CN104731603A - 面向复杂环境的系统自适应动态演化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向复杂环境的系统自适应动态演化方法，可用于集成开发支持自适应动态演化的系统，动态适应不断变化的用户需求和环境。本发明实现了基于事件机制的全局演化、基于自学习机制的局部演化和抗毁策略。全局演化控制系统的整体协作关系，局部演化控制系统集成单元功能变化，抗毁策略实现功能智能体Agent的自恢复。本发明克服了现有技术功能智能体Agent不能自主学习，无法及时处理功能智能体Agent毁坏以及不能应对实时变化的复杂环境的缺点，使本发明更能满足用户实际的演化需求。

Description

面向复杂环境的系统自适应动态演化方法

技术领域

本发明属于计算机技术领域，更进一步涉及系统集成技术领域和人工智能技术领域中的一种面向复杂环境的系统自适应动态演化方法。本发明适用于用户需求和环境不断变化的系统集成演化中，满足用户开发适应环境动态变化的系统的需求。

背景技术

随着系统规模和复杂性不断增大，以及系统运行环境的日趋复杂，使得系统的开是否能够根据用户的需要和环境的变化进行集成和演化成为系统是否成功的关键。构件化是解决系统集成和演化问题的主要手段，由于当前以对象方法为基础的主流技术本质都是静态的、封闭的，因此基于此类技术的传统构件化模型及组装集成机制往往动态性和自适应性，难以满足复杂环境下系统自适应动态集成演化的需求。而基于Agent技术的自适应动态集成，可使体系系统实体具有动态性和多变环境下的自适应特性，结合动态环境下的协商协作算法，可有利于系统的自适应动态集成演化问题。

北京航空航天大学拥有的专利技术“一种基于多Agent的分布式推演仿真系统与方法”(申请号：201010220225X，授权公告号：CN 101908085 B)公开了一种基于多Agent的分布式推演仿真系统与方法。该发明中的多Agent的分布式推演仿真系统包括数据通信链路、推演配置与统计分析计算机、环境信息管理计算机、环境主控系统计算机和分布式推演Agent计算机。该方法基于该多Agent的分布式推演仿真系统，通过推演配置和统计分析计算机制定战场战术目标，可以实现自主感知战场环境状态、自主决策和行为输出。该专利技术存在的不足是，所有分布式推演Agent计算机单元只能接受上层环境信息管理计算机和环境主控系统计算机的任务，当环境发生变化时，需要停止运行并重新设置参数，不能应对实时变化的复杂战场环境。

西安电子科技大学拥有的专利技术“基于Agent的动态演化系统及方法”(申请号：2013101922312，授权公告号：CN 103309658 A)公开了一种基于Agent的动态演化系统及方法。本发明的系统包括由全局管理工具、本地管理工具、开发工具组成的主控计算机，以及由本地管理工具、开发工具组成的多台非主控计算机。本发明的动态演化方法实现了系统的多层次演化。该专利技术存在的不足是，演化过程功能智能体Agent不能自主学习，知识规则需要用户全部自定义，不能自主扩充。

李青山、陈威发表的论文“An Agent-based System Dynamic Integration Method forMulti-level Evolution”(Information-An International Interdisciplinary Journal,2012,15(1):311-322)中提出了一种支持动态集成演化的方法、运行平台和一组对应的工具。该方法基于Agent技术，将演化过程分为功能层、服务层和领域层，通过三个层次的演化支持系统的动态演化。该文技术存在的不足是，无法及时处理功能智能体Agent毁坏，可能导致任务无法正常继续。

发明内容

本发明的目的在于克服上述已有技术的不足，提供一种面向复杂环境的系统自适应动态演化方法，利用该方法集成的系统，具有自适应性，能够通过动态集成和演化满足用户集成需求和系统环境的变化。

本发明的具体思路是：利用智能体Agent技术将集成单元封装为自主运行的实体，利用脚本解释技术和XML技术编辑集成规则，用于表示Agent之间的逻辑协作关系。通过集成技术和分布式技术集成系统，通过事件机制和智能体Agent的自学习机制实现动态演化，使得方法适用于用户需求和环境不断变化的复杂环境的系统集成中。

为实现上述目的，本发明面向复杂环境的系统自适应动态演化方法，包括如下步骤：

(1)分析系统集成需求：

用户分析拟集成系统的集成需求，确定集成单元的数量、能力接口信息以及集成单元之间的交互关系；

(2)包装功能智能体Agent：

(2a)使用智能体Agent包装工具，将集成单元接口包装为功能智能体Agent，生成可扩展的标记语言XML形式的定义文件和组织对象模型COM组件形式的能力组件；

(2b)使用知识规则编辑工具，用户自定义功能智能体Agent中用于描述演化触发条件、触发逻辑和功能改变的知识规则；

(3)包装服务智能体Agent：

使用智能体Agent包装工具，将功能相近的一组功能智能体Agent包装为服务智能体Agent，生成可扩展的标记语言XML形式的定义文件；

(4)编写集成规则：

(4a)使用脚本设计工具，编写集成脚本；

(4b)使用集成演化控制引擎解释集成脚本，生成集成规则；所述的集成演化控制引擎，解释逻辑脚本、生成并分发规则；

(5)部署非主控平台：

在系统的每一个子节点安装非主控平台，配置并加载该节点的所有的服务智能体Agent和功能智能体Agent；

(6)部署主控平台：

(6a)在系统的主节点安装主控平台，配置并加载所有的服务智能体Agent和功能智能体Agent，加载集成规则；

(6b)用户在主控平台自定义事件，并以可扩展标记语言XML的形式进行存储；所述的事件包括事件条件和动作信息两部分，事件条件描述触发该事件的环境变化信息，可为多个环境变量的组合，动作信息描述事件被触发后应采用的行为；

(7)动态集成：

(7a)集成演化控制引擎分发集成规则，服务智能体Agent加载集成演化控制引擎分发的集成规则，自主绑定与其它服务智能体Agent间的协作关系，开始协作；所述的集成演化控制引擎，解释逻辑脚本、生成并分发规则；

(7b)当系统集成需求发生改变时，通过动态切换策略改变服务智能体Agent间集成规则，通过动态招标策略改变服务智能体Agent和功能智能体Agent之间绑定关系；

(8)动态演化：

(8a)通过事件机制实现全局演化；

所述全局演化具体步骤如下：

第一步，当环境发生变化时，遍历事件，在遍历事件中如果存在事件的条件符合环境变化时，触发该事件，并按照该事件动作信息将当前的集成脚本切换为新的集成脚本，发送到集成演化控制引擎；所述的集成演化控制引擎，解释逻辑脚本、生成并分发规则；

第二步，集成演化控制引擎解释收到的新的集成脚本，生成集成规则，将集成规则分发给参与执行任务的服务智能体Agent；所述的集成演化控制引擎，解释逻辑脚本、生成并分发规则；

第三步，服务智能体Agent接收到集成规则后，替换已有的集成规则，并根据接收到的集成规则重新绑定与其它服务智能体Agent间的协作关系，执行新的任务；

(8b)通过功能智能体Agent自学习机制实现局部演化；

所述局部演化的具体步骤如下：

第一步，当环境发生变化时，功能智能体在自身保存的知识规则中查找与该环境变化对应的知识规则；如果不存在对应的知识规则，则功能智能体Agent进行强化学习，生成与该环境变化对应的知识规则；

第二步，功能智能体Agent根据对应的知识规则绑定集成单元，实现功能智能体Agent能力的改变；

(8c)采用抗毁策略，对损坏的系统的主节点和各个子节点中的功能智能体Agent进行自修复；

所述的抗毁策略的具体步骤如下：

第一步，服务智能体Agent接受替换功能智能体Agent的指令；

第二步，服务智能体Agent在熟人列表中选择功能相同的功能智能体Agent，替换损坏的功能智能体Agent，如果当前熟人列表中不存在功能相同的功能智能体Agent，则通过动态招标策略添加熟人；

第三步，服务智能体Agent调用新绑定的功能智能体Agent，继续执行任务；

(9)结束：

当用户发出完成任务指令后，参与任务的服务智能体Agent收到停止命令，停止运行。

本发明与现有技术相比具有如下优点：

第一，本发明通过开发工具中的智能体Agent包装工具，使包装后的功能智能体Agent增加了自学习模块。功能智能体Agent通过强化学习生成新的知识规则来扩充知识规则库，从而实现功能智能体的自学习，使得系统的局部演化更加具有智能性和自适应性，克服了现有技术在系统运行中功能智能体Agent不能自主学习，知识规则需要用户全部自定义，不能自主扩充的缺点，使得本发明可以适应复杂的运行环境，增加了本发明的可靠性和智能性。

第二，本发明通过事件机制实现了全局演化，用户可自定义事件，明确事件触发条件和动作信息。当环境发生变化时，触发事件进行全局演化，使得全局演化的效率更高。克服了现有技术当环境发生变化时，需要停止运行并重新设置参数，不能应对实时变化的复杂战场环境的缺点，使本发明可以在系统运行期间按照用户定义的事件自主地进行全局演化，提高了本发明的自适应性。

第三，本发明通过抗毁机制实现当系统任意节点中功能智能体Agent毁坏时的自修复，使得当功能智能体Agent毁坏导致任务终止进行时，能够选择新的功能智能体Agent进行替换。克服了现有技术无法及时处理功能智能体Agent毁坏，可能导致任务无法正常继续的问题，增加了本发明的灵活性和可靠性。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为本发明部署功能智能体Agent结构框图；

图3为本发明部署服务智能体Agent结构框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细描述。

参照附图1，本发明系统自适应动态演化方法，包括如下步骤：

步骤1，分析系统集成需求。

用户分析拟集成系统的集成需求，确定集成单元的数量、能力接口信息以及集成单元之间的交互关系。

步骤2，包装功能智能体Agent。

使用智能体Agent包装工具，将集成单元接口包装为功能智能体Agent，生成可扩展的标记语言XML形式的定义文件和组织对象模型COM组件形式的能力组件。其中，智能体Agent包装工具，采用组件对象模型COM组件形式封装功能单元，以接口形式对外提供组件对象模型COM组件能力，并在包装时自动生成一个可扩展标记语言XML形式的功能定义文件，内容包括名称、IP地址、端口号、描述信息和能力等信息。集成单元接口包括：动态链接库DLL的函数调用接口、可执行程序EXE的数据传输接口、网络服务Web Service的函数调用接口。

使用知识规则编辑器，用户自定义功能智能体Agent中用于描述演化触发条件、触发逻辑和功能改变的知识规则。其中，知识规则编辑工具采用自定义的面向动态控制集成的脚本语言DCISL和“条件-动作”的定义方式来设计知识规则，生成脚本中间文件。

步骤3，包装服务智能体Agent。

使用智能体Agent包装工具，将功能相近的一组功能智能体Agent包装为服务智能体Agent，生成可扩展的标记语言XML形式的定义文件，内容包括名称、IP地址、端口号、描述信息和熟人列表等。

步骤4，编写集成规则。

根据功能智能体Agent的能力和服务智能体Agent之间的逻辑协作关系，使用脚本设计工具，编写集成脚本。

使用集成演化控制引擎解释集成脚本，生成集成规则，集成规则为可扩展的标记语言XML形式且可为多个。所述的集成演化控制引擎，解释逻辑脚本、生成并分发规则，为集成和在线演化提供支持。

步骤5，部署非主控平台。

在系统的每一个子节点安装非主控平台，非主控平台包括：用于运行时支持的本地管理工具以及用于开发阶段支持的开发设计工具。启动非主控平台，配置计算机的IP等基本信息，加载该节点的所有的服务智能体Agent和功能智能体Agent。

步骤6，部署主控平台。

在系统的主节点安装主控平台，主控平台唯一，且包括用于运行时管理的全局管理工具、用于运行时支持的本地管理工具以及用于开发阶段支持的开发设计工具。启动主控平台配置计算机的IP等基本信息，加载所有的服务智能体Agent和功能智能体Agent，加载集成规则。

用户在主控平台自定义事件，并以可扩展标记语言XML的形式进行存储；所述的事件包括事件条件和动作信息两部分，事件条件描述触发该事件的环境变化信息，可为多个环境变量的组合，动作信息描述事件被触发后应采用的行为。

步骤7，动态集成。

集成演化控制引擎分发集成规则，服务智能体Agent加载集成演化控制引擎分发的集成规则，自主绑定与其它服务智能体Agent间的协作关系，开始协作；所述的集成演化控制引擎，解释逻辑脚本、生成并分发规则，为集成和在线演化提供支持。

当系统集成需求发生改变时，通过动态切换策略实现服务智能体Agent间集成规则的改变，通过动态招标策略改变服务智能体Agent和功能智能体Agent之间绑定关系。

其中，动态切换策略的具体步骤为：

第一步，重新分析被集成各模块间的集成逻辑，确定服务Agent之间的交互关

系，编写新的集成脚本；

第二步，利用集成演化控制引擎解释新的集成脚本，生成集成规则，分发集成规则到参与集成的服务智能体Agent，所述的集成演化控制引擎，解释逻辑脚本、生成并分发规则，绑定智能体Agent间的协作关系，为集成和在线演化提供支持；

第三步，服务智能体Agent接收到集成规则后，替换已有的集成规则，利用接收到的集成规则重新绑定与其它服务Agent间的协作关系，并根据新的集成规则继续运行；

第四步，发送命令到没有参与集成的服务Agent，停止其运行。

动态招标策略的具体步骤为：

第一步，服务智能体Agent向公共消息黑板CMB发送招标请求；

第二步，公共消息黑板CMB收到招标请求后，向能力注册中心CRC查找符合投标条件的功能Agent；如果查找到符合条件的功能智能体Agent，则公共消息黑板CMB向查找到的功能智能体Agent发送投标邀请；如果公共消息黑板CMB没有查到符合条件的功能智能体Agent，则保存招标请求；

第三步，当有新的功能智能体Agent被用户添加到平台中时，能力注册中心CRC将新添加的智能体Agent信息通知公共消息黑板CMB，如果新添加的功能智能体Agent符合公共消息黑板CMB中保存的招标请求的条件，则公共消息黑板CMB向新添加的功能智能体Agent发送投标邀请；如果新添加的功能智能体Agent不符合公共消息黑板CMB中保存的招标请求的条件，则公共消息黑板CMB继续保存招标请求；

第四步，收到投标邀请的功能智能体Agent根据自身情况选择是否参与投标，并将结果发送给公共消息黑板CMB；

第五步，公共消息黑板CMB从参与投标的智能体Agent中选择评价最优的智能体Agent作为中标智能体Agent，并将中标智能体Agent的信息发送给招标的服务智能体Agent；

第六步，招标的服务智能体Agent收到公共消息黑板CMB返回的中标智能体Agent的信息后，向中标的智能体Agent发送确认消息；

第七步，中标的智能体Agent确认消息后，招标的服务智能体Agent将中标的智能体Agent加为自己的熟人，并进行协作，动态招标过程结束。

步骤8，动态演化。

通过事件机制实现全局演化。所述的全局演化具体步骤如下：

第一步，当环境发生变化时，遍历事件，在遍历事件中如果存在事件的条件符合环境变化时，触发该事件，并按照该事件动作信息将当前的集成脚本切换为新的集成脚本，发送到集成演化控制引擎，所述的集成演化控制引擎，解释逻辑脚本、生成并分发规则，为集成和在线演化提供支持；

第二步，集成演化控制引擎解释收到的新的集成脚本，生成集成规则，将集成规则分发给参与执行任务的服务智能体Agent；所述的集成演化控制引擎，解释逻辑脚本、生成并分发规则，为集成和在线演化提供支持；

第三步，服务智能体Agent接收到集成规则后，替换已有的集成规则，并根据接收到的集成规则重新绑定与其它服务智能体Agent间的协作关系，执行新的任务。

通过功能智能体Agent自学习机制实现局部演化。所述局部演化的具体步骤如下：

第一步，当环境发生变化时，功能智能体在自身保存的知识规则中查找与该环境变化对应的知识规则；如果不存在对应的知识规则，则功能智能体Agent进行强化学习，生成与该环境变化对应的知识规则；

第二步，功能智能体Agent根据对应的知识规则绑定集成单元，实现功能智能体Agent能力的改变。

采用抗毁策略，对损坏的系统的主节点和各个子节点中的功能智能体Agent进行自修复。所述的抗毁策略的具体步骤如下：

第一步，服务智能体Agent接受替换功能智能体Agent的指令；

第二步，服务智能体Agent在熟人列表中选择功能相同的功能智能体Agent，替换损坏的功能智能体Agent，如果当前熟人列表中不存在功能相同的功能智能体Agent，则通过动态招标策略添加熟人；

第三步，服务智能体Agent调用新绑定的功能智能体Agent，继续执行任务。

步骤9，结束。

当用户发出完成任务指令后，参与任务的服务智能体Agent收到停止命令，停止运行。

参考附图2，本发明的功能智能体Agent结构包括自治线程、消息队列、消息处理器、状态监控、自制控制引擎、投标管理器、能力库、环境信息库、自学习模块、知识规则库和知识规则引擎；该Agent自治线程通过Agent库管理工具进行初始化和启动，与消息处理器和状态监控模块进行交互，用于处理接收到的消息和维护自身的状态；该消息队列与消息处理器进行交互，用于缓存发送和接收的消息；该消息处理器与自制控制引擎进行交互，用于处理接收到的消息；该自制控制引擎与能力库、投标管理器进行交互，确定功能智能体Agent能够提供的功能，完成任务；状态监控，用于监控自身状态的变化；该投标管理器用于管理投标过程，根据自治控制引擎确定的功能智能体Agent的能力参与招投标；该能力库用于保存功能Agent的能力信息；该环境信息库与消息处理器进行交互，用于获取系统环境信息；该知识规则库用于存储能通过环境变化信息动态绑定集成单元知识规则；该自学习模块与知识规则库、环境信息库进行交互，生成符合当前环境变化的且知识规则库中不存在的知识规则；该知识规则引擎与环境信息库、知识规则库和能力库进行交互，用于更新功能Agent能力信息。

参考附图3，本发明的服务智能体Agent结构包括：Agent自治线程、消息队列、消息处理器、自治控制引擎、状态监控、服务库、事件库、环境信息库、招标管理器和熟人库；该Agent自治线程通过Agent库管理工具进行初始化和启动，与消息处理器和状态监控模块进行交互，用于处理接收到的消息和维护自身的状态；该消息队列与消息处理器进行交互，用于缓存发送和接收的消息；该消息处理器与自治控制引擎进行交互，用于处理接收到的消息；该自治控制引擎与事件库、招标管理进行交互，用于控制服务智能体Agent间的协作关系的改变，解释服务流程，调用熟人中的能力完成服务流程的执行；该状态监控用于监控自身状态的变化；该服务库用于保存服务智能体Agent的服务信息；该规则库，用于保存系统集成中使用的集成规则；该事件库用于存储用户自定义的事件触发条件和动作信息，与环境信息库进行交互，根据环境变化触发相应的事件；该招标管理器用于管理招标过程，将招标信息发送给CMB，处理CMR返回的招标结果；该熟人库用于保存Agent的熟人信息。

本发明为自适应动态演化系统的设计、构建和运行提供了一种有效的方法，帮助用户通过系统集成构建一个支持自适应动态演化的系统。该发明结合Agent和自适应控制技术，实现了集成系统的动态切换和自适应演化，解决了用户需求和环境不断变化下系统的演化问题。

Claims (10)

1.面向复杂环境的系统自适应动态演化方法，包括如下步骤：

(1)分析系统集成需求：

用户分析拟集成系统的集成需求，确定集成单元的数量、能力接口信息以及集成单元之间的交互关系；

(2)包装功能智能体Agent：

(2a)使用智能体Agent包装工具，将集成单元接口包装为功能智能体Agent，生成可扩展的标记语言XML形式的定义文件和组织对象模型COM组件形式的能力组件；

(2b)使用知识规则编辑工具，用户自定义功能智能体Agent中用于描述演化触发条件、触发逻辑和功能改变的知识规则；

(3)包装服务智能体Agent：

使用智能体Agent包装工具，将功能相近的一组功能智能体Agent包装为服务智能体Agent，生成可扩展的标记语言XML形式的定义文件；

(4)编写集成规则：

(4a)使用脚本设计工具，编写集成脚本；

(4b)使用集成演化控制引擎解释集成脚本，生成集成规则；所述的集成演化控制引擎，解释逻辑脚本、生成并分发规则；

(5)部署非主控平台：

在系统的每一个子节点安装非主控平台，配置并加载该节点的所有的服务智能体Agent和功能智能体Agent；

(6)部署主控平台：

(6a)在系统的主节点安装主控平台，配置并加载所有的服务智能体Agent和功能智能体Agent，加载集成规则；

(6b)用户在主控平台自定义事件，并以可扩展标记语言XML的形式进行存储；所述的事件包括事件条件和动作信息两部分，事件条件描述触发该事件的环境变化信息，可为多个环境变量的组合，动作信息描述事件被触发后应采用的行为；

(7)动态集成：

(7a)集成演化控制引擎分发集成规则，服务智能体Agent加载集成演化控制引擎分发的集成规则，自主绑定与其它服务智能体Agent间的协作关系，开始协作；所述的集成演化控制引擎，解释逻辑脚本、生成并分发规则；

(7b)当系统集成需求发生改变时，通过动态切换策略改变服务智能体Agent间集成规则，通过动态招标策略改变服务智能体Agent和功能智能体Agent之间绑定关系；

(8)动态演化：

(8a)通过事件机制实现全局演化；

所述全局演化具体步骤如下：

第一步，当环境发生变化时，遍历事件，在遍历事件中如果存在事件的条件符合环境变化时，触发该事件，并按照该事件动作信息将当前的集成脚本切换为新的集成脚本，发送到集成演化控制引擎；所述的集成演化控制引擎，解释逻辑脚本、生成并分发规则；

第二步，集成演化控制引擎解释收到的新的集成脚本，生成集成规则，将集成规则分发给参与执行任务的服务智能体Agent；所述的集成演化控制引擎，解释逻辑脚本、生成并分发规则；

第三步，服务智能体Agent接收到集成规则后，替换已有的集成规则，并根据接收到的集成规则重新绑定与其它服务智能体Agent间的协作关系，执行新的任务；

(8b)通过功能智能体Agent自学习机制实现局部演化；

所述局部演化的具体步骤如下：

第一步，当环境发生变化时，功能智能体在自身保存的知识规则中查找与该环境变化对应的知识规则；如果不存在对应的知识规则，则功能智能体Agent进行强化学习，生成与该环境变化对应的知识规则；

第二步，功能智能体Agent根据对应的知识规则绑定集成单元，实现功能智能体Agent能力的改变；

(8c)采用抗毁策略，对损坏的系统的主节点和各个子节点中的功能智能体Agent进行自修复；

所述的抗毁策略的具体步骤如下：

第一步，服务智能体Agent接受替换功能智能体Agent的指令；

第二步，服务智能体Agent在熟人列表中选择功能相同的功能智能体Agent，替换损坏的功能智能体Agent，如果当前熟人列表中不存在功能相同的功能智能体Agent，则通过动态招标策略添加熟人；

第三步，服务智能体Agent调用新绑定的功能智能体Agent，继续执行任务；

(9)结束：

当用户发出完成任务指令后，参与任务的服务智能体Agent收到停止命令，停止运行。

2.根据权利要求1所述的面向复杂环境的系统自适应动态演化方法，其特征在于：步骤(2a)、步骤(3)中所述的智能体Agent包装工具采用组件对象模型COM组件形式封装功能单元，以接口形式对外提供组件对象模型COM组件能力，并在包装时自动生成一个可扩展标记语言XML形式的功能定义文件。

3.根据权利要求1所述的面向复杂环境的系统自适应动态演化方法，其特征在于：步骤(2a)中所述的集成单元接口包括：动态链接库DLL的函数调用接口、可执行程序EXE的数据传输接口、网络服务Web Service的函数调用接口。

4.根据权利要求1所述的面向复杂环境的系统自适应动态演化方法，其特征在于：步骤(2b)中所述的知识规则编辑工具采用面向动态控制集成的脚本语言DCISL和“条件-动作”的定义方式来设计知识规则，生成脚本中间文件。

5.根据权利要求1所述的面向复杂环境的系统自适应动态演化方法，其特征在于：步骤(4a)中所述的脚本设计工具采用面向动态控制集成的脚本语言DCISL设计脚本，对设计的脚本进行语法和词法的检查，并验证整个脚本逻辑流程上的准确性。

6.根据权利要求1所述的面向复杂环境的系统自适应动态演化方法，其特征在于：步骤(4b)、步骤(6a)、步骤(7a)中所述的集成规则是描述服务智能体Agent之间的协作逻辑关系的脚本，用于控制系统的集成过程。

7.根据权利要求1所述的面向复杂环境的系统自适应动态演化方法，其特征在于：步骤(5)中所述的非主控平台包括用于运行时支持的本地管理工具，以及用于开发阶段支持的开发设计工具。

8.根据权利要求1所述的面向复杂环境的系统自适应动态演化方法，其特征在于：步骤(6)中所述的主控平台包括：用于运行时管理的全局管理工具、用于运行时支持的本地管理工具以及用于开发阶段支持的开发设计工具。

9.根据权利要求1所述的面向复杂环境的系统自适应动态演化方法，其特征在于：步骤(7b)中所述的动态切换策略的具体步骤如下：

第一步，重新分析被集成各模块间的集成逻辑，确定服务Agent之间的交互关系，编写新的集成脚本；

第二步，利用集成演化控制引擎解释新的集成脚本，生成集成规则，分发集成规则到参与集成的服务智能体Agent；所述的集成演化控制引擎，解释逻辑脚本、生成并分发规则；

第三步，服务智能体Agent接收到集成规则后，替换已有的集成规则，利用接收到的集成规则重新绑定与其它服务Agent间的协作关系，并根据新的集成规则继续运行；

第四步，发送命令到没有参与集成的服务Agent，停止其运行。

10.根据权利要求1所述的面向复杂环境的系统自适应动态演化方法，其特征在于：步骤(7b)中所述的动态招标策略的具体步骤如下：

第一步，服务智能体Agent向公共消息黑板CMB发送招标请求；

第二步，公共消息黑板CMB收到招标请求后，向能力注册中心CRC查找符合投标条件的功能Agent；如果查找到符合条件的功能智能体Agent，则公共消息黑板CMB向查找到的功能智能体Agent发送投标邀请；如果公共消息黑板CMB没有查到符合条件的功能智能体Agent，则保存招标请求；

第三步，当有新的功能智能体Agent被用户添加到平台中时，能力注册中心CRC将新添加的智能体Agent信息通知公共消息黑板CMB，如果新添加的功能智能体Agent符合公共消息黑板CMB中保存的招标请求的条件，则公共消息黑板CMB向新添加的功能智能体Agent发送投标邀请；如果新添加的功能智能体Agent不符合公共消息黑板CMB中保存的招标请求的条件，则公共消息黑板CMB继续保存招标请求；

第四步，收到投标邀请的功能智能体Agent根据自身情况选择是否参与投标，并将结果发送给公共消息黑板CMB；

第五步，公共消息黑板CMB从参与投标的智能体Agent中选择评价最优的智能体Agent作为中标智能体Agent，并将中标智能体Agent的信息发送给招标的服务智能体Agent；

第六步，招标的服务智能体Agent收到公共消息黑板CMB返回的中标智能体Agent的信息后，向中标的智能体Agent发送确认消息；

第七步，中标的智能体Agent确认消息后，招标的服务智能体Agent将中标的智能体Agent加为自己的熟人，并进行协作，动态招标过程结束。