基于个性的协同强化学习模型

将个性行为绑定到信息Agent上,提出了一种基于个性的协同强化学习算法,让不同个性的Agent充当合适的角色.基于共同的目标和相同的信息,Agent可能产生共同的意图,规划出共同的行为,使得MAS可以适用于动态、实时、有干扰、对抗的环境中.     

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．     

基于多Agent系统的电子商务模型

近年来，以Internet和WWW为开发平台的各种技术的迅猛发展，使得在Internet上进行信息传递和交换所具有的方便、快捷、廉价等优点应用于商业贸易成为可以预料的趋势．网络、分布式计算和数据库等技术的完善以及各项法规的健全，使得基于Internet的电子商务的兴起和推广成为可能．该文构造了一个应用于电子商务领域的多Agent系统模型——MAUSEM．模型中重点分析了基于多Agent系统的买方商务网站的结构．对模型中使用的Agent命名和定位方法、系统内Agent间和系统与其他系统间的通信模型、系统安全策略等进行了说明和分析．     

一种基于粒计算的Multi Agent决策算法

为了克服单个Agent知识的局限性,提高系统决策的可靠性,提出了一种基于证据推理和粒计算的Muhi．Agent决策信息融合算法,并对Muhi—Agent合作决策进行了定义和描述。Multi．Agent决策融合划分为观测和决策两个阶段,观测Agent从环境信息中提取特征向量作为输入,信息粒化后降低了合成计算的复杂度。     

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。     

基于分布式Agent的CMMI评估系统

根据标准化的CMMI评估方法，设计一个基于多Agent的分布式CMMI评估系统，分析了该系统的功能、模块结构．重点讨论了多Agent的能力修改过程和Agent的通信机制．Agent通过学习，能力不断得到提高，辅助专家进行CMMI评估．     

一种基于团队合作的智能NPC结构模型

在多Agent技术的基础上，提出了一种基于UT平台的重在团队合作的智能NPC结构模型．分析了智能NPC的个性特征和生命周期，提出了有个性和特长的智能NPC．在消息的格式和传递层次上给出了智能NPC的传递机制，从而增加了游戏的智能性和趣味性．     

强Agent社会智能系统及模态逻辑应用

基于系统对Agent的应用，将Agent分为强Agent和弱Agent两类．论述了有关强Agent的概念及其特性；提出了一个能处理社会智能的模态逻辑系统(MLMS)模型，MLMS采取模态逻辑处理系统中的强Agent精神状态；讨论了MLMS的模态逻辑语义和语法．     

一种基于遗传算法的快速服务发现方法

在分布式的网络中，传统的搜寻方法复杂性过高，搜索时间较长，而且往往不能适应网络动态的变化．基于遗传过程，提出了一种快速服务发现算法（QSFA）．在Mobile Agent（移动代理）和服务节点交互的过程中，QSFA根据访问的结果来动态地改变每条服务记录适应值的高低，从而使得有效的信息能够在网络中保留较长的时间，而过时的、错误的服务信息会在网络中较快地消亡．实验仿真的结果表明，Mobile Agent能够在分布式网络中较快速地发现所需的服务资源．     

基于Agent的工作流管理系统的研究

基于工作流管理系统自身的特点，提出了三种Agent模型，并结合实际进行了深入讨论．给出了Agent应用于工作流管理系统中的集中式和分布式两种体系结构，为解决通常工作流管理系统中流程协作性、安全性控制、流程监控等方面的问题提供了一种新的解决方案和思路．对基于Agent的分布式工作流管理系统的实现进行了实例说明．     

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。     

智能桌面元搜索引擎中个性化研究

搜索引擎是一个集多种技术于一体的综合性系统.元搜索引擎作为下一代功能更强大、更具智能的方案而成为当前的研究热点.这个系统区别于其他普通桌面元搜索引擎的特点,在于它的个性化和智能化.为了实现智能化和个性化,除了对PID-MSE系统采用多Agent的体系结构外,还采用了人工智能、机器学习、数据挖掘等领域的大量技术.针对桌面搜索引擎易于获得单个用户个性化信息的特点,提出了个性化桌面元搜索引擎的解决方案,从它的体系结构到局部的技术难点都作了详细描述,最后给出总结和展望,此系统是基于元搜索引擎功能的优化和扩展.     

基于Mobile Agent的信息服务模型

提出了一个基于Ｍｏｂｉｌｅ Ａｇｅｎｔ技术的信息服务模型,并分析了其信息服务体系所具有的优势和应解决的关键技术问题,最后简单介绍基于此模型的信息检索实验和当前Ｍｏｂｉｌｅ Ａｇｅｎｔ技术的发展现状和发展趋势。     

基于IA技术双控制器网络化控制系统可靠性

在用以太网作为传输媒体的计算机网络化控制系统的基础上,提出了一种基于智能代理技术有双控制器的计算机网络化控制系统.在该系统中,控制系统的各组件是安装了一定硬件和软件的计算机,它们构成一个个智能代理,多个智能代理通过协同工作来完成整个控制系统的任务,提高了系统的性能.考虑到系统中计算机控制器的重要作用和状态,建立了系统的可靠性模型,利用Markov过程理论证明了与通常网络化控制系统相比,基于智能代理技术有双控制器的计算机网络化控制系统具有更高的可靠性和安全性.     

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     

基于多Agent的远程天气会商系统

Agent和多Agent系统是一个具有广泛参与面的研究领域，它为解决复杂的分布式环境下的交互问题提供了新的认识视角和理论框架。将多Agent技术引入远程天气会商，提出了基于多Agent的远程天气会商系统方案，建立了可行的系统结构与模型，给出了Agent的结构，并对主要的Agent进行了描述。     

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.     

思考型Agent的基本结构

描述了Agent基本特性 ,提出了三类Agent基本结构 ,指出思考型Agent结构是Agent研究的基础和重点 .在分析思考型Agent抽象结构的基础上 ,重点讨论了基于经典逻辑的Agent结构、基于决策理论的Agent结构和基于BDI框架的Agent结构 ,对其进行抽象的形式描述 ,分析其优缺点 ,并简述了相关的实现方法     

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。