0 引言

　　數(shù)控系統(tǒng)具備高精度、高效率、柔性自動(dòng)化等特征，是各種柔性制造系統(tǒng)的技術(shù)基礎(chǔ)與核心控制單元。近年來，隨著機(jī)械制造業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大與設(shè)備復(fù)雜度的增加，傳統(tǒng)數(shù)控系統(tǒng)在并行處理及異構(gòu)系統(tǒng)的集成、移植和伸縮性上都已無法滿足現(xiàn)實(shí)需求。因此，如何設(shè)計(jì)能集成各種自動(dòng)化加工設(shè)備的開放式數(shù)控系統(tǒng)便成為了研究的熱點(diǎn)。

　　在對(duì)開放式數(shù)控系統(tǒng)的研究中，體系結(jié)構(gòu)的研究應(yīng)該放在首要位置上。對(duì)特定的系統(tǒng)，選擇適當(dāng)?shù)捏w系結(jié)構(gòu)，是保證該系統(tǒng)后續(xù)工作成功的關(guān)鍵。目前，國內(nèi)外在開放式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)這個(gè)領(lǐng)域都開展了深入的研究，并提出了多種設(shè)計(jì)方法。這些方法大多從工程的角度考慮，對(duì)傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法提出了改進(jìn)，并取得了一定得成果。但傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法對(duì)于數(shù)控系統(tǒng)并不適用，與一般系統(tǒng)相比數(shù)控系統(tǒng)不僅要求具備高性能、高適用性，而且還需要許多智能化技術(shù)，如加工運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、推理、決策能力，對(duì)加工環(huán)境的感知能力，智能監(jiān)控及智能控制等。因此，必須從數(shù)控系統(tǒng)自身的特點(diǎn)出發(fā)，為其設(shè)計(jì)一種能滿足高智能化特征的系統(tǒng)架構(gòu)方法。

　　多智能體系統(tǒng)(MAS)由多個(gè)具有自主決策能力的獨(dú)立智能體組成。其中每個(gè)獨(dú)立智能體均是一個(gè)物理的或抽象的實(shí)體，不僅具有自主性、分布性及協(xié)調(diào)性等特點(diǎn)，而且具備知識(shí)學(xué)習(xí)、推理的能力，能作用于自身和周圍環(huán)境，并通過與其他智能體進(jìn)行通訊，協(xié)作完成具有分布式特征的任務(wù)。多智能體技術(shù)在異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)、操作系統(tǒng)、機(jī)器、不同軟件之問的任務(wù)協(xié)同、消息交換等方面表現(xiàn)極強(qiáng)的能力，將多智能體技術(shù)引入開放式數(shù)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過程，不僅可以滿足對(duì)系統(tǒng)集成能力、可移植性及擴(kuò)展性的要求，而且可以增加數(shù)控系統(tǒng)的智能化程度。因此，利用多智能體技術(shù)進(jìn)行開放式數(shù)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)是可行且合理的。

　　綜上所述，本文提出了一種基于多智能體技術(shù)的分布式數(shù)控軟件系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)和各功能智能體的實(shí)現(xiàn)方法，并對(duì)智能體的通信機(jī)制方法進(jìn)行了相應(yīng)的研究。

1 智能體與多智能體系統(tǒng)

　　1.1 智能體的概念

　　智能體是分布式人工智能領(lǐng)域的一個(gè)基本概念。智能體具有自主性、社會(huì)能力、反應(yīng)性、推理性等特征。智能體由知識(shí)、目標(biāo)和能力三個(gè)要素組成。其中，知識(shí)主要包括領(lǐng)域知識(shí)、通訊知識(shí)和控制知識(shí)等；目標(biāo)可以根據(jù)變化情況分為靜態(tài)目標(biāo)和動(dòng)態(tài)目標(biāo)，目標(biāo)可以通過算法編入或顯示給定，也可通過通訊獲得；能力可以顯示地給定、學(xué)習(xí)或通過通訊獲得，包括推理、決策和控制等。

　　1.2 多智能體系統(tǒng)的概念

　　多智能體系統(tǒng)是由多個(gè)獨(dú)立智能體組成的集合，該系統(tǒng)可以協(xié)調(diào)一組智能體的行為，以協(xié)同地完成一個(gè)任務(wù)或求解問題。各獨(dú)立智能體可以有同一個(gè)目標(biāo)，也可以有多個(gè)相互作用的不同目標(biāo)，它們不僅要共享有關(guān)問題求解方法的指示，而且要就單智能體間的協(xié)調(diào)過程進(jìn)行推理。多智能體系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)從運(yùn)行模式的角度可分為兩種：

　　(1)集中式結(jié)構(gòu)

由一個(gè)核心智能體和多個(gè)與之在結(jié)構(gòu)上分散的、獨(dú)立的協(xié)作智能體構(gòu)成。核心智能體負(fù)責(zé)任務(wù)的動(dòng)態(tài)分配與資源的動(dòng)態(tài)調(diào)度，協(xié)調(diào)各協(xié)作智能體間的通信與資源共享，該類系統(tǒng)比較容易實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的管理、控制和調(diào)度；

　　(2)分布式結(jié)構(gòu)

　　系統(tǒng)中各智能體彼此獨(dú)立、完全平等、無邏輯上的主從關(guān)系，按特定的通信和協(xié)商機(jī)制確定各自的任務(wù)，協(xié)調(diào)各自的行為活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)資源、知識(shí)、信息和功能的共享，協(xié)作完成共同的任務(wù)，以達(dá)到整體目標(biāo)，這種結(jié)構(gòu)具有良好的封裝性、容錯(cuò)性、開放性和可擴(kuò)展性。

　　上述兩種結(jié)構(gòu)可根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行選擇，既可以獨(dú)立使用，也可以采用兩者結(jié)合的方式進(jìn)行系統(tǒng)建模。

2 基于多智能體技術(shù)的開放式數(shù)控系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)模型

　　2.1 開放式系統(tǒng)的定義和特征

　　IEEE對(duì)于開放式系統(tǒng)的定義如下：經(jīng)過恰當(dāng)實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用程序能夠在不同廠商的多個(gè)平臺(tái)上運(yùn)行，能夠與其它系統(tǒng)的應(yīng)用程序互操作，并且能夠提供一致性的人機(jī)交互界面。由定義可知，開放式數(shù)控系統(tǒng)應(yīng)該具有如下特征：

　　(1)模塊化。在系統(tǒng)建模過程中，將其分解為邏輯上互相獨(dú)立的模塊，實(shí)現(xiàn)模塊與功能之間的相互對(duì)應(yīng)關(guān)系，并為每個(gè)模塊提供統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的接口，利用少量模塊的多種組合形式進(jìn)行產(chǎn)品開發(fā)，這樣既能能夠?yàn)橛脩粼谟布x擇上提供更大的自由度，又能滿足用戶的多樣化和層次化的要求。

　　(2)可移植性。系統(tǒng)對(duì)各功能接口的數(shù)據(jù)格式、行為模式、通訊方式和交互機(jī)制進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)定，令用戶可根據(jù)自身的要求選擇適當(dāng)?shù)能浖?。使用戶擁有更大的自由空間，也增加了系統(tǒng)的適用性和可操作性。

　　(3)可伸縮性?？缮炜s性指系統(tǒng)的功能、規(guī)模應(yīng)該是靈活的、可變的，可根據(jù)實(shí)際需求增加硬件配置或軟件模塊來對(duì)系統(tǒng)的功能進(jìn)行擴(kuò)展，也可以裁減其功能以適應(yīng)低端的應(yīng)用。

　　上述特征只是開放式系統(tǒng)的基本要求，針對(duì)不同的系統(tǒng)，設(shè)計(jì)的需求也會(huì)相應(yīng)增加。開放式數(shù)控系統(tǒng)屬于智能化柔性制造系統(tǒng)，在其設(shè)計(jì)過程中不僅需要滿足上述基本特征，同時(shí)也要滿足其智能化的需求，下面闡述開放式數(shù)控系統(tǒng)建模方法。

　　2.2 基于多智能體技術(shù)的數(shù)控系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)的總體設(shè)計(jì)

　　為了使數(shù)控系統(tǒng)符合開放式系統(tǒng)的要求，并從體系結(jié)構(gòu)上保證其開放性和可重構(gòu)性，則應(yīng)在系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中將其決策和控制任務(wù)作為一個(gè)統(tǒng)一整體對(duì)待，從運(yùn)行機(jī)制、基礎(chǔ)算法方面等保證系統(tǒng)與開放式結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)性。將多智能體技術(shù)引人開放式數(shù)控系統(tǒng)的建模，不僅可以滿足開放式系統(tǒng)的模塊化需求，且具有更好的獨(dú)立性，協(xié)調(diào)性和可重構(gòu)性，并能滿足系統(tǒng)的智能化需求。

　　通過對(duì)數(shù)控系統(tǒng)運(yùn)行過程的分析及對(duì)其功能模塊的劃分，本文提出基于多智能體技術(shù)的開放式數(shù)控系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，整個(gè)系統(tǒng)由8種不同的智能體組成，采用集中式結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，并通過特定的協(xié)商和通信機(jī)制來共同完成加工任務(wù)，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1多智能體系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

　　其中各智能體的功能如下：

　　(1)中央管理智能體。中央管理智能體是核心智能體，負(fù)責(zé)加工過程中各子任務(wù)的決策、系統(tǒng)運(yùn)行方式管理、系統(tǒng)資源的調(diào)度以及智能體的管理等任務(wù)。

　　(2)人機(jī)交互與信息管理智能體。該智能體負(fù)責(zé)數(shù)控系統(tǒng)與外界的信息交換，包括操作信息的輸入、零件程序的輸入以及系統(tǒng)運(yùn)行信息動(dòng)態(tài)顯示等功能。該智能體通過配置不同的參數(shù)來支持不同的用戶模式和連接權(quán)限。

　　(3)加工數(shù)據(jù)管理智能體。該智能體的主要功能包括對(duì)輸入的零件數(shù)控加工程序進(jìn)行語法效驗(yàn)，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)代碼編寫的零件加工程序進(jìn)行程序譯碼，將其翻譯成數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)部易于處理的形式，并對(duì)反饋信息進(jìn)行管理。

　　(4)刀具路徑規(guī)劃智能體。對(duì)加丁數(shù)據(jù)信息進(jìn)行特征提取，實(shí)現(xiàn)插補(bǔ)算法的自動(dòng)選擇，通過實(shí)時(shí)插補(bǔ)以及坐標(biāo)轉(zhuǎn)換等步驟完成刀具軌跡的自動(dòng)規(guī)劃生成。

　　(5)仿真智能體。利用從加工信息中提取的幾何信息進(jìn)行加工仿真。

　　(6)運(yùn)動(dòng)控制智能體。包括對(duì)進(jìn)給軸運(yùn)動(dòng)和誤差的控制，對(duì)主軸的轉(zhuǎn)速、方向及伺服的控制，對(duì)進(jìn)給速度處理控制及自動(dòng)加減速控制，以及對(duì)開關(guān)量控制等功能。

　　(7)機(jī)床設(shè)備監(jiān)控智能體。對(duì)加工過程進(jìn)行監(jiān)控，如果發(fā)現(xiàn)有異常，向中央管理智能體發(fā)送異常信號(hào)。

　　(8)故障診斷學(xué)習(xí)智能體。通過分析故障特征信息，結(jié)合特定的診斷方法和知識(shí)庫中存儲(chǔ)的診斷信息進(jìn)行故障診斷和新知識(shí)學(xué)習(xí)。

　　在系統(tǒng)建模過程中發(fā)現(xiàn)需解決的兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)問題分別是各智能體的結(jié)構(gòu)功能設(shè)計(jì)，以及智能體間通信機(jī)制的設(shè)計(jì)，下面分別進(jìn)行分析。

3 模型中典型智能體的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

　　上述8種智能體是設(shè)計(jì)基于多智能體技術(shù)的開放式數(shù)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。下面以刀具路徑規(guī)劃智能體和故障診斷學(xué)習(xí)智能體為例說明其實(shí)現(xiàn)的具體方法和原理。

　　3.1 刀具路徑規(guī)劃智能體

　　刀具路徑規(guī)劃智能體的核心功能是進(jìn)行軌跡插補(bǔ)的自動(dòng)選擇，并進(jìn)行實(shí)時(shí)插補(bǔ)和坐標(biāo)轉(zhuǎn)化，最終完成刀具路徑規(guī)劃。

　　要實(shí)現(xiàn)插補(bǔ)算法的自動(dòng)選擇，首先要對(duì)插補(bǔ)技術(shù)的特征進(jìn)行分析。軌跡插補(bǔ)是數(shù)控系統(tǒng)的核心技術(shù)，插補(bǔ)算法的優(yōu)劣與否是直接影響加工效果的決定性岡素，因此對(duì)算法精度和速度要求非常嚴(yán)格，插補(bǔ)算法的設(shè)計(jì)一直是數(shù)控領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)?，F(xiàn)有的插補(bǔ)算法十分豐富，包括線性插補(bǔ)、圓弧插補(bǔ)、螺旋插補(bǔ)、高速采樣插補(bǔ)、樣條插補(bǔ)、自由曲面插補(bǔ)、刀具矢量插補(bǔ)方法等。每種插補(bǔ)方法均有各自不同的適用加工條件，且各有優(yōu)劣。以線性插補(bǔ)為例，該算法的優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡單，計(jì)算量小，因此特別適于簡單規(guī)則的曲面加工，在三軸機(jī)床加工中應(yīng)用廣泛。但對(duì)于復(fù)雜空間曲面而言，一般采用多軸聯(lián)動(dòng)數(shù)控機(jī)床進(jìn)行加工以獲得更好的加工精度。如還選用線性插補(bǔ)方法則會(huì)產(chǎn)生非線性誤差，易造成刀具與工件問的碰撞和干涉。這就需要選擇一種能滿足多軸機(jī)床進(jìn)行復(fù)雜曲面加工的插補(bǔ)算法，刀具矢量插補(bǔ)法可以保證加工過程中的刀軸矢量始終位于首末向量所決定的平面，因而可減少非線性誤差，從而克服了線性插補(bǔ)的不足，但刀具矢量插補(bǔ)法在提高傳統(tǒng)線性插補(bǔ)的精度的同時(shí)也增加了算法復(fù)雜度，對(duì)于簡單曲面的加工有些得不償失。因此，在實(shí)際加工中，我們不應(yīng)只局限于選擇單一的插補(bǔ)方法，而是應(yīng)該針對(duì)不同的加工需求進(jìn)行具體分析，選擇適合的插補(bǔ)方法。

　　為了實(shí)現(xiàn)插補(bǔ)算法的自動(dòng)選擇，可采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法，通過數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的已知加工實(shí)例訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。在實(shí)際加工過程中，通過對(duì)加工信息進(jìn)行特征提取，并通過以訓(xùn)練好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識(shí)別完成插補(bǔ)算法的自動(dòng)選擇功能。之后通過插補(bǔ)計(jì)算產(chǎn)生各坐標(biāo)軸的運(yùn)動(dòng)指令進(jìn)行與機(jī)床坐標(biāo)系的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，最終完成刀具路徑規(guī)劃。智能體的具體功能流程如圖2所示。

圖2 刀具軌跡規(guī)劃智能體功能流程圖

　　3.2 故障診斷學(xué)習(xí)智能體

　　故障診斷一直是數(shù)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心功能之一，也是最能體現(xiàn)其智能化程度的功能模塊。故障診斷學(xué)習(xí)智能體通過知識(shí)庫中存儲(chǔ)的診斷知識(shí)和智能診斷方法對(duì)出現(xiàn)的異常故障進(jìn)行診斷和解釋，以確定故障發(fā)生的位置和原因。其診斷的效率和質(zhì)量主要取決于其知識(shí)庫中知識(shí)模型和推理策略的設(shè)計(jì)。本文采用模糊Petri網(wǎng)(FPN)構(gòu)建診斷知識(shí)庫中的知識(shí)模型，其異步、并發(fā)、模糊性等特征與多智能體技術(shù)的要求十分吻合。傳統(tǒng)Petri網(wǎng)的推理方法包括矩陣推理法、搜索樹遍歷法等。本文設(shè)計(jì)了一種基于FPN的正反雙向結(jié)合的推理方法，首先通過逆向推理確定與決策目標(biāo)有關(guān)的規(guī)則或條件，對(duì)FPN進(jìn)行化簡，縮小問題求解空間，然后通過極大代數(shù)的矩陣算式實(shí)現(xiàn)正向的置信度推理算法。算法流程如圖3所示。

圖3故障診斷推理算法流程圖

　　縮小搜索空間將有助于提高搜索速度，對(duì)于提高大型知識(shí)庫處理效率有很好的效果，不僅容易滿足實(shí)時(shí)性的要求，也能滿足決策支持的要求。

　　通過上述步驟完成了知識(shí)模型的設(shè)計(jì)。一個(gè)高效的診斷系統(tǒng)不僅需要具備適合的知識(shí)模型及推理算法，而且需要在知識(shí)庫中存儲(chǔ)足夠的診斷知識(shí)。但現(xiàn)實(shí)里，任何知識(shí)庫在初始構(gòu)建時(shí)都不可能涵蓋故障診斷過程中所要用到的全部知識(shí)，這就需要設(shè)計(jì)一種學(xué)習(xí)機(jī)制，能夠?qū)⒃谏a(chǎn)過程中及診斷過程中發(fā)現(xiàn)的新規(guī)則以知識(shí)模型的形式添加到系統(tǒng)知識(shí)庫中，完成對(duì)知識(shí)庫的不斷更新、完善。故障診斷智能體的診斷流程如圖4所示。

圖4診斷知識(shí)學(xué)習(xí)流程圖

　　系統(tǒng)在進(jìn)行故障診斷的過程中遇到新的故障規(guī)則，首先診斷智能體與知識(shí)庫中的診斷知識(shí)進(jìn)行匹配，如知識(shí)庫中已包含該規(guī)則，則只需按推理算法進(jìn)行診斷即可，若不包含該規(guī)則，則需要通過學(xué)習(xí)機(jī)制進(jìn)行規(guī)則提取，并添加到知識(shí)庫中進(jìn)行更新。本文采用基于人工免疫網(wǎng)絡(luò)理論設(shè)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制，利用抗原相似濃度算法進(jìn)行免疫網(wǎng)絡(luò)中抗體數(shù)目的生存，通過訓(xùn)練免疫網(wǎng)絡(luò)確定相關(guān)系數(shù)，計(jì)算免疫反應(yīng)能力，最終實(shí)現(xiàn)規(guī)則的提取和學(xué)習(xí)。

4 智能體通信機(jī)制的研究

　　多智能體系統(tǒng)研究的核心是一個(gè)由自主的智能體組成的群體怎樣通過交互作用來解決現(xiàn)實(shí)中原本具有分布性的復(fù)雜問題。由于問題的分布性和內(nèi)部相關(guān)性，智能體間通信機(jī)制的效率將對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的性能產(chǎn)生決定性的影響。因此，通信機(jī)制的設(shè)計(jì)也成為系統(tǒng)構(gòu)建的核心問題。對(duì)智能體問通信機(jī)制的設(shè)計(jì)主要包括智能體間通信模式的選擇及通信語言的標(biāo)準(zhǔn)化兩個(gè)步驟。

　　4.1 通信模式的選擇

　　智能體之間常用的通信模式包括：

　　(1)“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”的直接通信模式。在這種模式下，智能體之間不管主次、遠(yuǎn)近都直接進(jìn)行通信。在由Ⅳ個(gè)智能體構(gòu)成的系統(tǒng)中。每個(gè)節(jié)點(diǎn)之間需要有上N(N-1)／2個(gè)連接，系統(tǒng)復(fù)雜度為O(N2)。

　　(2)“黑板結(jié)構(gòu)”的間接通信模式。稱其為間接模式是因?yàn)樵谶@種模式下，系統(tǒng)為所有智能體設(shè)置一個(gè)中間媒介，稱為“黑板”區(qū)域。其作用是存儲(chǔ)共享數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)智能體之間的通信和數(shù)據(jù)共享。各智能體可以隨時(shí)訪問黑板，而在智能體之間則不存在直接通信。這種通信方式的系統(tǒng)復(fù)雜度為O(N)。

　　上述兩種通信方法各有優(yōu)劣，直接通信的系統(tǒng)復(fù)雜度較間接通信高，但其通信可靠性勝于后者。由于本系統(tǒng)采用集中式結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，中央管理智能體為整個(gè)系統(tǒng)的核心智能體，而其他功能智能體的關(guān)系相對(duì)模糊。因此單一的通信方式無法滿足全部的

　　系統(tǒng)需求，本文采用“混合式”通信方式，其結(jié)構(gòu)如圖5所示。

<img alt=""混合式”通信結(jié)構(gòu)" src="http://images.ilinkmall.com/news/20151229/130261926647838701_new.jpg" style="width: 382px; height: 202px" />圖5&ldquo;混合式&rdquo;通信結(jié)構(gòu)

　　從主次關(guān)系出發(fā)，中央管理智能體與各功能智能體間采用直接通信模式，以滿足中央管理智能體決策的通信可靠性要求。此外系統(tǒng)將為各功能級(jí)智能體設(shè)立&ldquo;黑板&rdquo;區(qū)域，采用間接通信模式，由于各功能級(jí)智能體問通信頻度較高，且資源共享度高，設(shè)立資源共享區(qū)域?qū)⒂兄谔岣咄ㄐ判省Ｖ醒牍芾碇悄荏w可以直接對(duì)&ldquo;黑板&rdquo;區(qū)域進(jìn)行訪問，并對(duì)共享內(nèi)容進(jìn)行管理。上述步驟完成了對(duì)智能體通信機(jī)制中通信結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)，下面闡述如何對(duì)通信語言進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化封裝。

　　4.2 通信語言的標(biāo)準(zhǔn)化

　　智能體的通信語言(ACL)是實(shí)現(xiàn)智能體之間互操作性的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。目前智能體主流的通信語言標(biāo)準(zhǔn)有KQML和FIPA ACL兩種。兩者在基本概念和規(guī)則上幾乎是相同的，其差別主要表現(xiàn)為語義框架不同。其中FIPA ACL具有精確的形式化語義，而KQML則利用六個(gè)特定謂詞的邏輯組合形式來描述。從應(yīng)用情況看，兩種語言標(biāo)準(zhǔn)均在國內(nèi)外取得了豐碩的理論研究成果，并且都有相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)平臺(tái)或工具。但在應(yīng)用過程中也都產(chǎn)生了一些問題，包括：

　　(1)ACL很難解析。其主要原因有兩點(diǎn)。第一，KQML和FIPA ACL都是沒有格式(或弱格式)的字符串，這給ACL的解析帶來很大難度；第二，兩者均利用嵌套結(jié)構(gòu)來增加ACL的描述能力，但同時(shí)也增加了解析的復(fù)雜度。

　　(2)均不易擴(kuò)展。

　　(3)缺少對(duì)有效性的檢查。

　　(4)跨平臺(tái)性差，代碼難以移植。

　　因此，要克服現(xiàn)有ACL標(biāo)準(zhǔn)存在的問題，就必須找到一種標(biāo)準(zhǔn)的語言規(guī)則來重新對(duì)ACL進(jìn)行封裝。

　　XML是基于文本的可擴(kuò)展的標(biāo)識(shí)語言規(guī)范，是一種可以表達(dá)數(shù)據(jù)中結(jié)構(gòu)的共同語法的標(biāo)識(shí)語言。XML使用文檔類型定義(DTD)規(guī)定一套關(guān)于標(biāo)記符號(hào)的語法、語義規(guī)則，比較準(zhǔn)確地描述文本數(shù)據(jù)的內(nèi)容、含義、結(jié)構(gòu)、特征和關(guān)系等信息，而把數(shù)據(jù)的外觀表現(xiàn)形式交給樣式表處理，這就把數(shù)據(jù)的內(nèi)容與表現(xiàn)形式分離開來，從而大大提高XML數(shù)據(jù)的可理解性、可交換性和重用性。另外，XML文檔是純文本，獨(dú)立于操作系統(tǒng)平臺(tái)和應(yīng)用，使用者可自由定義標(biāo)簽和文檔結(jié)構(gòu)，亦可增添或擴(kuò)展已有文檔結(jié)構(gòu)定義，以滿足新應(yīng)用需求，而不需破壞原有的應(yīng)用，因此具有更好的靈活性和可擴(kuò)展性。

　　綜上所述，本系統(tǒng)選擇用XML對(duì)KQML和FIPAACL進(jìn)行封裝。這里以對(duì)FIPA ACL消息封裝為例進(jìn)行分析。FIPA ACL使用了一種類似于鏈表處理的語法來對(duì)智能體的通信消息進(jìn)行描述，用XML對(duì)ACL消息內(nèi)容進(jìn)行編碼可以使其語法更規(guī)范。XML編碼了包含了解析信息，方便了接收方對(duì)消息的解析；并且用XML描述的FIPA ACL消息中的參數(shù)值可以不是字符串而是鏈接，這種處理方式不僅可以避免嵌套，使格式統(tǒng)一；還可以更好地描述智能體的交互能力、協(xié)議和語義，從而增強(qiáng)了系統(tǒng)的靈活性和可擴(kuò)充性。因此，采用XML對(duì)封裝FIPA ACL消息是可行且合理的，其步驟如下：

　　(1)針對(duì)每個(gè)ACL消息設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的DTD文件；

　　(2)生成與各通信消息對(duì)應(yīng)的XML文件，并與對(duì)應(yīng)的DTD進(jìn)行合法性對(duì)比檢測；

　　(3)將消息中的各種參數(shù)表示為樹狀結(jié)構(gòu)中的節(jié)點(diǎn)，可按結(jié)構(gòu)等級(jí)進(jìn)行劃分，將類型參數(shù)作為根節(jié)點(diǎn)，而其他參數(shù)表示為子節(jié)點(diǎn)，依次逐層劃分。對(duì)于嵌套動(dòng)作，可對(duì)其生成一個(gè)獨(dú)立的XML文件，只在消息的XML文件屬性中，保留指向描述該動(dòng)作的XML文件的一個(gè)連接。

　　4.3 基于XML的通信流程

　　通過上述分析，得到了用XML封裝FIPA ACL消息的方法，利用XML既可以封裝FIPA ACL原語消息，也可描述其通信的內(nèi)容。下面給出針對(duì)兩種不同的通信模式智能體的通信流程：

　　(1)&ldquo;點(diǎn)對(duì)點(diǎn)&rdquo;結(jié)構(gòu)的通信流程

　　其流程如圖。當(dāng)A智能體與向B智能體進(jìn)行通信時(shí)，首先它生成標(biāo)準(zhǔn)的ACL消息，并嵌入FIPAACL內(nèi)容層；然后使用XML進(jìn)行封裝，生成相應(yīng)的XML文檔；最后向B智能體傳送XML文檔。B智能體在接收到該文檔時(shí)，使用XML解析器從中分離出FIPA ACL消息，并與數(shù)據(jù)庫交互，進(jìn)行推理或計(jì)算，得出結(jié)果，并生成標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)答消息，進(jìn)行XML封裝，將XML文檔回傳給A智能體，完成交互過程。

　　(2)&ldquo;黑板結(jié)構(gòu)&rdquo;的通信流程

　　與點(diǎn)對(duì)點(diǎn)結(jié)構(gòu)通信相似，同樣由智能體對(duì)各自生成標(biāo)準(zhǔn)的ACL消息，再利用XML進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化封裝。其不同點(diǎn)主要表現(xiàn)在，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)結(jié)構(gòu)是通過兩個(gè)智能體間直接的XML文件傳輸實(shí)現(xiàn)消息的傳遞，而間接模式是通過在通信結(jié)構(gòu)中設(shè)置的黑板區(qū)域來存放輸入數(shù)據(jù)、中間結(jié)果、不同問題求解過程中的各種狀態(tài)及所需其它數(shù)據(jù)，記錄了各智能體所需要的信息和各群體決策成員產(chǎn)生的決策結(jié)論、意見反饋等，通過共享的模式進(jìn)行消息交互。

5 結(jié)束語

　　本文分析了數(shù)控系統(tǒng)的開放式發(fā)展方向，針對(duì)開放式系統(tǒng)模塊化設(shè)計(jì)的需求，指出數(shù)控系統(tǒng)各功能模塊之間的特點(diǎn)：既相互獨(dú)立，又相互關(guān)聯(lián)，需要頻繁地進(jìn)行信息交互，彼此之間需要密切的相互協(xié)作。然后，指出多智能體技術(shù)的特點(diǎn)與開放式系統(tǒng)的要求十分吻合，設(shè)計(jì)了基于多智能體技術(shù)的開放式數(shù)控系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)方法，分別抽象出系統(tǒng)中8種不同的智能體結(jié)構(gòu)。并以系統(tǒng)中的兩個(gè)典型智能體為例，闡述了其具體實(shí)現(xiàn)方法。最后，對(duì)系統(tǒng)中各智能體間的通信機(jī)制進(jìn)行了設(shè)計(jì)。目前針對(duì)開放式數(shù)控系統(tǒng)的研究在國內(nèi)外還處于起步階段，許多問題尚未有定論，本文提出一種基于多智能體技術(shù)構(gòu)建開放式數(shù)控系統(tǒng)的策略和方法，僅是對(duì)開放式數(shù)控系統(tǒng)的研究作了初步的探索。許多問題還有待于深化。