[发明专利]一种基于线性时序逻辑的分布式多智能体任务协作方法

权利要求书

1.一种基于线性时序逻辑的分布式多智能体任务协作方法，其特征在于，包括：

各智能体各自构建自身的解耦乘积式自动机，并通过该解耦乘积式自动机构建出自身动作序列；所述解耦乘积式自动机构建方式为：每个智能体采用描述自身工作环境的有限状态转移系统和描述自身任务的自动机构建指导任务执行的乘积式自动机PBA，表示为构建广义标签自动机LGBA，在LGBA中检测耦合边，按照LBGA与PBA的投影关系，确定PBA中的耦合边，将耦合边及其触发条件记录到耦合集中；耦合边的端点对应需要协作的动作；

在各个智能体利用解耦乘积式自动机独立执行自身动作序列时，判断当前所执行动作及其对应触发条件是否在所述耦合集中，如果是，则当前所执行动作为需要协作的动作；此时将需要协作的动作及协作位置广播给其他智能体，负责响应的智能体做出协作动作；

当有智能体p_i失效时，将失效事件广播给其他智能体；选举出负责继承的智能体p_j继承失效智能体p_i的任务；

所述选举出 负责继承的智能体p_j继承失效智能体p_i的任务为：

所有接收到失效事件广播的且与失效智能体有相同功能的所有智能体p_j构建联合智能体模型；所述联合智能体模型构建为：构建智能体p_j完成智能体p_i的任务的PBA，记为建立到中所需继承任务初始动作节点A之间的跳转动作序列；将所述跳转动作序列增加到中，获得联合智能体模型；其中，为失效智能体p_i的PBA；

根据联合智能体模型所指示的协作代价，选举继承任务的智能体；该继承任务的智能体按照自身的联合智能体模型执行动作序列，完成任务后，切换回原来的解耦乘积式自动机。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述耦合集的记录过程具体为：

在所述LGBA中标注耦合任务的节点，称为耦合任务节点；将耦合任务节点的子节点也标注为耦合任务节点；将所有包含耦合任务节点的边记为耦合边(q_i,q_j)；将耦合边(q_i,q_j)对应的标签λ_ij设为true；所述耦合任务指某智能体的任务完成状态，需要其他智能体的某些动作作为条件；

在构建PBA过程中，当出现了不符合转移条件的边(q_s,q_g)时，不直接删除边，而是按照LGBA与PBA的投影关系，找到LGBA中的对应的边(q_i,q_j)，判断找到的边(q_i,q_j)的标签λ_ij是否为true；若为true，则将PBA中对应的边(q_s,q_g)确定为耦合边，将耦合边(q_s,q_g)及其触发条件g_sg加入到PBA的耦合集中。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述联合智能体模型的构建具体步骤为：

步骤b1、智能体p_j采用描述自身工作环境的和描述智能体p_i任务的构建解耦乘积式自动机

步骤b2、假设失效智能体p_i的当前动作在中所处的节点为从节点开始向父节点进行回溯，查找前继节点，所述回溯到达当前任务的起始节点结束，到的所有节点组成集合Q；

步骤b3、找到描述失效智能体p_i工作环境中与邻接的邻接点，记为点集找到中与邻接的邻接点，记为点集将点集中的所有环境标签π_i与组合起来，形成多个新节点组成集合Y1；将点集中的所有环境标签π_j与Q中的各节点组合起来，组成集合Y2；将中集合Y2所示的节点向中集合Y1所示的节点进行连接，然后再进行路径搜索操作，得到在中增加了跳转动作序列的联合智能体模型。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述选举继承任务的智能体为：按照联合智能体模型计算所述跳转动作序列的代价，选举代价最小的智能体作为继承任务的智能体。