统自适应动态演化方法
【技术领域】
[0001]本发明属于计算机技术领域，更进一步涉及系统集成技术领域和人工智能技术领域中的一种面向复杂环境的系统自适应动态演化方法。本发明适用于用户需求和环境不断变化的系统集成演化中，满足用户开发适应环境动态变化的系统的需求。
【背景技术】
[0002]随着系统规模和复杂性不断增大，以及系统运行环境的日趋复杂，使得系统的开是否能够根据用户的需要和环境的变化进行集成和演化成为系统是否成功的关键。构件化是解决系统集成和演化问题的主要手段，由于当前以对象方法为基础的主流技术本质都是静态的、封闭的，因此基于此类技术的传统构件化模型及组装集成机制往往动态性和自适应性，难以满足复杂环境下系统自适应动态集成演化的需求。而基于Agent技术的自适应动态集成，可使体系系统实体具有动态性和多变环境下的自适应特性，结合动态环境下的协商协作算法，可有利于系统的自适应动态集成演化问题。
[0003]北京航空航天大学拥有的专利技术“一种基于多Agent的分布式推演仿真系统与方法”(申请号:201010220225X，授权公告号:CN 101908085 B)公开了一种基于多Agent的分布式推演仿真系统与方法。该发明中的多Agent的分布式推演仿真系统包括数据通信链路、推演配置与统计分析计算机、环境信息管理计算机、环境主控系统计算机和分布式推演Agent计算机。该方法基于该多Agent的分布式推演仿真系统，通过推演配置和统计分析计算机制定战场战术目标，可以实现自主感知战场环境状态、自主决策和行为输出。该专利技术存在的不足是，所有分布式推演Agent计算机单元只能接受上层环境信息管理计算机和环境主控系统计算机的任务，当环境发生变化时，需要停止运行并重新设置参数，不能应对实时变化的复杂战场环境。
[0004]西安电子科技大学拥有的专利技术“基于Agent的动态演化系统及方法”(申请号:2013101922312，授权公告号:CN 103309658 A)公开了一种基于Agent的动态演化系统及方法。本发明的系统包括由全局管理工具、本地管理工具、开发工具组成的主控计算机，以及由本地管理工具、开发工具组成的多台非主控计算机。本发明的动态演化方法实现了系统的多层次演化。该专利技术存在的不足是，演化过程功能智能体Agent不能自主学习，知识规则需要用户全部自定义，不能自主扩充。
[0005]李青山、陈威发表的论文“AnAgent-based System Dynamic Integrat1n Methodfor Mult1-level Evolut1n” (Informat1n-An Internat1nal InterdisciplinaryJournal, 2012, 15(1):311-322)中提出了一种支持动态集成演化的方法、运行平台和一组对应的工具。该方法基于Agent技术，将演化过程分为功能层、服务层和领域层，通过三个层次的演化支持系统的动态演化。该文技术存在的不足是，无法及时处理功能智能体Agent毁坏，可能导致任务无法正常继续。
【发明内容】
[0006]本发明的目的在于克服上述已有技术的不足，提供一种面向复杂环境的系统自适应动态演化方法，利用该方法集成的系统，具有自适应性，能够通过动态集成和演化满足用户集成需求和系统环境的变化。
[0007]本发明的具体思路是:利用智能体Agent技术将集成单元封装为自主运行的实体，利用脚本解释技术和XML技术编辑集成规则，用于表示Agent之间的逻辑协作关系。通过集成技术和分布式技术集成系统，通过事件机制和智能体Agent的自学习机制实现动态演化，使得方法适用于用户需求和环境不断变化的复杂环境的系统集成中。
[0008]为实现上述目的，本发明面向复杂环境的系统自适应动态演化方法，包括如下步骤:
[0009](I)分析系统集成需求:
[0010]用户分析拟集成系统的集成需求，确定集成单元的数量、能力接口信息以及集成单元之间的交互关系；
[0011]⑵包装功能智能体Agent:
[0012](2a)使用智能体Agent包装工具，将集成单元接口包装为功能智能体Agent，生成可扩展的标记语言XML形式的定义文件和组织对象模型COM组件形式的能力组件；
[0013](2b)使用知识规则编辑工具，用户自定义功能智能体Agent中用于描述演化触发条件、触发逻辑和功能改变的知识规则；
[0014](3)包装服务智能体Agent:
[0015]使用智能体Agent包装工具，将功能相近的一组功能智能体Agent包装为服务智能体Agent，生成可扩展的标记语言XML形式的定义文件；
[0016](4)编写集成规则:
[0017](4a)使用脚本设计工具，编写集成脚本；
[0018](4b)使用集成演化控制引擎解释集成脚本，生成集成规则；所述的集成演化控制引擎，解释逻辑脚本、生成并分发规则；
[0019](5)部署非主控平台:
[0020]在系统的每一个子节点安装非主控平台，配置并加载该节点的所有的服务智能体Agent和功能智能体Agent ；
[0021](6)部署主控平台:
[0022](6a)在系统的主节点安装主控平台，配置并加载所有的服务智能体Agent和功能智能体Agent，加载集成规则；
[0023](6b)用户在主控平台自定义事件，并以可扩展标记语言XML的形式进行存储；所述的事件包括事件条件和动作信息两部分，事件条件描述触发该事件的环境变化信息，可为多个环境变量的组合，动作信息描述事件被触发后应采用的行为；
[0024](7)动态集成:
[0025](7a)集成演化控制引擎分发集成规则，服务智能体Agent加载集成演化控制引擎分发的集成规则，自主绑定与其它服务智能体Agent间的协作关系，开始协作；所述的集成演化控制引擎，解释逻辑脚本、生成并分发规则；
[0026](7b)当系统集成需求发生改变时，通过动态切换策略改变服务智能体Agent间集成规则，通过动态招标策略改变服务智能体Agent和功能智能体Agent之间绑定关系；
[0027](8)动态演化:
[0028](8a)通过事件机制实现全局演化；
[0029]所述全局演化具体步骤如下:
[0030]第一步，当环境发生变化时，遍历事件，在遍历事件中如果存在事件的条件符合环境变化时，触发该事件，并按照该事件动作信息将当前的集成脚本切换为新的集成脚本，发送到集成演化控制引擎；所述的集成演化控制引擎，解释逻辑脚本、生成并分发规则；
[0031]第二步，集成演化控制引擎解释收到的新的集成脚本，生成集成规则，将集成规则分发给参与执行任务的服务智能体Agent ;所述的集成演化控制引擎，解释逻辑脚本、生成并分发规则；
[0032]第三步，服务智能体Agent接收到集成规则后，替换已有的集成规则，并根据接收到的集成规则重新绑定与其它服务智能体Agent间的协作关系，执行新的任务；
[0033](8b)通过功能智能体Agent自学习机制实现局部演化；
[0034]所述局部演化的具体步骤如下:
[0035]第一步，当环境发生变化时，功能智能体在自身保存的知识规则中查找与该环境变化对应的知识规则；如果不存在对应的知识规则，则功能智能体Agent进行强化学习，生成与该环境变化对应的知识规则；
[0036]第二步，功能智