基于多Agent的自适应远程教学系统模型

在以往远程教学系统的设计、开发中,通常使用面向过程和面向对象的编程方法,文中采用Agent技术进行Web环境下远程教学系统的构建、组织和管理。在Agent的教学系统中,首先建立单个Agent内部结构的形式化模型,再从多个Agent角度入手,设计、开发面向Agent的远程教学系统,利用Multi-Agent技术,设计了基于目标的Multi-Agent系统并探讨了该系统的实现方法。     

多Agent技术在远程教育中的研究

随着人工智能技术的不断发展,人工智能领域的理论(特别是Agent技术)不断地被应用到远程教育中。本文探讨了多Agent技术以及在远程教育中的应用,并提出了一种基于多Agent远程教育的模型,同时分析了多Agent技术给远程教育带来的特点。     

基于多Agent的能源供需模型

为了解决用数学模型难以预测能源系统供需结构的问题,提出了基于多Agent的能源供需模型结构.定义各Agent抽象结构与具体实现,提供与各Agent任务匹配的控制方法与控制规则,构建基于多Agent的能源系统分层递阶结构,并在Simulink平台进行仿真.实验结果表明:多Agent方法建立的能源供需模型可有效地实现能源供需结构预测,可以为政府部门的能源规划和决策提供有力依据.     

Internet上基于多Agent的智能学习过程研究

随着Internet技术和现代远程教育的飞速发展，基于Internet的远程教学已经成为了现代远程教育研究的热点，但是，目前大多数的远程教学系统仍然是沿用传统的学习方式，其整个学习过程缺乏智能性和协同性，文章将计算机人工智能中的Agent技术引入到远程教学环境的研究中来，并重点分析和研究了Internet上基于多Agent的智能学习的过程。     

基于多Agent的远程教学模型研究

分析了多Agent系统及其基本特性,将Agent技术引入远程教育系统中。设计出了基于多Agent的远程教育系统模型和总体结构设计,对远程教学Agent的任务和功能进行设计,并讨论主要关键Agent结构设计。     

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．     

基于多Agent的智能教学系统模型

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)不断地应用于教育教学过程中,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,笔者构建了一个基于多Agent的智能教学系统的模型,模拟人类在教学活动中的智能活动过程,通过建立多个彼此协调运作的Agent,来使系统能够根据学生的个性特征和认知能力,灵活地系统学习,从而实现个别化教学。     

基于多Agent系统的计算机病毒免疫检测模型

目的 研究在局域网内检测、防范病毒的智能型病毒检测模型。方法 应用多Agent技术与生物免疫系统原理相结合的方法设计计算机病毒检测模型。结果 模型继承了生物免疫系统原理，并结合了多Agent系统的推理性和协作性等特点，具有较强的快速反应能力及自我演化功能等特点。结论 生物免疫原理与多Agent技术相结合可快速有效地检测局域网内的病毒，并能提高计算机对病毒的免疫能力。     

基于Java的多Agent系统的设计

介绍一种基于Java的多Agent系统的设计,集中于Agent的具体功能细节而不必担心Agent的通信方法和和行为协调机制。     

基于多Agent的远程协作故障诊断模型研究与设计

随着Agent技术的发展,出现了多种基于多Agent远程协作故障诊断模型,但它们不能很好地满足实时性要求较高系统的需求,因此本文以诊断Agent为基础,构建了基于多Agent的远程协作故障诊断模型,并对模型采用了层次划分,根据各层Agent的功能,采用合同网协议对Agent间任务进行分配协作,提高了系统故障诊断速度,从而为远程故障诊断的实现提供了支持。     

基于多agent的VMI模式实现

供应商管理库存(VMI)是提高多企业供应链管理效率问题中库存控制方面的有效手段．根据VMI的特点，本文给出了一个敏捷、协作和安全的基于协调器的多agent框架实现的分布式VMI模型，使得供应商可以在现有遗留系统的基础上就通过网络管理零售商的库存．     

基于多智能体思想的辅助手部运动系统设计

考虑运用多智能体思想，辅助手部活动不便患者实现日常的抓握、伸直等动作。于Unity引擎内设计并实现了一个基于多智能体蜂拥算法的辅助手部运动系统的仿真模拟，并对基础蜂拥算法进行了改进，使其更符合手指的运动方式。该系统包含80个智能体（智能体安装在类似手套的载体上，且与载体之间由弹簧关节连接）以及5个可随意变换位置的虚拟目标点，5个目标点的位置分别代表患者左手5根手指意图到达的位置。辅助系统启动后，蜂拥算法控制的智能体开始自组织振动，通过弹簧带动手指逐渐运动至目标点，最终实现患者的运动意图。通过调整各目标点的位置，可充分辅助患者实现基本的抓握动作。该多智能体系统可根据实际情况灵活改变智能体的数目和大小，且具有良好的稳定性，为多智能体系统的应用提供了崭新的思路。     

基于模型补偿的自抗扰控制器研究

自抗扰控制是一种不依赖于被控对象精确数学模型的非线性控制方法。以被控对象的部分数学模型为已知条件,研究出一种基于模型补偿的自抗扰控制器设计方法。在控制器设计过程中,该方法充分利用已知模型的信息,能够改善系统的动态响应、抗干扰特性和鲁棒性。     

基于情感能量模型的表情机器头

首先以心理动力学中的心理能量概念为基础,分析了情感能量以及表示情感状态的相关参数.然后根据情感能量守恒定律,研究了情感能量分配结构的数学表示方法和情感能量分配模型,进一步分析了情绪状态的变化过程,提出了情绪状态刺激转移过程的隐马尔可夫链及其模型算法;利用MATLAB建立相关情感状态变化的仿真研究平台,进一步研究了情感状态的变化规律.最后根据以上情感模型及其变化规律构建出表情机器头的综合研究平台,仿真结果与机器头实验数据的一致,验证了仿真模型的有效性.     

基于情感状态转移模型的外界刺激影响分析

为了研究外界刺激时间对人情感状态转移的影响,首先采用Gross情感调节过程和有限状态机描述情感状态转移过程. 然后根据外界刺激持续时间的不同,引入了情感增强因子. 本文将外界刺激时间与状态转移矩阵进行关联,从而确定不同的刺激时间对情感状态转移的影响. 最后对提出的算法进行仿真分析. 结果表明,随着外界刺激时间的增加,外界刺激对情感状态转移的影响会越来越大,但是增大的速率会逐渐减慢. 该算法可以有效描述外界刺激持续时间与状态转移矩阵的关系.     

基于情感依存元组的新闻文本主题情感分析

以情感依存元组(EDT)作为中文情感表达的基本结构,把新闻文本主题情感倾向性判别任务分成主题识别、情感倾向性分析和主客观分类三个逐层递进的子任务。在主题识别前先对TF-IDF方法进行改进,再结合基于交叉熵方法提取主题特征词,同时考虑了新闻文章标题的主题表征作用,将标题词纳入主题特征集;然后基于空间向量模型计算句子与主题特征向量的相似度,在此基础上考虑句子位置、长度及句子与标题的相似度,计算句子的主题相关度以抽取主题句;最后建立情感依存元组判别模型计算主题句的情感,采用主、客观分类规则筛选出新闻倾向关键句。本方法在COAE 2014评测中各项指标皆逼近最好成绩,表明基于情感依存元组的分类方法具有较高的分类性能。     

包含情绪影响因子的群行为决策模型

 群体中个体情绪对群行为演化的影响是至关重要的。相对于开放场所,处于封闭场所中群行为更容易受到个体情绪的影响。针对群行为建模中情绪影响因子数理表达问题,在分析人群个体行为决策映射关系和情绪与行为决策影响双向关系基础上,建立了包含情绪影响因子的群行为决策模型,并针对行为决策中存在的动态目标判定问题,提出了相应算法。具体场景仿真结果显示,随着群体中个体情绪（尤其是恐慌情绪）影响程度的加大,群体行为演化中的数量变化振荡性明显加强,仿真结果与现实情况吻合,表明包含情绪影响因子的群行为决策模型及算法的有效性。     

基于多Agent和遗传算法的制造网格资源调度

为了保障用户的多QoS要求,在制造网格资源调度中引入灵活健壮的协商机制和高效的资源调度算法尤显重要.为此提出基于多Agent的制造网格资源调度方法,运用合同网协议作为多Agent的协作协议并根据制造网格资源调度需求运用遗传算法作为资源优化组合的算法.综合应用多Agent开发工具JADE和遗传算法工具包JGAP进行模拟调度实验,证明了方法的有效性.