面向Agent的理论与应用

文章通过与面向对象技术的比较，讨论了面向Agent的基本原理，指出面向Agent技术适合应用于哪些问题的解决。     

基于Multi-agent的智能远程教育平台研究

基于Multi—agent技术，提出在网络环境下构建一个智能远程教育平台，为分布在不同地点的教师和学生提供协同的虚拟教学环境，实现协同远程教学．本文详细阐述了系统的体系结构、设计思想、Agent的内部结构厦nmlti—agent的通信机制．     

面向Agent的软件开发方法

面向Agent的软件工程是软件工程领域一种新方法.该文叙述Agent技术及其特点,介绍面向Agent的软件开发方法分类及当前较有影响的代表性工作,分析和讨论各种方法的特点、适用范围及局限性.对面向Agent的软件开发方法作了展望.     

基于移动Agent的入侵检测模型研究

在讨论传统的入侵检测技术的基础上,结合移动Agent技术,提出一种基于移动Agent的入侵检测系统的模型。     

基于移动Agent技术的网络管理

本文讨论了计算机网络管理技术的发展及其现有网管系统的局限性.在此基础上探讨了应用移动Agent技术于网络管理的原理、优势、技术关键和可行性.本文中还提出了一个应用移动agent技术进行计算机网络管理的设计方案.最后讨论了方案实施中可能遇到的问题和所存在的技术难题.     

一种基于多Agent 适配器的构件重用方法（英文）

首先提出一种构件适应方法－－通过为构件外挂适配器－来解决构件重用中的“接口匹配，消息处理，状态监控和环境模拟”等问题，并采用多Agent适配器来建立一个可适应机制，然后讨论基于这种多Agent适配器的构件适应技术的体系结构和建模方法，最后给出该方法的应用实例和相关的工作。     

一种基于Agent的服务质量管理框架

为了更好地满足应用的服务质量需求，应建立一种结构良好的服务质量管理框架，以便进行服务质量协商和资源管理．根据服务质量的结构、目标以及Agent的特性，提出了一种基于Agent的服务质量管理框架．首先，介绍了框架的构成，给出了服务质量的定义和各层参数的映射机制．其次，介绍了框架的核心部分“基于Agent的服务质量管理站”，说明了站中各种静态、移动Agent的作用和相互关系．最后，给出了基于Agent端到端的服务质量协商过程。     

面向agent技术在城轨交通自动监控数字仿真中的应用

针对国产化轨道交通列车自动监控(ATS)系统建模、仿真方法存在的问题,研究采用agent技术进行轨道交通ATS系统全数字仿真的思路和实现方法.设计了基于多Agent的系统体系结构和语义描述,建立了6类agent的结构模型,并制定了它们的功能属性和控制流程.采用时间步长法的进程推进机制和活动扫描法的仿真策略,在VC 6.0开发环境下,实现了ATS系统可视化仿真.该方法降低了系统设计的复杂度.系统具有可重用性和可扩展性.     

基于Agent的工作流管理系统在电子商务中的应用研究

随着电子商务的发展，需要建立新型的业务模式，以适应网络化设计与制造的要求。针对现有电子商务的缺点，提出了一种新的电子商务模式。用工作流来实现交易过程自动化，引入分布式对象Agent技术实现客户和商家的直接交流，利于负载平衡，并且实现工作流的柔性。     

Agent与基于Agent系统

对Agent、基于Agent系统、Multi-agent系统的定义、特征等方面进行了阐述，初步说明了基于Agent系统的应用持征与应用现状。     

基于agent的个性化远程教学系统研究

数字个性化服务已成为互联网服务的一种新模式和发展方向[4]。但是,目前绝大多数远程教育系统都缺乏个性化特征,因此如何构建个性化,智能化的现代远程教育系统,成为现代远程教育发展的一个研究热点。本文在建构主义教学理论的指导下,结合agent智能性,主动性等特点,提出并设计了一个学习者个性模式多agent抽取模型,并在此基础上设计了一种基于Agent技术的个性化的现代远程教育系统,从而使系统的智能化,个性化得到提高。     

多Agent技术研究综述

多Agent系统是当前分布式人工智能研究的重要方面。多Agent技术主要研究一组自治的Agent在分布式开放的动态环境下,通过相互的交互、协商等智能行为完成复杂的控制或任务求解。本文评述了多主体技术的研究现状和存在的问题．其内容包括多Agent技术中的系统体系结构、各Agent之间的协调与协作及多Agent技术应用等,并探讨了将来的发展方向。     

基于多Agent的汇编语言网络教学系统设计

文章首先分析了汇编语言和网络教学的特点,指出了它们面临的问题和存在的不足之处;然后采用面向A-gent的软件工程的方法,构建了一个基于多Agent的汇编语言网络教学系统的体系结构,并分析了系统的特点以及实现技术;该系统能根据学生的认知水平和学习兴趣确定教学过程中采用的基本教学策略,从而实现个性化学习和智能化教学。     

一种基于影响图学习其他Agent模型方法

为了实现动态环境中Agents之间的有效协作,Agent必须能够识别其他Agent的模型。用影响图作为Agent模型表示工具,给定Agent的一个初始模型和它的历史行为．在能力、优先和信念学习的基础上来构建新的模型。学习的方法是用其他Agent的历史行为作为训练集．利用神经网络学习技术来修改效用函数。     

多Agent技术的研究进展

多Agent技术主要研究一组自治的Agent在分布式开放的动态环境下,通过相互的交互、协商等智能行为完成复杂的控制或任务求解。本文从多Agent技术的系统理论及其应用两方面评述了多主体技术的研究现状和存在的问题,其内容包括多Agent技术中的系统体系结构、各Agent之间的协作机制、学习机制及多Agent技术应用等,并探讨了将来的发展方向。     

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H5与JQ的Windows模拟考核系统Agent设计实现

随着信息技术和网络技术的发展,计算机考试考核系统迅速普及,网页端考核作为计算机网络教育的一个重要方向已逐步影响到传统的计算机考试系统。但现有的计算机考试系统仍然面临着环境搭建,版本不兼容等问题。移动Agent技术是目前人工智能领域的一个热门的研究方向,同时在现阶段面向Agent软件开发也有了比较成熟的技术。因此,本文利用移动Agent的特点,将Agent技术应用到网页端网络考试系统上来,克服了网络考试系统中存在的局限性与不足。     

AODE中基于强化学习的Agent协商模型

AODE是我们研制的一个面向Agent的智能系统开发环境。AODE中基于强化学习的Agent协商模型采用Markov决策过程和连续过程分别描述系统状态变化和特定系统状态的Agent协商过程,并将强化学习技术应用于Agnet协商过程。该协商模型能够描述动态环境下的多Agent协商,模型中所有Agent都采用元对策Q-学习算法时,系统能获得动态协商环境下的最优协商解。     

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。     

基于多Agent系统的安全体系结构

提出一个允许Agent命名的安全体系结构．在开放的环境中,依靠这种方案提供MAS服务,允许Agent互相鉴定、允许交换数字签名通讯令牌及加密信息和数据．并研究在一个开放的Agent环境中Agent安全生存的可能性方案,给出一个独立完成的保护Agent和它们环境的体系结构．