基于jade的多agent方法.pdf

发布时间：2022-06-15 发布人：admin 分类：说明书资料大小：3.95M 资料格式：pdf 举报版权申诉

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封面

文摘

英文文摘

声明

1 绪论

2 Agent 及多Agent 系统

3 多Agent 开发工具——Jade

4 基于内容的图像检索

5 多Agent 的图像检索系统的设计与实现

6 总结与展望

致谢

参考文献

附录攻读硕士学位期间参与科研项目情况

华中科技大学硕士学位论文基于Jade的多Agent图像检索系统姓名：刘汉雷申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：程起敏2011-01-18

华中科技大学硕士学位论文 I摘要二十一世纪，随着数字图像采集设备、网络技术、通讯技术的发展，可获取的数字图像的数量以几何级数的速度迅速增长，但如何从海量图像中快速高效地检索出需要的图像成为一个严峻的问题。传统的基于文本的图像检索由于其固有的缺点和不足很难满足图像检索的要求，基于内容的图像检索技术能够在某些方面克服文本检索的缺点，但图像低层可视化特征与高级语义之间的语义鸿沟限制了其在实际应用中的发展。论文将人工智能理论的重要分支——多Agent技术应用于基于内容的图像检索中，旨在充分利用多个Agent协同、控制、通信和交互提高图像检索的智能性。论文基于由Telecom Italia实验室开发的Jade平台设计并实现了一个多Agent图像检索系统。系统由多个相对独立的Agent组成，每个检索Agent封装了一个或多个图像检索方法，具有一定的独立检索能力。检索Agent通过协作Agent与用户交互，用户作为一个具有高级语义知识的智能Agent，指导检索Agent的行动。系统采用混合式结构，各个Agent在运行时向Jade平台的AMS Agent注册，由DF Agent发布服务描述信息，由AMS Agent负责平台中多个Agent的管理，控制Agent的生命周期。Agent之间采用异步消息传输模式，通过全局域名确定唯一消息接收对像，用FIPA ACL语言描述信息，将通信行为与内容语言分开，由述行语触发Agent的行动，由内容语言交换信息，多个Agent相互协调，共同完成检索任务。此外，为了提高图像检索系统的主观性，系统借鉴了相关反馈的思想，通过用户的反馈，实现各个Agent检索参数的升级，满足用户个性化的检索要求。在检索中，允许Agent的动态创建和注销，从而支持拥有新的检索算法的智能Agent的动态添加，使系统具有良好的扩展性。研究结果表明，本文设计的多Agent图像检索系统在检索包含汽车、风景、动物、花、水果五类图像在内的自然图像时，具有较高的检索性能。本文的研究是推进图像检索技术与人工智能技术的结合，解决基于内容的图像检索的语义鸿沟，提高图像检索的智能性的有益探索。关键词：Jade 多Agent 基于内容的图像检索

华中科技大学硕士学位论文 IIAbstract In the 21st century, with the development of digital image acquisition devices, network technology and communication technology, the number of digital images grows fast. But how to find the needing images quickly from the database has become a serious problem. The traditional text-based image retrieval technology could not satisfy the requirements of the rapid growth of image number due to its inherent disadvantages. Content-based image retrieval technology could overcome the shortcomings of text-based Image retrieval; however, the gap between low-level visual feature and the high-level semantic limits its development in practical applications. In this paper, multi-Agent technology, the most important branch of artificial intelligence, is used in content-based image retrieval. The agent cooperation, control, communication and interaction are used to improve the intelligence of image retrieval. This paper designs and develops a multi-agent image retrieval system based on Jade which is developed by Telecom Italia department. The system is composed of several independent agents and each search agent encapsulates one or several image retrieval algorithms and has the ability of independent retrieval. Retrieval agents interact with users through integration agent. Users work as an intelligent agent that has the high-level semantic knowledge and guide the actions of retrieval agents. The system adopts hybrid structure. Agents register to the AMS Agent which manages the multi-agent platform and lifecycles of every agent when it starts. The DF agent issues the information of services description and searches services. The communication paradigm between agents is based on asynchronous message passing model. The message receiver is conformed by the global domain name. The FIPA-ACL which is used in communication separates the communication actions and content language. Communication actions direct the action of agents and the content language describes the content of information. Agents cooperate with each other to accomplish the task. The relevance feedback method is used in the system to improve the subjectivity of retrieval. Moreover, Search agents improve retrieval parameters that satisfy the needing of user according to the images which uses selected.

华中科技大学硕士学位论文 IIIThe system allows for dynamic addition of search agents incorporating new image retrieval technology which improve the extensibility of system. The result shows that the multi-agent image retrieval system which we design performs well in the search of natural images which are classified in vehicle, landscape, animals, flowers and fruits. The study of this paper will lay the foundation for promoting the combination of image retrieval technology and the artificial intelligence technology, solving the semantic gap of content-based image retrieval and improving the intelligence of image retrieval. Keywords：Jade; Multi-Agent; Content-based image retrieval;

独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在____________年解密后适用本授权书。不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日本论文属于

华中科技大学硕士学位论文 11 绪论 1.1 研究背景和意义步入21世纪，人们获取信息的方式越来越丰富。图像作为一种直观、生动，形象、高效的信息载体，其应用早已渗透到军事、医疗、工业设计、大众传媒、公共娱乐等社会生活的每一个角落，成为现代人类生活密不可分的组成部分。同时，随着数码相机、摄像头、PDA等数字图像采集设备的普及和Internet网络技术的发展，人们获取图像的方式越来越丰富，图像数量以几何级的速度迅速增长。而大容量、高速度存储技术的发展，也为图像的海量、快捷存储提供了便利的条件。但是，面对迅猛增长的图像数据，如何从图像数据库中快速、高效地检索出需要的图像，成为一个十分严峻的问题。基于内容的图像检索成为图像检索研究的热点。图像检索方法可以分为两类：一类是基于文本的图像检索。即沿用传统的文本检索技术，从图像名称、尺寸、压缩类型、作者、年代等方面对图像进行分类，以关键词的形式查询图像。文本图像检索方式简单，但对图像分类工作量巨大，不同人的理解差异造成分类的主观性[1-2]；另一类是基于内容的图像检索( CBIR：Content-Based Image Retrieval )，利用图像的（颜色、形状、纹理、位置、空间关系等）可视特征作为图像的索引进行检索，根据检索图像与数据库图像的匹配程度返回图像。与基于文本的图像检索相比，CBIR克服了人工标注图像主观性的缺点，减轻了人工标注图像的工作负担，但由于图像高级语义与底层特征之间的语义鸿沟使CBIR在实际应用中落后于传统的文本检索技术。为了弥补基于内容的图像检索的不足，科研人员一方面专注于图像检索算法的研究，通过新的特征提取和匹配算法提高图像检索的精度；另一方面注意到人工智能的良好应用前景，将人工智能引入到图像检索中，开发智能体Agent，通过Agent对图像高级语义的理解进行图像检索，通过多个Agent的配合，利用Agent的自主性、学习性、移动性跨越图像的语义鸿沟，实现图像的智能检索。

华中科技大学硕士学位论文 2Multi-Agent系统（Multi-Agent System MAS）是由多个在共同环境中独立自主的Agent组成并相互作用的系统。MAS的核心在于多个Agent之间的交互。在MAS中，各个Agent之间不但可以相互作用，而且可以与外部环境交互，接收外部环境的反馈信息，指导自己的行动。多个Agent相互协调、合作，共同完成单个Agent无法完成的任务。 Jade（Java Agent Development Framework）是由Telecom Italia在European Commission的支持下，用Java语言开发的，开源的多Agent系统仿真平台。平台完美地继承了智能物理Agent基金（FIPA）关于Agent的相关标准，并对FIPA标准进行了良好的扩展，同时通过一系列抽象接口和工具，使开发者在开发多Agent系统时可以专注于多Agent功能的实现，而不必学习FIPA标准的专业知识。Jade平台基于Java语言开发，使Jade平台的编程有面向对象语言的特点，提供了良好的API，具有很好的跨平台适应性，很好的满足了多Agent系统的开发要求。本文将多Agent技术与基于内容的图像检索相结合，研究基于内容的图像检索方法、多Agent系统结构、多Agent通信和管理技术，借鉴相关反馈的思想，基于Jade平台，设计、开发了一个多Agent图像检索系统。在系统中，一个检索任务交多个Agent执行，通过多个Agent之间的协作来完成，从而发挥Agent智能性、协作性、能动性的优势，探索图像检索的新模式。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 Agent技术的研究 Agent的研究起源于二十世纪80年代的人工智能(AI)技术。科研人员在AI的研究过程中发现，AI的方法和技术只能用来处理一些相对“成型”的问题，对于环境的变化，即使“成熟”的专家系统也变得无能为力。1986年，Minsky在“思维社会”中首次提出了Agent的概念，认为Agent作为社会的个体，经过协商可以求得问题的解，同时认为Agent是具有社会性和智能性等技能的社会个体。之后Genesereth和Ketchpel、Wooldridge和Jennings、Russell和Norvig等根据各自的研究领域和理

华中科技大学硕士学位论文 3解，给出了Agent的不同定义。由于不同研究者研究背景、知识结构、认识角度的不同，对于Agent的本质，一直没有统一的定义[3-4]，但都一致同意：Agent本质上是一个可以给任意系统提供内部接口的具有自主性的系统，可以像代理一样，努力完成用户的日常工作要求。随着研究的深入，MAS成为DAI研究的一个前沿领域。1996年，专门研究Agent的理论、方法、技术及有关研究成果的名为“智能Agent和多Agent的实际应用国际会议”（PAAM：International Conference on The Practical Applications of Intelligent Agent and Multi-Agent）首次在伦敦举行，以后每年举行一次[5]。同年，FIPA（Foundation for Intelligent Physical Agents）成立，作为一个全球性的非盈利性组织，FIPA由一系列学术和产业组织组成，致力于发展、规范软件Agent的相关标准，指导软件Agent的开发标准化工作。在FIPA的领导下，Agent之间的通信，Agent控制，Agent结构等Agent核心技术标准相继制定并发布。 2000年，用Java语言开发的完全开源的Jade（Java Agent Development Framework）平台发布。Jade平台是由Telecom Italia为适应FIPA标准而开发的智能化Agent开发平台，通过提供隐藏实现细节的API，Jade平台实现但又扩展了FIPA规范，使开发者在多Agent系统开发过程中，更多关注于系统的功能而忽略了实现的细节。国内科研院校也开展了Agent相关的研究工作，国防科技大学、清华大学、浙江大学、中国科技大学等对Agent理论和方法，Agent软件工程及安全，Agent组织结构和集成环境等进行了深入的研究并取得了一定的成果[6-8]。 1.2.2 基于内容的图像检索为了克服基于文本的图像检索的缺点，二十世纪90年代，人们开始了基于内容图像检索的研究，与基于文本的图像检索方法不同，基于内容的图像检索应用图像的可视特征，如颜色、形状、纹理、空间关系等作为图像的索引。基于内容的图像检索是从不同于传统的基于文本或者关键词的图像检索技术的角度出发，试图通过图像内容来有效利用图像数据库信息的一项技术。

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