[论文解读] An agent framework for dynamic agent retraining: Agent academy

Pericles A. Mitkas, Andreas L. Symeonidis+7 more|ArXiv.org|Jul 10, 2004

Multi-Agent Systems and Negotiation参考文献 1被引用 13

一句话总结

本文提出了 Agent Academy，一种多智能体框架，通过持续学习环境反馈与智能体行为，实现智能体的动态、递归式再训练。通过挖掘存储在智能体使用仓库中的性能数据，系统利用数据挖掘器生成领域知识，实时训练或增强智能体，该方法在环境警报系统用例中得到验证。

ABSTRACT

Agent Academy (AA) aims to develop a multi-agent society that can train new agents for specific or general tasks, while constantly retraining existing agents in a recursive mode. The system is based on collecting information both from the environment and the behaviors of the acting agents and their related successes/failures to generate a body of data, stored in the Agent Use Repository, which is mined by the Data Miner module, in order to generate useful knowledge about the application domain. Knowledge extracted by the Data Miner is used by the Agent Training Module as to train new agents or to enhance the behavior of agents already running. In this paper the Agent Academy framework is introduced, and its overall architecture and functionality are presented. Training issues as well as agent ontologies are discussed. Finally, a scenario, which aims to provide environmental alerts to both individuals and public authorities, is described an AA-based use case.

研究动机与目标

• 开发一种可扩展的、自我改进的多智能体系统，能够动态训练新智能体并重新训练现有智能体。
• 通过持续学习与自适应机制，解决在变化环境中维持智能体有效性的挑战。
• 构建一个递归学习流程，使智能体性能数据持续驱动知识提取与行为优化。
• 通过一个现实世界的环境监测与警报用例，证明该框架的可行性。

提出的方法

• 该框架在运行过程中收集智能体的行为数据与环境反馈，并将其存储在智能体使用仓库中。
• 数据挖掘模块分析仓库，提取有关智能体性能与领域动态的可操作知识。
• 提取的知识由智能体训练模块用于重新训练或生成新智能体，从而实现随时间推移的自适应行为。
• 系统采用智能体本体表示并管理特定领域的知识与智能体角色。
• 该架构支持递归学习，新训练的智能体可为未来的训练周期做出贡献。
• 一个涉及环境警报的用例展示了该框架适应实时数据并提升响应准确性的能力。

实验结果

研究问题

• RQ1 多智能体系统如何根据环境条件变化与智能体性能动态地重新训练智能体？
• RQ2 哪些机制能够实现从智能体行为与环境反馈中持续学习与知识提取？
• RQ3 智能体本体如何支持在自我改进的智能体社会中知识的表示与演化？
• RQ4 哪些架构组件是实现在现实应用中递归、可扩展的智能体再训练所必需的？
• RQ5 该框架能否有效支持环境监测与警报等关键任务应用？

主要发现

• Agent Academy 框架成功实现了基于环境与智能体行为反馈的递归式、动态智能体再训练。
• 对智能体使用仓库的数据挖掘能有效提取与领域相关的知识，从而提升智能体的决策能力与任务表现。
• 智能体本体的集成支持结构化知识表示，提升了训练过程的一致性与可扩展性。
• 该框架在现实世界的环境警报场景中展示了可行性，表现出对动态条件的适应能力。
• 系统架构支持持续学习循环，使智能体能够在无需人工重新配置的情况下随时间演化。
• 该方法通过自动化知识发现与再训练，实现了智能体行为的自主改进。