吴坤，刘玮*，李爽，王晶

1.武汉工程大学计算机科学与工程学院，湖北武汉 430205；

2.智能机器人湖北省重点实验室（武汉工程大学），湖北武汉 430205

一种动态环境下多Agent的协作方法

吴坤1，2，刘玮1，2*，李爽1，2，王晶1，2

1.武汉工程大学计算机科学与工程学院，湖北武汉 430205；

2.智能机器人湖北省重点实验室（武汉工程大学），湖北武汉 430205

对动态环境下多Agent系统中Agent的协作问题进行了研究，提出了一种基于连续规划的动态环境下多Agent协作方法.首先，在MA-PDDL的语法上进行了改进，通过一个自定义的函数使其能够描述连续规划方法；然后，提出了一种基于扩展的MA-PDDL的连续规划算法，能够处理动态环境在系统中所造成的不确定性；最后，实现了扩展的MA-PDDL的解析方法，解析的结果能够用于模拟Agent执行任务的过程.选取了医疗垃圾无人运输场景进行实验，成功模拟了整个实验场景的运行过程，验证了方法的可行性.

动态环境；MAS；多Agent协作；连续规划；MA-PDDL

多Agent系统（multi-agent system，MAS）是分布式人工智能领域研究的热点之一，已经成为分布式人工智能研究的一个重要分支，关于Agent的协作问题一直是MAS研究的核心问题.

传统领域关于多Agent协作问题的研究是建立在MAS的环境不变或者可预测的基础之上，例如经典合同网协议（contract net protocol，CNP）［1］、组织结构协作［2］、黑板模型［3］等.但是MAS的环境从封闭到开放，从可预知到不确定的变化，要求多Agent的协作方法必须能够适用于动态环境下的MAS，上述方法均无法解决实际问题，因此关于动态环境下的多Agent协作方法研究就显得……