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.     

多Agent模式在制造系统信息化中的应用

针对分散网络化制造的特点,将多Agent系统引入到分散网络化制造环境中.介绍了Agent和多Agent的概念,并研究在网络化制造环境中Agent和多Agent系统的结构特点及表现形式.讨论了多Agent系统的通讯交互机制和协作协商机制.最后,提出了分散网络化制造环境中多Agent系统研究应该集中注意的几个关键性问题,并对分散化环境中多Agent系统的研究作了展望.     

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。     

基于博弈论的多Agent协商模型

在开放、动态、具有自适应性和自治性的多Agent系统(MAS)中,协商是多Agent系统实现协调、协作和解决冲突的关键．博弈论是使用严谨的数学模型研究冲突条件下最优决策问题的理论,本文以此为数学工具,基于对时间的限制,结合协商的历史知识,考虑各协商者在拥有不完全信息的情况下,提出了基于博弈论的多Agent协商模型(GTMANM),并给出了协商策略求解的算法描述,用以来解决分布式环境下不完全信息的多人协商决策问题,以获得最大的期望收益,为以后把博弈论中其他更复杂的博弈思想引入到多Agent协商中来奠定了基础．     

面向动态联盟协商支持系统的研究

基于一种半集中式的协商控制策略，提出一个面向动态联盟的协商过程模型，按时间将协商过程划分为协商准备，协商进行及事后处理三个主要阶段。并在此模型上构建了一个基于CORBA标准和DMAS（分布式多Agent系统）技术的协商系统框架。盟员企业的推理，决策和协商功能以Agent形式进行封装，多方协商由多个分布式Agent实现。而不同环境下Agent之间的通信是通过构建在CORBA平台上的组件来实现。为实现动态联盟盟员企业之间的协商提供了一个可行的解决方案。     

基于角色交换的多Agent协商问题的研究

利用角色与Agent之间的动态性刻画多Agent系统的结构和行为模型的特点,针对在协商过程中相互协作的Agent如何结成具有相对稳定的合作领域的问题,对角色进行形式化描述,提出了基于角色交换的多Agent协商角色交换算法。该算法能在不完全信息的环境下,提高多个Agent之间的协商效率;并以模拟足球赛为平台进行实验,结果证明该算法是可行有效的。     

基于多Agent协商的会议调度系统

建立了基于多Agent协商的会议调度系统.通过自适应的协商策略,Agent能够根据自身的日程情况采用优化的搜索算法,选择最有可能成功的时间段进行协商.此外,在冲突消解策略上,将参加者身份分为VIP和一般参加者,同时还采用了取消会议的机制.实验结果表明,这提高了调度效率和解决冲突的能力,并因此减少了协商中的通信量.     

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.     

基于遗忘理论和效用的多Agent多问题协商

许多基于对策论的协商方法,倾向于假设Agent的效用固定不变,默认多问题之间是完全可以互相补偿的,但实际情况往往不是这样。在此提出基于遗忘理论的多问题协商,结合逻辑学和对策论的方法,达到了Agent协商逻辑理性和效用理性的平衡。在协商中,动态调整问题的取值,采用逻辑与来处理多Agent之间不可补偿的多问题协商,为多Agent的多问题协商提供新方法。     

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。