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.     

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。     

基于Q学习的管制员Agent学习行为研究

管制员Agent是空中交通运行仿真系统中的核心部分,为了提高其知识库的完备程度,做到空中交通的精确仿真,可以考虑将机器学习理论引入管制员Agent模型.研究了相关机器学习算法,提出管制员Agent的个体机器学习行为,选择Q学习算法对管制员Agent的学习行为进行建模,使管制员Agent能在空中交通运行仿真中取得最优策略,完善自身冲突解脱知识库的不足.仿真结果证明了管制员Agent学习行为的合理性.     

制造系统虚拟环境行为建模研究

虚拟制造系统作为物理制造系统在信息域的映射 ,需要对制造系统在各个层面上进行表达 ,行为建模是制造环境建模的重要内容。提出了制造系统虚拟环境行为建模方法 ,采用多 Agent方法描述制造系统虚拟环境 ,将该环境划分为两种基本成分 :Agent和它们之间的关系。以面向对象Petri网的状态变迁机制作为 Agent的行为推理模式 ,以实体的几何状态、物理状态及运动状态等属性变迁的计算作为Agent行为计算方法 ,以 Agent间相互消息传递关系来描述系统行为逻辑 ,以机器人、机床、缓冲器组成的小系统为例 ,给出了行为推理、行为计算、消息处理的算法。最后 ,采用虚拟现实工具 WTK进行了具体实现     

多Agent的作战模拟体仿真体系结构

通过对作战单元的分析, 给出相关Agent行为模型描述及基于线程池方法的Agent进程调度机制, 使Agent行为描述及调度机制更灵活、 有效, 解决了传统数学建模不利于降低仿真复杂性和真实性的缺点. 基于Agent行为模型的良好可扩展性, 提出一种分布式的多Agent作战模拟仿真体系结构. 通过实例验证表明, 基于分布式的多Agent建模可较好地为协同作战提供理论方法的可行性及可实现性.     

基于Multi-Agent的流域突发水污染扩散模拟

针对流域突发水污染事件的复杂性和不确定性,及其应急平台对未来污染状况获取的快速性,基于复杂性理论中的Agent建模思想建立水污染扩散模型。根据流域的二维空间数据,将其划分为多个三角形面元,用面元代表水质Agent,形成包含多个水质Agent的三角形格网系统,然后对污染物在水质Agent之间的扩散现象进行描述,提取水质Agent中的污染物"属性",并利用其对外界的"感知"能力和表现出的行为特征刻画水质Agent,构建出基于水质Agent的流域突发水污染物扩散模型。将此模型应用于松花江流域的突发水污染事件中,结果表明所建模型结构合理,能有效模拟出流域突发水污染事件。     

一种基于影响图的决策方法及在RoboCup中的应用

影响图是贝叶斯网络的扩展,利用影响图可以有效解决智能Agent利用经验学习和行为选择2个基本问题。RoboCup是一个典型的多Agent系统,其中的球和球员都可以看成是Agent。文章给出一种基于影响图的决策方法,并将其应用到RoboCup中,从而实现了球员截球过程中行为的动态调整。     

基于Agent的企业人际关系网络的演化模型

应用基于Agent的建模方法,根据企业组织中行为个体的行为特点,设计Agent节点的行为策略,构造智能Agent节点,使Agent节点能够自主地选择是否与其他节点建立联系或取消联系,形成基于Agent的企业人际关系网络的演化模型,并对其进行仿真实验,观察企业人际关系网络的生成和演化过程。同时,运用复杂网络的统计特征分析企业人际关系网络模型在演化过程中的变化规律。结果表明,企业人际关系网络是随着Agent节点寻找资源的行为逐渐生成和演化的,网络结构也随着企业组织系统的演化不断变化,最终形成了具有"小世界"特性和"无标度"特性的复杂网络。     

一种基于DFL的Agent心智模型

Agent智能行为取决于Agent的心智状态。这些心智状态要素是控制Agent智能行为的关键因素。在此利用动态模糊逻辑对Agent的心智状态进行刻画,给出了一种基于DFL（dynamic fuzzylogic）的Agent的心智状态模型。     

基于多代理的制造系统建模框架和实现方法

介绍了基于功能建模和基于过程建模两种制造系统建模框架与方法,分析了软件对象技术、组件技术和代理技术的不同特点·提出了基于多代理的制造系统建模框架,它由对象自治性层次维、软件生命周期维和多视图模型维组成·采用基于多代理的软件工程实现方法,开发了基于多代理的制造系统软件·与软件对象和组件相比,智能代理具有更强的自治性和智能性,能够满足复杂制造系统对分布式数据和分散控制的要求,为制造系统过程集成提供了新的途径·     

基于参数化智能技术的建筑信息模型

为了推进建筑业信息化进程和可持续发展的建筑设计，以提高中国建筑业竞争力，对基于参数化智能模型技术的建筑信息模型（BIM）进行了研究。建筑信息模型（BIM）是计算机辅助建筑设计领域的新技术，它不仅包含几何数据，还包含建筑生命周期中的大量工程数据，并还将其与二维CAD技术进行了比较，表明了参数化智能模型技术的特点和优势，以参数化智能模型技术为基础的建筑信息模型必将取代传统的计算机辅助建筑设计手段，成为信息时代推动中国建筑业的新动力。     

演化博弈强化学习模型在智能博弈对抗中的应用

智能化指挥控制的核心问题是智能决策问题，智能决策的基础是作战计划的推演和行动计划的优化。演化博弈强化学习模型通过引入演化博弈，使模型能够充分考虑对手的博弈意志和指挥艺术，并且在求解过程中可以使用现有的强化学习算法进一步提升模型的效率。针对离散和连续两种不同场景，分别推导出对应的复因子动力学方程，并给出了非对称博弈问题的一般性求解策略，摆脱了“理性人”这一假设的演化博弈强化模型。相较于现有模型，表征精度更好，刻画博弈对抗更精确，更符合军事对抗实际，有助于智能蓝军的精准化建设，相关结论在多智能体建模平台NetLogo上进行了验证。     

一种基于Agent推理的自动谈判方法研究

以Agent代替人实现自动协商,将大大提高远程谈判的效率．提出基于Agent推理的自动谈判方法和基于最近邻匹配的案例推理工作流程,开发出能够实现自动谈判的一个原型系统,在很大程度上实现了谈判的智能化和自动化,为谈判支持系统的开发提供了新的思路．     

基于Agent的网络分销管理

探讨了电子商务下分销模式的变化，分析了基于Agent的几种电子商务交易方式，并对网络分销方式的类型进行了研究，在此基础上探索了智能代理技术在网络分销管理中的应用，提出了分销管理智能代理技术的结构模型，并对其工作原理和主要过程进行了较为详细的探讨。     

基于多Agent的智能质量控制系统建模方法

提出一种基于多Agent的智能质量控制系统建模方法.将基于多Agent的方法应用于质量控制过程中,每个质量控制过程作为一个独立的Agent可以降低问题的复杂度.将神经网络技术及案例推理技术应用于Agent的智能决策中,可以有效地解决系统的智能故障模式识别及诊断问题,进而为工序调整和控制提供决策.计算结果表明,该建模方法是可行的.     

智能Agent技术对样条有限条变形描述的信息模型及实现策略研究

提出一个利用智能Agent技术描述样条有限条变形的信息模型,研究了智能Agent对有限条的代理方法及实现策略,讨论了用数学方法描述各智能Agent之间的运作情况。通过各有限条对应的智能Agent之间的交互、协作揭示有限条之间的相互作用机理,从而达到利用信息技术描述材料变形的目的。最后以一段程序为例说明智能Agent技术对样条有限条变形描述的实现策略。     

Agent的多目标优化分布式智能算法

根据多目标优化的理论,将传统多目标优化的方法与Agent技术相结合,提出一种基于Agent技术的多目标优化分布式智能算法．在该算法中,每个智能体由目标函数、协调算法和通信模块组成．由智能体组成多目标优化的多智能体系统．通过每个Agent的独立优化和Agent之间的通信和协调。实现多目标优化．文中用实例验证算法的有效性．     

基于三维模型的变电站智能辅助控制系统设计

为了提高智能变电站设备运行环境与公共安全状态的远程监控及智能化防控能力，提出一种基于三维模型的变电站智能辅助控制系统。按照变电站智能辅助控制系统的设备选型布置需求进行数据库开发设计，采用三维模型实现变电站智能辅助控制系统的三维设计成果的共享，通过三维设计模型校验和红外双鉴三维建模完成变电站智能辅助控制系统的三维设计，并对三维建模算法进行优化，得到三维建模输出结果。仿真测试结果表明，该系统进行变电站三维建模的输出功率稳定性好，抗干扰能力强，运维闭环管理处理效率高，有利于提高变电站设备的远程监控及智能化防控能力。