物联网环境下多智能体决策信息支持技术_徐杨

物联网技术

软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@http://wendang.chazidian.com

Journal of Software,2014,25(10):2325-2345 [doi: 10.13328/j.cnki.jos.004582] http://wendang.chazidian.com

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物联网环境下多智能体决策信息支持技术

徐 杨1, 王晓峰2,3, 何清漪1

1

2

3??(电子科技大学 计算机科学与工程学院,四川 成都 610054) (中国科学院 计算技术研究所,北京 100190) (广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学),广西 桂林 541004)

通讯作者: 王晓峰, E-mail: xfwang78@http://wendang.chazidian.com

摘 要: 随着物联网技术的不断发展,传感器网络得到了广泛的应用并成为信息技术领域重要的基础设施.尤其

是传感网络提供的实时感知信息,为许多智能应用提供了充分的信息支持和必要的决策依据.然而,由于智能应用的

实时感知信息需求通常无法转化为简单的查询请求与传感器底层查询接口准确匹配,因此,基于物联网的智能决策

常常无法准确获取到决策相关的实时信息.针对此问题,提出一个基于语义覆盖网的物联网信息资源描述、推理和

应用模型,并以多智能体系统决策支持为应用基础,研究了新型物联网环境下的多智能体决策信息支持技术.该技术

以基于多智能体系统的团队导向规划的任务分解方法为核心,将复杂任务分解为若干简单子任务,并基于本体推理

方法把子任务执行时需要的决策信息转化为精确、完备的传感器信息查询,从而实现从物联网中准确定位具体的传

感器并获取相应感知信息的实时决策信息支持机制.

关键词: 语义覆盖层;本体;团队导向规划;物联网;多智能体系统

中图法分类号: TP18 中文引用格式: 徐杨,王晓峰,何清漪.物联网环境下多智能体决策信息支持技术.软件学报,2014,25(10):2325-2345.

http://wendang.chazidian.com/1000-9825/4582.htm

英文引用格式: Xu Y, Wang XF, He QY. Internet of things based information support system for multi-agent decision. Ruan Jian

Xue Bao/Journal of Software, 2014,25(10):2325-2345 (in Chinese). http://wendang.chazidian.com/1000-9825/4582.htm

Internet of Things Based Information Support System for Multi-Agent Decision

XU Yang1, WANG Xiao-Feng2,3, HE Qing-Yi1

1

2

3(School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 610054, China) (Institute of Computing Technology, The Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) (Guangxi Key Laboratory of Trusted Software (Guilin University of Electronic Technology), Guilin 541004, China)

Corresponding author: WANG Xiao-Feng, E-mail: xfwang78@http://wendang.chazidian.com

Abstract: With continuous development of Internet of Things (IOT), sensor network has been widely applied and become the vital

infrastructure of information technology. Specially, the dynamic sensing information provided by the sensor network plays a key role for

various intelligent applications in support of information retrieval as well as decision-making. However, since the real-time information

requirements are less likely to be transformed into simple sensing queries well matching the low-level sensor query interface, it is hard for

those intelligent applications to accurately obtain decision related information online from the sensors. To address this challenge, this

paper presents a semantic overlay model with semantic resource description, reasoning and applications for IOT. In addition, an

application for the decision making of multi-agent system is deployed to manifest how IOT information techniques can improve agents’

decisions. The key of this approach is the team-oriented plan for agents’ task decompositions. By decomposing the complex task into

? 基金项目: 国家自然科学基金(60905042, 61202211, 60950110354); 国家科技支撑计划(2012BAI22B05); 航空科学基金

收稿时间: 2013-08-11; 修改时间: 2013-11-18; 定稿时间: 2014-02-20 (20100580005); 中央高校基本科研业务费专项资金(ZYGX2011X013); 广西可信软件重点实验室研究课题(kx201325)

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simple subtasks, their information requirements can be mapped into accurate and sufficient sensor queries with ontological reasoning. Therefore, a real-time decision support system can be established so that task related quires can be accurately allocated to the sensors with best corresponding sensed information for accomplishing agents’ task.

Key words: semantic overlay; ontology; team-oriented plan; Internet of things; multi-agent system

随着人工智能的高速发展,多智能体系统在智能交通[1]、军事应用[2]、应急事务处理[3]和灾难救援[4]等方面得到了广泛的应用.多智能体系统在完成任务时往往需要获取大量关于物理世界的实时信息,例如在灾难救援中,对受灾地区人员进行救援时,需要知道伤员的位置、周围环境状况和伤势情况等信息,这样才能快速地、有针对性地进行救援.当前兴起的物联网技术为多智能体系统提供了一种全新的、具备覆盖面广、实时性强等特点的感知信息服务机制,这种信息服务机制以物联网中具备互通信、互操作能力的传感器网系统为基础,向多智能体系统提供广泛、全面的实时信息,显著提高了多智能体系统完成任务的效率.

在多智能体系统完成复杂任务时,对于感知信息的查询是复杂任务执行中的子过程.然而,目前传感网中的传感器只能响应精确、完备的传感网信息查询请求,而多智能体系统的任务往往都是由高层语义所描述的抽象任务.同时,由于物联网中包括数量众多的传感网系统[5],通过收集各个传感网系统的感知信息查询接口参数,再根据多智能体的任务需求构建相应的查询请求是不可行的.因此在物联网环境中,对于面向实时决策的多智能体信息查询,存在着由高层语义描述的决策信息需求难以直接转化为面向感知节点的信息查询请求的问题.例如,一个智能体系统需要协调各个救援单位对某一建筑进行救火.对于“救火”这样一项复杂任务,现有的物联网服务系统无法直接给出完成任务所需信息.因此,如何建立有效的物联网信息查询机制、为基于物联网的多智能体决策系统提供必要的决策信息支持,成为一个关键的研究问题.

基于以上需求,我们需要构建一个物联网语义描述层,即物联网语义覆盖网(semantic overlay on IOT).该语义覆盖网提供了一个关于物联网各种资源的高层语义视图,根据该语义视图,物联网中的各个实体、对象可以通过基于高层语义的描述信息相互通信、相互操作.此外,也可实现多智能体与物联网对象之间的信息交互.例如,对某宾馆进行救火的任务,其中一个任务为“获取火灾现场人员信息”,通过语义覆盖网提供的知识,多智能体系统可以获知到宾馆的管理系统中含有现场人员信息.因此,多智能体系统可以通过由语义信息描述的网络接口参数,直接查询宾馆数据库,获取现场人员信息,为现场救火的相关决策提供必要的信息支持.此外,基于物联网服务的多智能体决策支持系统还需要研究如何将一个复杂的多智能体任务进行分解,使复杂任务转化为若干可执行的简单原子任务.同时,为了保证原子任务能够顺利执行,我们需要保证原子任务中所需要的关于物理世界的信息能够通过物联网获得查询,因此,需要验证分解后的原子任务中的信息需求是否都能通过物联网获取到.如果存在无法通过物联网获取信息的原子任务,那么该分解方案将被认为是不合适的,系统应该重新规划一个新的任务分解方案.

综上分析,要实现基于物联网信息的多智能决策系统,需要解决两个基本问题:

(1) 如何对物联网进行语义建模,并构建一个以语义Web技术为核心的物联网语义描述覆盖网;

(2) 如何根据物联网语义覆盖层所提供的关于物联网的语义知识,对复杂多智能体任务进行有效的分

解,将复杂任务转化为一系列可执行的简单原子任务;同时保证需要分解得到的原子任务,通过物联网能获取到其所需信息.

为了构建有效的物联网信息查询机制,为多智能体复杂任务执行提供必要、可靠的信息保障,本文提出了一个面向物联网资源的语义模型,并根据该模型提出了一种物联网语义覆盖层的构建方法.同时,为了有效执行基于物联网信息的复杂任务,本文提出了一种基于物联网语义知识的复杂任务分解方法,通过该方法,多智能体系统可以准确、有效地查询到物联网信息,并基于该信息完成复杂任务.

这里的复杂任务是指需要由多个智能体通过协同、合作完成的任务.本文以面向团队的规划(team-oriented plan,简称TOP)[6]为基础,构建了一种复杂任务分解方法.基于TOP构建任务分解方法的理由是:TOP能提供一个根据团队中每个个体的行为能力,并构建任务分解计划的框架.基于该框架,可以实现复杂任务的有效分解.

本文的主要贡献总结如下:

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徐杨 等:物联网环境下多智能体决策信息支持技术

(1) 提出了一个具备静态语义和动态语义描述能力的物联网语义信息覆盖网模型;

(2) 提出了一种基于物联网语义信息的任务分解方法. 2327

本文第1节讨论物联网语义覆盖网的构建问题.第2节讨论任务分解方法以及信息查询机制.第3节为案列分析.第4节介绍相关工作.第5节为全文总结.

1 物联网语义覆盖网

1.1 物联网结构

物联网是一个以传感器网络和RFID技术为技术基础、将物理世界中的各类实体相互联通的网络.物联网中的各类实体可以通过网络相互通信、相互操作.目前,物联网实体主要包括了各类传感网络、具备通信能力的嵌入式设备以及与网络连接的其他电子设备等.通过Web服务协议相互通信、相互操作,是目前一种主要的物联网实体通信方法.在此类方法下,任意接入到物联网中的实体都将自己所能提供的信息服务、可被操作的状态以Web服务形式进行封装,并将相应的服务信息注册到某个管理Web服务信息注册服务器.通过查询Web服务注册器,实体可以查询到满足其业务需求的其他实体,并按照服务注册中存储的关于服务调用的参数与其他实体进行通信.

本文假设所讨论的物联网以Web服务计算作为物联网中各类实体的通信基础.据此,可以将物联网所涉及的元素大致划分为如下几类:

(1) 具备通信能力的物联网服务实体;

(2) 注册实体服务信息的物联网实体信息服务器;

(3) 负责服务代理的Service Broker.

其中,

? 物联网服务实体主要是传感网络中的各种传感节点,或者各种具备感知能力的嵌入式设备;

? 实体信息服务器主要由各类型的网关以及管理Web服务资源的服务器组成;

? Service Broker是由智能体(agent)构成的服务代理.

1.2 物联网语义建模

通过第1.1节的分析可知,物联网是一个以服务计算为基础的新型网络架构.因此,物联网的语义建模主要是针对物联网中各类型服务的语义建模.进一步地,在物联网服务实体中,存在大量资源受限嵌入式设备,如传感节点、嵌入式网管等.由于受到有限计算能力、有限能量存储等因素的制约,不适合用基于SOAP的Web 服务对这些实体进行服务封装.因此,当前许多关于物联网的研究工作都以Restful服务架构构建物联网中的服务.本文中,我们也采用Restful服务架构对物联网中的服务实体进行服务建模.

Restful服务架构定义了一种构建Web服务的风格,它以资源为中心,将服务描述为资源,并通过基于HTTP的操作,实现对服务资源的互操作.一个典型的Restful Service Si包括如下几部分组建:

(1) 表示Si的URI,通过该标示可以访问Si;

(2) 针对URI的一系列操作,该操作系列包括:GET,PUT,POST以及DELETE,其中,

GET表示对URI对应服务资源表示状态的访问; PUT表示根据URI创建一个新服务资源,并以此URI表示; POST表示针对URI所标示的资源的状态更新; DELETE表示删除URI所标示的资源,这里需要指出,DELETE操作仅删除URI,而不是删除服

务资源所对应的物理实体.

例:设S1表示一个烟雾传感器所提供的某地点实时烟雾探测服务,那么可以通过URI:http://smoke.sensing. xxx/sensor1表示该烟雾探测服务,GET http://smoke.sensing.xxx/sensor1表示对该烟雾探测服务的访问,PUT http://smoke.sensing.xxx/sensorx表示新建一个烟雾探测服务资源http://smoke.sensing.xxx/sensorx.其中,关于该

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资源的具体细节,如烟雾传感器访问等信息,可以通过一个json格式消息来描述并由PUT操作传送到关于传感资源的相应服务器.POST http://smoke.sensing.xxx/sensor1实现对于烟雾传感器状态的动态改变.

类似地,可以通过一个json格式的消息描述对服务资源的具体改变内容,如state:off,表示关闭URI所对应的传感器.

由于物联网的服务资源主要由具备感知功能的传感设备构成,因此在物联网中,服务资源的上下文决定了服务的可用性.这种上下文包括了服务资源的时空特征、传感器所对应的当前状态等.例如,针对某个烟雾探测服务资源,需要知道其具体所在位置,才能确定该烟雾探测服务是否满足当前应用的需求.除了上下文信息,还需要了解对于资源的一些自描述信息,即关于资源的元信息,基于资源元信息,可以自动了解资源所提供的服务类型、服务接口、服务传递消息的具体含义等信息.

根据上述分析,我们提供了两类语义描述信息对Restful服务进行语义描述,这两类语义描述信息是服务资源语义上下文描述和服务资源语义元信息描述.这两类资源分别对应两个本体文件[7],可通过唯一的URI进行访问.其中,

? 资源上下文本体主要描述了服务资源的状态属性,包括时空状态以及能量状态等;

? 服务语义元信息本体描述了与服务相关的一些属性信息.

通过将上下文本体与服务描述本体相结合,可以实现对针对物联网中各类服务资源的语义信息的查询,推理实现服务的发现、匹配、组合等.下面我们具体讨论一下这两类本体.

传感器是物联网服务的主要提供对象,因此,我们根据传感器的上下文构建物联网服务上下文本体.同时,将OWL-S作为服务语义描述的本体.另外,我们针对部分应用领域建立了领域专业知识本体,如灾害救援本体、环境检测本体、智能环境本体等,为物联网资源描述,推理提供必要的领域背景知识.

以烟雾探测服务为例,我们构建了如图1所示的上下文本体,该本体描述了烟雾传感器S1所提供的烟雾传感服务的上下文信息,其中,椭圆节点为类节点,圆形节点为实例节点.从该本体中可以看到:S1传感器以15s定时方式进行烟雾采样,S1为服务SP1提供烟雾传感功能支持,表示SP1的URI为u1.S1所在位置为纬度39.9?、经度116.3?,其当前状态为开启状态

.

Fig.1 Smoke sensing service context ontology

图1 烟雾传感服务上下文本体示例

对于关于服务的语义描述,我们采用基于OWL-S的本体来实现.OWL-S包括了关于服务描述的Service Profile、关于服务流程的Service Process Model以及关于服务具体连接参数的Service Grounding.其中,Service Process Model是主要的服务语义信息描述部件,它描述了服务的输入、输出、执行服务的前提和执行服务后的

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