交互式动态影响图及其精确求解算法

为了表示部分可观察马尔可夫环境下,多Agent决策中各Agent之间的动态结构关系,对影响图(IDs)在结构和时间上进行扩展,形成一种能够对其他Agent建模的决策模型:交互式动态影响图(I-DIDs).I-DIDs是不确定环境下多Agent进行序贯决策的图模型.该模型的解是在对其Agent行为概率分布的预测下提供给该...     

多Agent交互动态影响图的近似行为等价算法

结合前瞻搜索思想提出了一种判断模型近似行为等价的方法,首先通过比较候选模型的部分解(即策略树)判断模型近似行为等价,然后自上而下对近似行为等价模型进行快速聚类和修剪,利用代表模型将交互式动态影响图扩展成为平铺动态影响图,最后求解平铺动态影响图.算法减少了候选模型的存储空间和运行时间,提高了算法的效率.最后通过多Agent老虎问题及音乐会问题的实验验证了该方法的有效性.     

多Agent交互式动态影响图的建模方法

交互式动态影响图是一种以动态影响图为基础,利用有向图构造Agent之间交互作用的决策概率模型,目前只能解决2个Agent的问题.根据概率图模型理论、交互式部分可观测马尔可夫决策过程性质、最大奖励期望值原理等以3个Agent为例建立多Agent交互式动态影响图(I-MADIDs)模型,探讨除建模Agent之外,其他非建模Agent之间存在稳定关系时,如何简化I-MADIDs模型.最后对老虎问题进行建模,利用HUGIN7.0对其进行求解,分别讨论了建模A-gent和其他Agent的决策情况,对比了精确方法和简化模型中贝叶斯参数学习近似方法中Agent的决策情况,证明了近似方法的有效性.     

建立动态群组的多Agent协同模型及应用

近年来，用多Agent技术开发能够解决复杂问题的信息系统越来越受到关注。本文提出一个建立动态群组的Agent协同模型及在异地同步协同中的应用。重点分析协同模型的功能组成、建立动态群组的算法过程和在异地同步协同中的应用，其中协同agent通过协同用户列表控制群组中的动态用户。建立该模型的目的在于提高协同Agent适应环境变化的能力。     

基于服务的规范多Agent系统动态模型

为了描述规范多Agent服务协同的动态语义并解决服务描述规范ebXML存在的缺陷问题,扩展ebXML并借鉴SOC和SOA的优秀成果,提出了一种基于服务的规范多Agent系统动态模型.新模型包含服务规范语言SBNL(及其扩展规范)和联合二方协同主从闭包转移结构两大部分.SBNL从时态性和道义性有效实现了对服务协同的约束;而在转移结构中,以联合二方协同主从闭包作为状态转移标记、以SBNL规范(或以其扩展规范)剪枝后的协同树描述模型的动态语义.给出了二方协同定义和服务规范的种类、特性和形式,建立了基于服务的NMAS剪枝动态模型,并进行了应用分析.结果表明,新模型解决了ebXML的缺陷,有效描述了规范Agent服务协同的同步性和异步性,提高了规范多Agent系统的实用性.     

基于动态模糊逻辑的Agent推理模型及稳定性

提出了基于动态模糊逻辑的Agent推理模型的设计,分析了推理模型中各个模块的功能,为Agent推理找出一种新的解决方法;对影响模型稳定性的因素进行分析,并给出基于动态模糊逻辑的Agent推理模型稳定性的判定定理及其简单证明。     

基于多Agent系统的动态网络系统拓扑结构故障诊断方法

动态网络系统拓扑结构异常与故障呈对应关系,在拓扑结构不确定时,通过自组织算法能准确地实现动态网络拓扑结构的识别,是实现故障诊断的一种有效途径.提出了一种基于多Agent系统原理的动态网络系统拓扑结构识别方法,建立了故障诊断系统结构模型,提出了一种具有容错协调机制的邻居Agent搜索算法.以16节点动态网络系统为对象进行了仿真分析.结果证明,该方法能够有效地识别动态网络系统拓扑结构.     

一种基于多Agent的动态负载平衡算法应用研究

在介绍动态负载平衡算法基本原理的基础上，提出了一种基于多Agent的负载平衡算法DMAL，定义了节点机可能的4种状态，并讨论了DMAL算法的实现规则；描述了基于DMAL算法的任务调度模型；讨论了DMAL算法中任务的分类问题、任务的迁移粒度问题、负载迁移的触发时机问题；为了增强在负载平衡时处理节点间的通信能力，引入了多Agent技术，并为异构分布式处理系统提出了一种基于DMAL算法的负载平衡框架结构；最后通过实验仿真，比较了DMAL算法、现有的负载平衡算法以及不作负载平衡的运行结果．实验结果表明，基于DMAL算法的分布式处理系统工作在不同负载和应用问题数据规模的情况下，在任务的处理时间、丢弃率和平均响应比方面都显示出良好的性能，从而验证了该算法方案的可行性和有效性．     

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.     

基于多Agent的技术准备集成系统

为了实现技术准备过程的集成与协同,将多代理技术和模糊综合评判技术引入到技术准备过程中来.在分析系统业务过程的基础上,建立了基于多Agent的技术准备集成系统框架,该框架由管理Agent、功能Agent和信息Agent构成;提出了由功能适配器、工作引擎、知识库和外部接口构成的Agent模型,并设计了各Agent的内部功能结构,为了解决Agent之间的协同问题,给出了Agent之间的协作模型,并在研究模糊综合评判方法的基础上,设计了Agent之间的冲突消解算法.最后,通过一个应用实例验证了系统的有效性.     

基于multi-agent的分布式专家系统原理及应用

基于Intemet/Intranet松耦合环境设计分布式选矿专家系统,采用面向agent(智能体)的系统开发方法和multi-agent分布协作求解模式,采用异构异质agent,即agent可建构于广域网、局域网和单处理器紧耦合模式,且求解agent可以是基于符号系统、神经网络、遗传算法等agent的协作.此外,建立了统一的知识库标准,基于关系数据模式表征了传统的规则、框架、语义网络及谓词逻辑等知识表示方法.其中,基于数据库引导及搜索技术实现了正向推理机制及反向推理机制,易于agent之间知识的传输,大大提高了通信效率;基于DCOM技术,以C++构建框架类加速了agent的实现.以矿石可选性预测求解为例,实现了多agent协作求解的仿真系统,较好地验证了所提出的理论模型及框架.     

一种动态博弈的多agent合作机制模型

利用博弈学习思想,以多agent系统为平台,提出一种基于动态无限博弈的多agent合作机制模型,以多阶段邀请、考核模式形成无限次重复博弈结构体.提出信任基准测度评价控制agent博弈选取的盲目性,使其理性计划各阶段决策.通过博弈结果反馈信息,动态调整agent博弈主体的收益函数,控制各agent间的协同合作优先级,实现闭环调控.将多agent组合构成智能结构体的基本单元,利用九宫格实验对该基本单元进行试验测试,验证多工况下,基于多种信任基准条件agent单元体间的协同合作机制.实验表明,信任基准可有效调整agent间的信任等级,促进系统中agent合作频率的提高.     

基于智能代理体协商的城市污染治理

采用基于agent协商的方法,讨论了大城市污染治理方案．对于完全信息环境,给出了求解治理方案的启发式搜索算法;对于不完全信息环境,引入了基于市场机制的求解算法．     

电子商务技术发展综述

从技术角度看，电子商务经历了传统电子商务、电子数据交换和Web电子商务三大阶段，并正向着智能电子商务方向发展。重点介绍基于Web的动态电子商务和智能电子商务模式，并给出动态电子商务的框架模型。移动Agent是实现智能电子商务的关键技术。基于多Agent的智能电子商务系统是当前热门的研究领域。在此，建立一个多Agent系统的概念模型，进而设计了智能电子商务的体系结构，为智能电子商务的实施作一些理论探讨。     

基于多Agent的监控调度系统软件模型

针对传统监控系统软件的缺陷,本文在介绍Agent概念的基础上,对Agent技术在监控系统中的应用进行研究,提出了基于多Agent的监控调度系统软件模型,并在实际中进行了应用.     

基于Q的多代理语义信息互操作查询系统

在引入并实现本体映射的基础上，基于Q语言(一种设计代理(Agent)和用户交互的场景描述语言)，提出了一个语义Web上多Agent信息互操作查询系统．该系统由领域本体服务器、本体映射服务器、语义信息源、以及多Agent查询系统组成．映射服务器通过映射规则提供概念转换功能，Q用于描述和统一多Agent查询系统中的Agent到Agent以及人到Agent的交互．系统结构的原型实现表明：通过Q场景(scenarios)，终端用户可以灵活和交互地控制多个Agent的行为，以实现信息互操作查询．     

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。     

基于基因表达式编程的网格调度节点选取算法

为了在网格的动态分域调度机制中,更前瞻性地动态选取域内“计算结点”,解决原传统算法中需要依赖专业知识,而使选取过程具有主观性和盲目性的问题,提出了基于基因表达式编程(GEP)的网格调度域计算结点的选取算法.并通过对基于传统遗传算法进行选取和基于GEP进行选取的算法的比较,实验证明了该算法的优越性与实用性.     

基于事件驱动的一般线性多智能体系统的一致性

多智能体系统不仅是复杂系统研究中的一类重要系统,也是分布式人工智能研究的一个重要分支。多智能体系统的协调控制是当前国际控制领域的前沿研究方向,其中,多智能体系统的一致性是最基本问题。采用事件驱动控制方法,研究了一类一般线性多智能体系统的一致性问题。通过设计合理的事件驱动函数与激励条件,确定事件驱动时间序列,利用邻域内其他个体在事件驱动时刻点处的信息,设计相应的控制策略,从而获得多智能体系统达到一致的充分条件。同时本文在研究模型上,采用传统的一般化模型,而研究方法上不再需要Laplacian矩阵具有对称性,就可以获得一类线性多智能体系统达到一致的充分条件,所得结果简化改进了过去的模型。