基于智能体的供应链网络在制造业的应用

基于多智能体供应链网络在工业界的应用已经越来越深入。为了研究它在制造业的应用，先研究最经典与最新应用，并将供应链网络分为三个层级，验证云计算，大数据，区块链等新技术可以增强多智能体的作用。然后探讨了多智能体在供应链网络的不同层级应用，其中供应链网络顶层主要探讨了如何选择一个更好的合作伙伴，中层主要围绕智能体组成的相互网络如何作用展开论述，底层基于波音的案例提出AI科学家可以实现很好的应用。总而言之，多智能体在航空装备制造业的供应链网络有很好的应用前景。     

实现适应性系统管理的分布式多智能体框架

为了应对动态、多变环境给管理系统带来的复杂性，提出了基于分布式范型的多智能体框架．该框架由多个分布式智能体结点组成，结点间通过消息传递与会话机制来实现分布式的合作与协同．结点内的功能主体使用了基于信念机制的内核结构，使得每个结点在以目标驱动的方式展开各种诊断与恢复的同时，仍能以反应驱动的方式对环境的变化做出反应，从而高效地实现了本地适应性管理．通过一个网络资源管理实例的分析证明，在复杂、动态的环境下所提框架能有效地实现可扩展的适应性系统管理．     

基于多智能体技术的城市交通控制系统的探讨

提出了一种新的基于多智能体技术的城市交通控制系统框架,并在该系统中的智能体模型中引入了学习机制,初步建立了一个具有专家系统的特点、可以不断进化的分布式城市交通智能控制系统.     

基于多智能体的虚拟企业框架的构建与实现

根据虚拟企业的运行特点,将多智能体技术引入到虚拟企业之中,把虚拟企业中具有不同功能的管理制造单元设计成独立的智能体,构建基于多智能体的虚拟企业框架,并借助多智能体系统开发平台JAFMAS来实现系统框架的运行.这一概念的提出,不仅符合虚拟企业的发展方向,还对多智能体技术的应用推广起到一定的促进作用.     

基于多Agent的敏捷供应链的框架系统研究

通过介绍敏捷供应链的概念,利用Agent与CORBA技术,定义了各功能Agent的作用和职能,研究了基于多Agent的供应链管理协作内容,提出一种多智能Agent敏捷供应链的框架系统,利用此系统,能较容易实现企业的信息集成,对于开发类似系统具有实际指导意义。     

复杂诊断系统的MAS分布式协作方法

为适应故障诊断中动态变化的环境和满足求解复杂系统全部任务的要求,研究一种基于MAS的分布式智能监控系统。以诊断决策问题的结构及建模过程的层次性为基本思想,基于诊断任务的多层次混合分解策略,提出融合不同表达方式和推理机制的多Agent并行诊断结构,建立了具有公共属性的智能体模块化层次结构,实现了基于MAS多层分布式黑板模型的智能监控系统。工程应用效果验证了多智能体结构框架下复杂系统分布式求解的可行性和有效性。     

利用多Agent系统管理供应链

指出传统方法开发的供应链管理系统受到其扩展性和重构性的限制不能适应供应链复杂、动态的环境.针对这个问题,给出了一个基于多Agent技术系统框架构造的分布式、智能的供应链管理系统模型.这种结构的供应链系统在遗留系统综合、供应链策略模拟以及供应链的动态性、敏捷性和开放性等方面上都有很大的优势.     

基于改进熟人模型的多智能体协作

对RoboCup3D智能体仿真系统内的多智能体协作问题进行了研究和分析,并针对RoboCup3D具体的系统特性,提出了改进熟人模型来解决多机器人协作问题,通过对智能体的熟人类型进行分类,对系统目标最关键的信息进行求解,降低通讯和计算开销,给出了熟人评价体系及策略触发方式,使之能够应用在层次化的整体策略框架。在RoboCup3D仿真平台中对改进熟人模型进行了测试。     

多智能体安全通信协议

给出了多智能体安全群组通信的基本框架和相应的安全群组通信协议,以保障通信数据的机密性、完整性、真实性和不可抵赖性. 提出了3种多智能体群组密钥更新协议,使得每个智能体能够安全地得到最新的群组密钥. 在基本知识查询和处理语言(KQML)的基础上进行扩充,使得KQML能够支持多智能体群组密钥更新协议和安全群组通信协议.     

异构资源分配问题的多智能体系统求解方法

采用多智能体系统求解方法, 将异构资源分配问题建模于分布式广义分配问题框架下, 利用智能体间的联合搜索实现复杂异构资源分配问题的高效求解. 先利用前期搜索过程中获得的知识, 智能体预测谁更有能力求解当前子问题; 再通过建立决策模型, 智能体动态、 智能地改变搜索顺序, 以加速全局可行解的求解. 该非集中式框架能提高问题的求解效率, 增加动态可扩展性. 实验结果表明了该方法的可行性.     

基于Multi-Agent的散货物流供应链管理系统

为了解决传统散货物流供应链上存在的各方计划协调性差和信息共享不畅等问题,应用Multi—Agent技术和MRP的原理,构造了由计划Agent、运行Agent以及交互Agent组成的散货物流Multi—Agent System(MAS)。MAS支持计划的动态制定和信息共享,实现了散货物流供应链上的时间协同和运作流程的无缝衔接。研究表明:该系统具有处理敏捷、沟通敏捷、重构敏捷和决策敏捷等特点,同时该系统的构造方法也同样适用于一般的SCM系统的构建。     

基于多Agent的能源供需模型

为了解决用数学模型难以预测能源系统供需结构的问题,提出了基于多Agent的能源供需模型结构.定义各Agent抽象结构与具体实现,提供与各Agent任务匹配的控制方法与控制规则,构建基于多Agent的能源系统分层递阶结构,并在Simulink平台进行仿真.实验结果表明:多Agent方法建立的能源供需模型可有效地实现能源供需结构预测,可以为政府部门的能源规划和决策提供有力依据.     

绿色供应链PES模型及其基于Agent的支持系统

绿色供应链管理将“环境意识”融入整个供应链过程，从原材料的获取、产品的生产、销售、使用到回收处理整个生命周期内，以对环境不良影响最小、资源利用效率最高为目标，实现价值增值的企业经济效益和社会效益协调发展的策略。这里在分析绿色供应链企业资源生产力的基础上，概括绿色供应链各环节对环境的影响，建立评测企业可持续发展的“资源生产力—环境影响—可持续发展”（PES）模型，并通过资源生产力、环境影响要素与Agent属性、行为的映射，应用Agent技术获取、处理高质量的共享信息，为PES模型提供技术支持。     

基于Agent的供应链协商模型

首先从多Agent和单一Agent的角度对供应链环境下协商要素进行了分析。在此基础上，结合供应链管理中协商特点，提出了一个通用协商模型。在该模型中给出了一个灵活的协商协议，并对Agent的决策模型进行了分析。     

多Agent模式在制造系统信息化中的应用

针对分散网络化制造的特点,将多Agent系统引入到分散网络化制造环境中.介绍了Agent和多Agent的概念,并研究在网络化制造环境中Agent和多Agent系统的结构特点及表现形式.讨论了多Agent系统的通讯交互机制和协作协商机制.最后,提出了分散网络化制造环境中多Agent系统研究应该集中注意的几个关键性问题,并对分散化环境中多Agent系统的研究作了展望.     

不完全信息下的非通信多Agent协作控制研究

针对分布式多 Agent 系统(MAS)的动态不确定性、信息不完全性以及非信讯的多智能体协作特点,引入了 Agent 递减算法,并据 agent 行为预测的具体情况对其加以调整,而后结合提出的时空表控制方式,解决了不完全信息下的多 Agent 的非通信协作问题,并提高了协作效率.最后,以足球机器人 RoboCup 仿真比赛系统实际应用为例,验证了该方法的可行性和有效性.     

供应链配送系统的多主体Petri网模型的建模方法

研究供应链配送渠道系统中各相关实体的动态行为和协调机制.结合复杂适应系统理论,提出一种新的高级Petri网方法:基于Agent的遗传分层有色Petri网(AGHCPN),采用AGHCPN方法建立供应链配送系统适应性主体的执行层模型,实现对适应性主体自治性、动态性以及自适应性等特性的描述.通过建立供应链配送系统的多主体动态模型,为进一步的仿真编程工作奠定基础,达到对供应链多主体配送系统的定性分析和定量分析相结合的目的.     

改进的辅助粒子多Agent系统信息融合滤波算法

为克服多Agent系统的非线性问题,提高多Agent系统对信息的协同合作能力,提出一种改进的辅助粒子信息融合滤波算法。该算法通过分析多Agent系统的结构,根据正交小波多尺度分析理论对系统内Agent的信息进行分解、重构,给出以Agent信息为重要采样密度函数的辅助粒子滤波算法,并对滤波结果进行特征融合,得到多Agent系统融合特征。将此算法应用到机动目标跟踪领域,并与传统的滤波算法进行对比,仿真结果验证了该算法的有效性。