基于历史信息和时间约束的多Agent协商模型

协商是多Agent系统(Multi-Agent Systems:MAS)实现协调、协作和冲突消解的关键环节.如何在不完全信息的情况下构造有效的协商模型来提高Agent的协商能力,是多Agent系统研究中占有重要地位的问题之一.通过考虑历史信息和时间约束的情况下,讨论了多Agent多问题的协商类型,提出了基于历史信息和时间约束的协商模型(HTANM)和协商算法,为多Agent能进行自动协商奠定了一定的基础.     

基于角色交换的多Agent协商问题的研究

利用角色与Agent之间的动态性刻画多Agent系统的结构和行为模型的特点,针对在协商过程中相互协作的Agent如何结成具有相对稳定的合作领域的问题,对角色进行形式化描述,提出了基于角色交换的多Agent协商角色交换算法。该算法能在不完全信息的环境下,提高多个Agent之间的协商效率;并以模拟足球赛为平台进行实验,结果证明该算法是可行有效的。     

多Agent系统的合作机制研究

在MAS中,Agent在完成任务时常常出现任务重叠的"正交互"现象,从而使得系统效率低下.为了解决这一问题,介绍了一种Agent协作机制,采用最短路径的方法来找出Agent最优的合作对象,优化整个系统处理问题的能力.     

基于管理Agent的改进协作模型的研究

自动化计算总的越来越趋向于网络化、智能化、代理化、人性化发展,多Agent系统正是在这种环境之下发展起来的一种先进的计算模式。通常情况下,多Agent系统中的Agent在逻辑上或者物理上是分离的,Agent间交互与协作的智能行为及其有效性是多Agent系统研究的重点。对多Agent协作机制的研究主要是在动态环境下,多个独立自主的Agent通过相互的交互与协作等智能行为去完成对任务的求解。在多Agent系统中,传统的基于管理Agent协作机制属于集中式协调方式,采用这种协作模型的多Agent系统导致其管理Agent成为整个系统的瓶颈,从而影响系统完成任务的效率与稳定性,也增加对系统额外的维护费用。文章通过在传统基于管理Agent协作机制中加入了＂熟人＂、状态值元素,平衡了系统Agent的负载,降低了对管理Agent的维护成本,整体上提高了系统解决问题的效率。     

基于博弈论的多Agent协商模型

在开放、动态、具有自适应性和自治性的多Agent系统(MAS)中,协商是多Agent系统实现协调、协作和解决冲突的关键．博弈论是使用严谨的数学模型研究冲突条件下最优决策问题的理论,本文以此为数学工具,基于对时间的限制,结合协商的历史知识,考虑各协商者在拥有不完全信息的情况下,提出了基于博弈论的多Agent协商模型(GTMANM),并给出了协商策略求解的算法描述,用以来解决分布式环境下不完全信息的多人协商决策问题,以获得最大的期望收益,为以后把博弈论中其他更复杂的博弈思想引入到多Agent协商中来奠定了基础．     

自利Agent追捕联盟生成算法

多Agent合作追捕是多Agent系统研究的经典问题,在机器人等领域具有重要的应用前景。文章提出了面向任务的自利Agent联盟生成算法,该算法能同时处理多个不同类型的逃跑Agent的任务分配问题;因为追捕Agent和逃跑Agent速度相等,追捕联盟成员位置的分布十分关键,所以提出了基于贡献度的联盟成员选择策略;同时为了较好地体现追捕Agent的自利性,定义了需求度作为自利性的度量,解决了冲突协商且有利于资源的优化配置。通过与经典拍卖算法的比较表明,该算法显著提高了追捕成功率。     

多Agent技术的研究进展

多Agent技术主要研究一组自治的Agent在分布式开放的动态环境下,通过相互的交互、协商等智能行为完成复杂的控制或任务求解。本文从多Agent技术的系统理论及其应用两方面评述了多主体技术的研究现状和存在的问题,其内容包括多Agent技术中的系统体系结构、各Agent之间的协作机制、学习机制及多Agent技术应用等,并探讨了将来的发展方向。     

多Agent技术研究综述

多Agent系统是当前分布式人工智能研究的重要方面。多Agent技术主要研究一组自治的Agent在分布式开放的动态环境下,通过相互的交互、协商等智能行为完成复杂的控制或任务求解。本文评述了多主体技术的研究现状和存在的问题．其内容包括多Agent技术中的系统体系结构、各Agent之间的协调与协作及多Agent技术应用等,并探讨了将来的发展方向。     

多Agent系统协商模型研究

本文提出一个多Agent系统中的协商框架,该框架在前人研究的协商策略及协商协议做出了一些改进。在Rosenschein与Zlotkin提出冲突风险度量中加入了考虑协商对手的历史信息的因素,对协商对像的区别对待有利于更合理的在协商过程中做出让步,提高协商的成功率。     

基于多Agent的倒立摆模糊控制系统

在研究Agent技术的基础上,结合模糊控制的特点,提出了一种基于多Agent的模糊控制系统.根据Multi Agent System的设计原则,将系统分解为三个Agent,通过建立三者之间的协商策略,使各Agent间相互作用,相互联系,完成了单个Agent所无法完成的任务.对倒立摆系统的仿真验证了Agent思想与模糊控制理论结合的可行性和有效性.     

考虑风险态度的多属性逆向拍卖模型及机制设计

针对多属性逆向拍卖中买家得分函数和属性权重难以确定的问题,考虑到买家风险态度的影响,提出一个兼顾模糊投入产出效率和供应商能力的赢者决定模型,并设计一个两阶段的拍卖机制.买家在拍卖第一阶段提取有效投标信息并剔除差的卖家,在第二阶段优化各属性投标值并确定赢者.数例分析结果验证了模型的有效性.在不揭露买家信息的情况下,两阶段拍卖机制保证了买家的利益;随着买家风险爱好程度的增加,卖家综合效率得分也随之增高,不同的风险态度会导致拍卖双方策略和拍卖结果的改变.     

基于Petri网的MAS会话机制的设计与分析

文章提出了一种应用Petri网(PN)对MAS会话进行建模的新方法.对Agent会话的过程行了研究与分析,以英式拍卖协议中Agent会话为例,设计了拍卖平台的体系结构,从实验结果看,采用Petri网为Agent会话建模,可以使Agent获益较大.     

Privacy-Preserving Strategyproof Auction Mechanisms for Resource Allocation

In recent years, auction theory has been extensively studied and many state-of-the-art solutions have been proposed aiming at allocating scarce resources. However, most of these studies assume that the auctioneer is always trustworthy in the sealed-bid auctions, which is not always true in a more realistic scenario. Besides the privacy-preserving issue, the performance guarantee of social efficiency maximization is also crucial for auction mechanism design. In this paper, we study the auction mechanisms that consider the above two aspects. We discuss two multi-unit auction models: the identical multiple-items auction and the distinct multiple-items auction.Since the problem of determining a multi-unit auction mechanism that can maximize its social efficiency is NPhard, we design a series of nearly optimal multi-unit auction mechanisms for the proposed models. We prove that the proposed auction mechanisms are strategyproof. Moreover, we also prove that the privacy of bid value from each bidder can be preserved in the auction mechanisms. To the best of our knowledge, this is the first work on the strategyproof multi-unit auction mechanisms that simultaneously consider privacy preservation and social efficiency maximization. The extensive simulations show that the proposed mechanisms have low computation and communication overheads.     

一种无线单频谱安全拍卖算法

由于电子拍卖自身的高效性和公正性,因此基于无线频谱分配的拍卖机制应运而生,且满足了人们日益增长的无线通信服务需求。而安全的频谱拍卖算法是保证无线频谱拍卖机制安全运行的重要保障。通过分析无线频谱分配的算法特点和其所确保的安全需求,提出了一种无线单频谱安全拍卖算法。该算法结合无线频谱分配的拍卖特点与密码学机制来确保拍卖过程中信息的安全,并正确选出拍卖赢家,以及计算出赢家所需要支付的频谱拍卖价格。分析证明了算法具有较高的安全性。     

基于Multicast和智能Agent的实时在线拍卖

当前的各种在线拍卖形式都是非实时性的,存在很多不足.而且它们都以拍卖者为中心,拍卖者与竞买者之间形成星型的信息交流模式,实际上仅仅是传统拍卖方式的电子化,未能充分发挥因特网的作用.为了解决这些问题,提出了一种实时在线拍卖模式,使在线拍卖转变为拍卖者与竞买者对等,两者之间形成网状的信息交流模式.分析了实时在线拍卖的特点.阐述了Multicast技术在实时在线拍卖中的应用,以及如何借助智能Agent技术来减轻竞买者和拍卖者的负担.最后通过实验系统,对实时在线拍卖的应用效果进行了验证.     

荷载随机框架结构的动态响应分析

针对精细时程积分法在大型结构地震响应中的分析，提出了扩阶方法以及状态方程精细时程积分法的结合，编制了迭代程序；用此方法对上海地区高层框架结构进行了计算，计算结果表明：考虑荷载随机对框架结构动态响应有显著影响，耦合方法计算效率和精度较高，适用于工程计算．     

扩充KQML语言及其在拍卖协议中的应用

首先介绍了KQML语言和拍卖协议模型的基本概念 ,对常用的几种拍卖协议 (一对多和多对多 )、拍卖协议中的KQML扩充原语及语义和扩充KQML原语在拍卖实例中的应用进行了具体分析 ,并对一对多拍卖形式中的几种拍卖过程进行了描述 ,分析中假设有多个投标人Bi 参与的拍卖 ,拍卖人用A表示 ,拍卖协议用English模式。     

认知MIMO无线网络中的多买家动态频谱接入技术

研究了认知MIMO无线网络中基于博弈论的动态频谱接入技术,以使得具有不同风险偏好的次级用户(买家)可以动态地选择竞标策略,同时主用户也可以根据系统情况,自适应地调整拍卖机制。基于非合作博弈设计了一个有限离散博弈模型,该博弈至少有一个混合策略的纳什均衡。基于自动学习机的概念,设计了一个有限反馈的分布式随机学习算法。仿真结果表明,所设计的算法具有良好的性能,与传统的固定竞拍机制和随机的选择竞价策略相比,该算法能够帮助主用户获得更高的利润,且让次级用户根据自身的风险偏好,选择一个合理的竞拍策略。     

有时间约束的多属性网上顺序拍卖研究

拍卖机制与竞标人出价策略是拍卖理论研究的核心问题,网上拍卖的时间终止规则有固定时间和固定期限无应答两种类型.网上拍卖最后时刻投标对竞标人往往是最优策略,但是会影响到拍卖的效率.有时间约束的多属性网上顺序拍卖,通过设定最后一轮的拍卖机制,在最后一轮拍卖中,新的竞标人不准许加入拍卖,每一个竞标人按顺序只能提交一次报价,在投标结束后拍卖人根据评分函数和最优权重对竞标评分.这种拍卖机制有利于提高拍卖人收益,同时又给竞标人提供一种稳定的策略,可以有效地避免最后时刻投标所带来的效率损失.     

基于协同网和任务情景的服务组合方法

介绍了服务映射库、协同网和任务情景的基本概念,提出了基于协同网和任务情景的服务组合方法.对用户查询请求的每一个输出对象单独生成完备协同网集,将输出的各协同网组合成组合服务以满足用户的需求,通过基于综合任务情景相似度的方法选取最佳组合服务并返回用户.结果表明,所提出的方法能够提高服务组合的成功率和效率.