社会理性Agent的研究

在多Agent系统中,关于Agent的理性行为是一个重要的研究领域。如何使Agent具有更多的社会理性,能根据其所处环境及变化情况作出正确的行动决策,成功地进行社会合作以完成目标,对自主的Agent和整个系统都是重要的。本文综述了多A gent系统中有关社会理性Agent主流研究的进展情况,并对未来社会理性Agent的主要研究方向作了探讨。     

基于多Agent技术的物流管理系统模型研究

为了提高制造业物流管理系统的智能性和高效性，对现代物流系统的特点和现状以及多Agent技术的特点进行了分析，并阐述了如何利用多A gent技术建立物流系统模型，提出了以库存管理为中心的物流管理模型，同时利用Interet/Intranet技术和多Agent技术建立物流系统模型，以此模型为依据，将物流管理系统和生产管理信息系统结合起来，建立了一个基于多Agent技术的物流管理信息系统，并在实践中得到了成功应用。     

基于Rough集的MAS协同任务模型

本文在Rough集框架内建立基于任务的多Agent系统（MAS）形式模型，讨论了任务求解的条件和任务的协同度。在求解基于任务极小MAS的基础上，对Agent进行了基本分类，为Agent的角色划定和责任分配提供依据，同时研究了成员Agent的重要度。     

基于多Agent的智能DSS

在总结传统智能 DSS的不足及 Agent特性的基础上 ,提出了一个在单机环境下基于多 Agent的智能 DSS开发方法。根据 DSS设计特点及智能 Agent的自治、协作等特性 ,将 DSS的开发映射为多 Agent系统构造。讨论了将智能 Agent引入 DSS的可行性 ,基于多 A gent的智能 DSS结构和工作原理 ,并给出了基于成熟的面向对象技术的智能 DSS实现方法。     

基于Agent的整数线性规划问题的求解算法

Agent技术自 2 0世纪 80年代起一直是分布式人工智能的研究热点。本文主要将先进的 Agent技术和传统的整数线性规划求解算法——分枝定界法相结合 ,给出了具体的基于 A gent的求解算法 ,进一步降低了算法实现的时间复杂度     

多Agent系统的偏好学习模型构建

Agent技术特别是多Agent系统MAS(Mutil-Agent system)为解决人工智能等领域复杂问题提供了一个新途径.以MAS等理论为指导,结合Agent强化学习的基本原理,提出一种基于多Agent系统的偏好学习模型.该模型可以应用于针对用户偏好的互联网搜索中,对提高信息检索的查准率有一定帮助.     

基于层次分析法的多Agent合成结果可信度评价方案

针对D—S合成公式在评价多Agent系统中合成结果的可信度时所引起的低效问题，提出了一种基于层次分析法的多Agent合成结果可信度评价方案．在这种方案中，首先以树的结构形式刻画问题求解模型，然后构造成对比较矩阵，通过求解矩阵的特征解来解决问题．该方案因为引入了模糊比较的思想，所以能够有效且广泛地评价合成结果的可信度，在MAS中具有很好的推广价值．     

基于JaVa语言的移动Agent开发平台

移动 Agent作为一种全新的分布式计算模型 ,其优越的性能受到越来越多的重视。Java语言由于其内建的平台无关性、目标序列化及动态类装载等机制 ,在设计和研究移动 A gent系统方面提供了独特的作用。文章给出了基于 Java语言的移动 Agent开发平台 ( MADP)的体系结构及关键代码 ,并设计了一个远程数据库检索的实例来验证 MADP的性能。实验结果表明 MADP系统具有功能完善、开放性强、稳定性高的特点     

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.     

基于本体的多Agent语义挖掘系统

在分析语义W eb与本体需求的基础上,提出了基于本体的多A gent语义挖掘系统模型。该系统由用户A gent、匹配A gent、语义中间件、推理A gent、查询A gent、本体库以及语义信息源等组成。并且开发了基于本体的多A gent语义挖掘系统的实验原型,为下一步研究开发比较成熟的软件产品奠定了良好的基础。     

基于分布式Agent的网格任务调度模型研究

任务调度是实现高性能网格计算的基本问题。文章将分布式的概念引入多Agent技术,采用集中式和分布式相结合的管理方式,对Agent进行功能划分;提出了分布式Agent结构,描述了基于分布式Agent的网格任务调度模型,在此基础上,研究了分布式Agent在制造网格中的应用。     

多agent技术的研究与应用

本文主要介绍了Agent和多Agent技术的背景和概念，分析了Agent系统的体系结构，说明了多Agent系统中的各Agent之间用来进行知识交互的通信语言．最后列举了多Agent的应用。     

基于多Agent技术的远程教学模型的分析与设计

随着人工智能技术的不断发展和完善,人工智能领域的理论(尤其是Agent技术)不断地应用于远程教学系统中,从而给网络教学系统的研究与应用开辟了新的思路。结合Agent的智能性,构建了一个基于多Agent的网络远程教学系统的模型,模拟人类在教学活动中的智能活动过程。通过建立学生Agent和教师Agent,使得系统能够根据学生的个性特征和认知能力,灵活地通过网络学习,从而实现个别化的教学。     

多Agent协同机制及其在AeSCM系统中的应用

对多Agent协同问题进行了研究,提出了面向任务熟人联盟(Task Oriented Acquaintance Coalition,TOAC)的协同机制,并将该模型应用到本文构造的电子商务供应链管理系统中．试验分析和实际应用都证实：在电子商务供应链的环境下,能够有效地解决在开放分布的MAS环境中多Agent的社会组织、合作问题求解、任务分配、通信开销瓶颈等问题．     

基于Agent与个人知识本体的搜索系统研究

传统的信息搜索模型缺乏语义理解。而本体是对共享概念模型的明确的形式化规范说明,提供基于语义的知识表示和共享。本文通过引入个人知识本体,综合利用智能Agent的主动性、协作性、移动性等特性,采用协同式过滤的基本原理,提出了基于Agent与个人知识本体的个人搜索系统,有效地提高了检索效率。文中提出了通过不断的学习用户的反馈信息,对个人知识本体中的概念进行修正的算法,并探讨了多Agent协同信息过滤技术在搜索系统中的应用。     

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.     

基于多Agent的E—learning教学模型设计研究

随着人工智能技术的不断发展和完善,人工智能领域的理论（尤其是Agent技术）不断地应用于远程教学系统中,从而给网络教学系统的研究与应用开辟了新的思路。结合Agent的智能性,构建了一个基于多Agent的网络远程教学系统的模型,模拟人类在教学活动中的智能活动过程。通过建立学生Agent和教师Agent,使得系统能够根据学生的个性特征和认知能力,灵活地通过网络学习,从而实现个别化的教学。     

基于智能Agent的防汛决策模型

利用多Agent系统对复杂问题的分解、抽象和组织功能，可以把复杂的防汛决策过程分解为多个互相协作的Agent。通过分析防汛决策模型的内部结构，建立了基于多Agent系统的智能防汛决策模型。以洪水预报模型的分解和实现为例，介绍了任务Agent在洪水预报中的应用，表明了基于智能Agent的防汛决策模型在应用上的优越性。     

一个基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型

提出了一个基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型,它是一种基于行为主义的智能控制与决策模型,由环境和自组织多Agent系统两大部件构成,分别通过环境的定义、环境的识别、多Agent控制与决策过程以及多Agent控制与决策输出4个基本步骤来完成建模工作．该模型可以灵活地选择多种算法进行具体的实现工作,文中给出的算法是一种基于作用力机制（物理激励）的多Agent控制与决策算法,该算法是通过模仿经典物理学理论中的万有引力定律,将多Agent系统中的自组织交互过程转化为相互的作用力,并通过交互作用力的大小和方向体现多Agent之间的交互机制,充分利用了多Agent系统的群体决策优势．测试实验结果表明,该模型具有较好的应用效果并且其系统能量在Agent数目为300、迭代次数超过80次时具有稳定性．     

基于支持向量机和多Agent融合的智能故障诊断系统研究

提出一种基于支持向量机分类和多Agent的分布式智能诊断结构模型,该模型将慎思Agent和反应Agent结合起来,构造了混合结构的诊断维护Agent,同时运用支持向量机理论进行故障分类,充分发挥各自的优势,提高了故障诊断的智能性、快速性和准确性.