一种新的基于Agent流程建模方法

为了提高企业业务流程模型的柔性化程度和增强模型的敏捷运作能力,提出了一种新的基于Agent的流程建模方法.首先,该方法通过对传统的流程建模语言进行改进,以便更好地描述企业的多Agent系统体系结构;其次,为了体现模型系统中Agent的个体特性和交流协作能力,提出了转换法则,将Agent模型应用到等级反应计划体系结构中;从而实现了在仿真中能够可视化描述Agent行为,改变了传统企业模型的运作结构和工作机制,提高了工作效率.实验结果证实该方法的可行性和高效性.     

多Agent联合灭火救援作战仿真

将多Agent理论和技术应用于联合灭火救援作战的研究,构建了多Agent联合灭火救援作战模型框架,实现了联合灭火救援组织指挥相互之间的信息交换,显示了互相影响的行动过程.对系统中指挥Agent、作战Agent和环境Agent进行描述,定义Agent之间以及Agent与环境之间的交互规则,来描述系统的相互关系,给出了多Agent的协同算法,并构建了联合灭火救援仿真模型.最后用多Agent软件工具集和通用软件平台(SWARM),采用JAVA语言编程,进行了模拟仿真,对文中构造的模型及相应机制进行了功能验证.     

联合灭火救援作战Swarm仿真

为建立多Agent联合灭火救援作战模型框架.将多Agent理论和技术应用于联合灭火救援作战的研究,实现了联合灭火救援组织指挥相互之间的信息交换,显示了互相影响彼此的行动过程.对系统中的指挥Agent、作战Agent和环境Agent进行描述,定义Agent之间以及Agent与环境之间的交互规则,描述系统的相互关系,并构建联合灭火救援仿真模型,最后用多Agent软件工具集和通用软件平台(SWARM),采用JAVA语言编程,对模型及相应机制进行了功能验证.研究结果表明:该方法可以提高消防部队的作战能力,实现快速、高效、科学决策.     

基于多Agent联合灭火救援作战仿真方法

为实现联合灭火救援组织指挥的相互协作,建立了多Agent联合灭火救援作战模型框架.对系统中的指挥Agent、作战Agent和环境Agent进行描述,定义Agent之间以及Agent与环境之间的交互规则,描述系统的相互关系,构建联合灭火救援仿真模型,最后用多Agent软件工具集和通用软件平台(Swarm),采用JAVA语言编程,对模型及相应机制进行了功能验证.结果表明,该方法实现了联合灭火救援组织指挥相互之间的信息交换,完成快速、高效、科学决策,可以提高消防部队的作战能力.     

面向代理的车间动态调度方法

针对车间动态调度缺乏有效方法的现状.建立了车间动态调度的数学模型.将车间组元定义为多个独立的代理(Agent),并将蚁群在觅食过程中通过释放信息素的方式进行交流与合作的行为,应用到Agent之间的协商与通信中,建立了Agent之间的协作模型,形成了基于多代理协商的动态调度方法.仿真试验对比表明.基于多代理协商的车间动态调度方法优于基于遗传算法的动态调度方法.     

基于Agent的公共场所突发事件三维仿真建模与应用

针对公共场所突发灾难而面临人员密集和角色复杂环境的特点,采用基于视景仿真技术的多Agent体系结构再现事故发生环境,建立支持多角色用户协同的突发灾难应急虚拟演习场景. 分析了对公共场所这一特定领域进行仿真建模的方法与特征,将多Agent技术应用于仿真模型,并与真实角色组成虚拟环境而实现分布式架构.通过基于多Agent的三维地铁站突发火灾仿真场景建模应用实例表明,模型建立速度快,成本低,演习过程生动,内容丰富多变.本文建模方法可适用于所有人员密集的公共场所三维仿真模型的构建,并对场景中发生的突发灾难提供模型支持.     

基于Agent的DEVS形式化描述与算法实现

为了解决离散事件系统规范DEVS(discrete event system specification)中没有对智能行为提供直接描述方法的问题,将智能体(Agent)建模思想引入到DEVS中,提出了一种具备一定智能性和协作性描述能力的离散事件系统规范Agent-DEVS。该规范以并行DEVS为基础,状态元组被扩充成为Agent特征元组;增加了体现个体智能性的Agent模型元组;并将模型端口的输入、输出扩展成为体现社会协作性的Agent消息类型。另外,还给出了Agent-DEVS模型的实现算法,并将其应用于企业生产调度的仿真建模。算法分析与仿真试验表明,Agent-DEVS的优点主要体现在建模性能上,它可以描述更加复杂的智能行为和自治行为,在计算时间上对整体复杂性的影响不大。     

智能虚拟人Agent行为建模与运动控制

针对虚拟环境中人的行为分析,研究了井下智能虚拟人Agent的行为建模和运动控制技术.基于人工智能/人工生命方法,构建了集成感知、运动、行为、认知、内部属性等组件的井下智能虚拟人Agent的体系结构;研究了基于简化包容结构的智能虚拟人Agent行为控制模型及其行为选择机制,并基于A*算法,实现了智能虚拟人Agent的路径规划;初步构建了井下虚拟人Agent行为仿真系统,实现了虚拟人Agent的复杂行为控制,为进一步构建具有行为真实感的井下虚拟环境提供技术参考.     

基于MAS与SD的核心企业物流系统混合建模

针对供应链环境下核心企业物流系统的特点,在详细分析系统动力学(SD)和多Agent系统(MAS) 单独建模的优缺点的基础上,论证了混合建模的必要性,提出了基于MAS和SD的供应链环境下核心企业物流系统的混合建模仿真方法并进行了混合建模.模型中,MAS用来模拟供应链成员的行为以及成员之间的相互作用,SD用来模拟各成员的行为过程中涉及的决策.系统的运行情况通过供应链各级订单随时间的变化来描述.仿真结果定性地符合供应链系统动力学的一般规律,证明这种混合建模方法是可行的.     

嵌套式移动Agent的形式化研究

应用任务Agent和巡航Agent构造了移动Agent分布式网络管理模型,采用进程代数方法p演算对该模型中Agent间的嵌套过程、交互行为和验证过程等部分行为进行了形式化的描述,从理论上验证了在大型网络中使用嵌套式移动Agent进行分布式管理的可能性.     

多Agent蚁群算法求解炼钢-连铸动态调度问题

为了求解炼钢-连铸动态调度问题,提出了多Agent系统与蚁群算法相融合的方法。建立了该问题的约束满足模型和多Agent协商机制;并将炉次与蚂蚁相对应,把调度过程看作路径寻优来处理,在满足约束的前提下搜索炉次全程占用时间最短的路线。针对国内某钢厂建立了仿真实验模型。结果表明,该方法能够缩短炉次在炼钢-连铸过程占用的时间,并能够在发生突发事件时做出快速合理的调整。     

复杂系统的MAS动态协作求解时序逻辑模型

借助于组织学思想,将自适应系统中的自主运行单元抽象为Agent,把复杂自适应系统视为多Agent组织,从时间和状态角度,对复杂动态系统的行为进行描述。提出了基于时序活动逻辑的多Agent动态协作任务求解自适应机制和构造模型;详细分析了任务求解BDI Agent的信念、愿望、意图的产生过程和实现方法;深入讨论了协商推理的语义规则和行为规则;给出了协作群组的选择算法,包括从群组的建立、选择任务Agent、分解和分配子任务;从任务求解Agent的心智变化角度,详细描述了动态协作任务求解模型实现的6个阶段:任务动态分配、协作意愿产生、协作群体生成、共同计划制定、协作群体行动和结果评估。通过在MAGE等平台上的实验和仿真测试,验证了方法的可行性和有效性。     

多Agent系统开发方法AMT及其应用

良好的软件体系结构有利于系统的开发，可有效地提高软件的质量；多Ａｇｅｎｔ系统是解决传统智能系统脆弱性的有效方法。据此，本文提出了基于软件体系结构的多Ａｇｅｎｔ系统开发方法ＡＭＴ，其核心是在开发过程中建立、精化和改进系统的静态和动态模型以有效地保证多Ａｇｅｎｔ系统的开发效率和质量。采用ＡＭＴ方法，设计并实现了动态环境下物资运输调配系统ＭＡＤＴＳ。     

多Agent系统在作战仿真中的应用

针对传统的作战仿真方法的不足,研究了分析复杂系统的一种新方法,即基于A gent的仿真ABS(A gent-based sim u lation),将ABS应用于作战仿真是一种有意义的新尝试。以作战仿真为背景,介绍了作战智能体的模型设计与实现方法,讨论了作战智能体的行为规则与元规则设置。在此基础上,设计实现了一个基于A gent的作战仿真原型系统,模拟出了作战过程中的一些有意义的现象。仿真结果表明,新的研究方法在作战仿真领域具有良好的前景。     

带柔性工艺的多品种批量生产投产计划仿真优化

针对带柔性工艺的多品种批量生产系统,提出了一种基于Witness仿真的投产计划优化方法。描述了待研究的科学问题。针对带柔性工艺的多品种批量生产特点,设计了仿真逻辑。以Witness为仿真平台,构建了多品种批量生产投产计划与调度仿真模型。通过仿真试验验证了所提方法的有效性。     

基于多Agent的远程天气会商系统

Agent和多Agent系统是一个具有广泛参与面的研究领域，它为解决复杂的分布式环境下的交互问题提供了新的认识视角和理论框架。将多Agent技术引入远程天气会商，提出了基于多Agent的远程天气会商系统方案，建立了可行的系统结构与模型，给出了Agent的结构，并对主要的Agent进行了描述。     

基于Agent的多功能感知环境研究

多功能感知是指计算机不仅可以通过键盘和鼠标 ,而且可以用手势、表情、语音等其它方式与人进行交互。给出了统一的感知Agent模型 ,提出了一个基于Agent的多感知系统结构 ,且建立了系统运行的网络环境 ,并介绍了一个基于语音识别Agent和手势识别Agent的多感知系统     

基于RBF神经网络与遗传算法的Agent初始位置优化

以陆地作战训练模型为背景，研究了多Agent系统中Agent初始属性的优化问题，提出了一种径向基函数(RBF：Radial Basis Function)神经网络与遗传算法(GA：Genetic Alorithm)相结合的、对作战训练模型中Agent的初始位置进行优化的方法。与已有的优化方法相比，该方法不仅优化效果得到明显的提高，而且执行效率可以提高20余倍，更适于处理对执行效率要求较高的优化问题。     

基于狼群角色匹配C-劳动分工机制的无人机集群空战策略

针对无人机集群在空战任务中的角色动态切换问题，提出了受狼群启发的无人机集群空战角色匹配C-任务分工方法，提高了应对复杂空战环境的动态任务执行能力。首先，通过分析狼群围捕行为特性，得到三种狼群个体特性，进而给出狼群角色匹配C-劳动分工模型。然后，基于无人机集群和狼群在行为机制上的相似性，将狼群的分工机制映射到无人机集群中，提出了无人机集群角色匹配C-任务分工模型。最后，针对不同任务分工下的目标分配问题，分别建立了攻击和制导任务的目标分配模型。仿真表明所提出的角色匹配C-任务分工方法能够有效解决空战角色动态切换问题，提高了整体空战能力。     

Agent通信模型

以人工智能领域分布式任务处理中的黑板模型作为Agent通信模型的基础 ,以能够实现单播、组播、广播为度量标准 ,通过 5个假设对通信安全需求进行分析 ,构造了Agent通信单元模型、树形拓扑多Agent通信模型 ,提出了在Internet环境中不同MAS间Agent通信实现方法 .在通信语言环境的分析中 ,通过综合考虑具有不同通信协议、不同通信内容格式、不同实体概念以及不同通信服务质量和通信安全等问题 ,提出了异构MAS系统间的通信语言环境的分层模型 .研究结果表明 ,在Agent通信协议中设置通信服务质量的功能 ,可以使MAS在广泛的领域得到应用