基于Agent技术的人机智能决策支持系统研究

将界面智能体、移动智能体和信息智能体应用于决策支持系统中,分析了各种智能体的工作原理,利用界面智能体的人机协调技术,构成一个人机共存的智能决策支持环境,利用移动智能体与信息智能体实现人机决策的网络化,给出了系统应用实例,并分析了其进一步的研究方向.     

基于多智能体技术的智能大厦信息管理

分析了建立智能大厦信息管理系统的最新要求 ,提出了采用多智能体技术建立智能大厦的综合集成管理体系。针对智能大厦信息管理系统的特点 ,建立了智能大厦多智能体系统 ,给出了系统构成、系统结构及建立该系统所面临的关键技术 ,阐述了建立该系统所面临的任务。进一步地提出了采用多种智能体的解决方法 ,即采用人机智能体 ,移动智能体 ,异质智能体和信息智能体技术 ,为智能大厦的智能化和集成化提供新的途径。     

基于多智能体仿真的新产品市场扩散研究

基于多智能体的仿真是一种基于微观个体行为的建模仿真方法,具有广泛适用性、分布性、智能性和交互性等特征.本文首先指出了多智能体仿真系统的优势,探讨了多智能体仿真的基本思路,然后构建了一个基于多智能体的新产品市场扩散仿真模型,最后应用多智能体仿真平台AgentSheets实现了该模型.     

网络环境下基于智能体的开放式多机器人系统

针对各种先进制造模式对多机器人系统开放性、灵活性的要求 ,利用智能体的思想 ,综合集中规划与分布规划、慎思智能体与反应智能体的优点 ,在网络环境下设计了由多个同构混合结构的智能体组成的动态集中规划的开放式多机器人系统 (distributedagent basedopenmulti robotsystem ,DAORS)。重点介绍了本系统中智能体的结构与特点、实现方法以及系统开放性与鲁棒性的体现     

基于多智能体强化学习的多机器人协作策略研究

研究了一种基于智能体动作预测的多智能体强化学习算法. 在多智能体系统中,学习智能体选择动作不可避免地要受到其他智能体执行动作的影响,因此强化学习系统需要考虑多智能体的联合状态和联合动作.基于此,提出使用概率神经网络来预测其他智能体动作的方法,从而构成多智能体联合动作,实现了多智能体强化学习算法. 此外,研究了该方法在足球机器人协作策略学习中的应用,使多机器人系统能够通过与环境的交互学习来掌握行为策略,从而实现多机器人的分工和协作.     

基于动态拓扑有领航者的智能群体群集运动控制

对具有二次积分动态的智能群体跟随领航者实现群集运动编队,提出了一个分散控制方法对智能群体进行分散控制。基于动态时变有领航者的网络拓扑,用图论模型表示智能体之间的相互作用及通信关系,运用推广的Lyapunov理论、微分包含及非平滑分析进行了稳定性分析,并得到所有智能体速度方向收敛到同一方向并与领航者保持一致;所有智能体速度大小收敛并与领航者相同;互连的智能体之间没有碰撞发生;所有智能体的人工势场函数被最小化等重要结论。给出了一个仿真实例,验证了该方法的有效性。     

多智能体组织运作的环境

多智能体组织与传统组织在运作机理、组织方式和适用领域等多方面有着显著的不同,因而其与环境的关系也有着不同于传统组织理论的内涵与要求,并由此导致了不同的组织环境管理观.多智能体组织的环境作为组织运作的媒介、条件和共同构成的更大系统的一部分,一定程度上决定了组织运作的效果.因此,研究多智能体组织环境的内容与特点,对该类组织的设计及其环境管理具有重要理论意义.本文从单智能体的生存环境和多智能体的沟通环境两个方面,讨论多智能体组织环境的内涵、遵循原则和对智能体活动提供支持的内容,探讨影响多智能体组织环境构成的因素.     

多智能体组织中个体行为的影响因素研究--分配政策、协同作用的影响分析

分析了在不同的产出分配政策、组织协同作用水平和个体智能体偏好情况下,组织整体行为与其成员智能体行为之间的关系.通过对多智能体组织模型的构建,借助数学分析和计算机模拟,得到了关于多智能体组织规模、生产函数和自组织工作等不同假设情况下的组织行为特点和个体最优行为策略.研究结论为认识多智能体组织的行为规律及其管理制度设计提供理论基础.     

基于多智能体强化学习的动态频谱分配方法综述

认知无线电和动态频谱分配技术是解决频谱资源短缺问题的有效手段。随着近年来深度学习和强化学习等机器学习技术迅速发展, 以多智能体强化学习为代表的群体智能技术不断取得突破, 使得分布式智能动态频谱分配成为可能。本文详细梳理了强化学习和多智能体强化学习领域关键研究成果, 以及基于多智能体强化学习的动态频谱分配过程建模方法与算法研究。并将现有算法归结为独立Q-学习、合作Q-学习、联合Q-学习和多智能体行动器-评判器算法4种, 分析了这些方法的优点与不足, 总结并给出了基于多智能体强化学习的动态频谱分配方法的关键问题与解决思路。     

基于群体社会制度策略的主从多智能体汇聚

研究一阶主从多智能体网络的汇聚问题,基于多智能体网络群体的社会制度,提出3种汇聚策略,即民主、独裁和混合策略。假设在策略中,只有领导者知道全局任务,即汇聚到一个已知的目标点,跟随者只需要与领导者群体保持联系,从而能够到达目标点。研究发现,主从网络多智体个体在属性上可以分为目标智能体,领导者智能体,非孤立跟随者从智能体和孤立跟随者从智能体。研究结果表明民主策略容易实现所有智能体到达目标点,但移动速度较慢;在独裁策略作用下,智能体网络可以很快实现汇聚,但个别跟随者从智能体由于初始条件下感应不到环境中的领导者智能体而永远停留在原来的位置;引进混合策略后,即可以保证所有的智能体到达目标点而且又可以保持较快的到达速度。通过对模型和拓扑结构的分析,得出3种策略各自的特点,并以4个领导者和5个跟随者组成的主从智能体网络为例进行仿真。     

基于均匀设计的多智能体遗传算法研究

将均匀设计方法、多智能体系统与遗传算法相结合,提出了一种多智能体遗传算法.设计了基于均匀设计表的均匀种群初始化方法和均匀交叉算子,并将其引入算法中.算法通过智能体与智能体环境间的相互作用,以及智能体自学习提高自身能量,实现了复杂问题的全局优化目标.实验表明,该算法对于高维函数优化问题,尤其是高维多峰函数,具有很好的全局搜索能力和较快的收敛速度,能够避免陷入局部最优.     

多智能体并行仿真框架

多智能体仿真具有广泛的应用前景。但是,现有的多智能体仿真和并行仿真无法解决数量庞大且具有复杂动力学特性的智能体仿真,因此研究这类多智能体的有效仿真具有重要的意义。为了能够有效仿真这类系统,设计了一个两层的多智能体并行仿真框架,指出了该框架中面临的挑战。除此之外,针对仿真中提高仿真效率的挑战,作者提出了一种加快仿真速度的方法。实验结果表明该方法可以明显提高仿真效率。     

一种非真实感绘制的多智能体仿真方法

提出了一种非真实感绘制的多智能体方法。绘制过程分为三阶段:轮廓绘制、素描绘制和多层涂色,每阶段分别由一类智能体进行模拟绘制。绘制智能体定义为具有一定生命周期、类型标识、特征标志等属性以及一定行为特征的智能体,它们不断与绘制环境交互,由局部环境激励触发它们不同的绘制行为。通过自适应地调整行为,绘制智能体能够搜索到各自的特征像素并进行特征绘制,从而完成各自的绘制任务。实验表明,此方法能够较好地模拟画家创作过程。     

基于免疫多智能体的舰艇编队协同防空体系模型

借鉴生物免疫系统的性质和机制,结合多智能体理论与方法,提出了一种新的免疫多智能体网络(Immune Multi-Agent Network,IMAN)模型。根据舰艇编队协同防空体系和生物免疫系统在防御功能、自适应和自组织特性上相似的特点,将舰艇编队协同防空体系映射到生物免疫系统之中,设计了舰艇编队协同防空免疫智能体功能结构模型,并综合上述免疫多智能体网络模型IMAN及其免疫防御原理,构建了一种新颖的舰艇编队协同防空体系免疫多智能体网络模型,分析了舰艇编队协同防空体系免疫多智能体的免疫防御机制及其性质,旨在为舰艇编队协同防空体系研究开拓一种新思路,并为建立适合现代实战需要的作战仿真系统提供理论模型。     

基于Agent的作战单元行为规划方法研究

在海军多兵种协同攻击蓝方海上舰艇编队的作战想定背景下,为拟制红方参战兵力联合作战协同行动规划计划,采用智能体理论和多智能体技术,将担负作战任务的作战突击兵力定义为作战单元智能体,建立了作战单元智能体的BDI原型结构模型。基于分布计划的分布规划方法,定义了作战单元智能体的协同作战行为规划范围,建立了其协同行为规划问题求解操作方法类模型和行为规划模型,描述了作战单元智能体拟制协同作战行动计划方案的整个规划过程。通过规划形成决策功能,完成了协同行为规划初步计划方案,通过行动计划管理功能完成领域行为规划库的管理。     

RoboCupRescue Agent仿真中的多智能体协作方法

对RoboCupRescue智能体仿真系统内的多智能体协作问题进行了研究和分析,提出一种由多种评价模型和协作方式组成的协作方法,并从同类和异类智能体两个方面给出了具体的实现.该实现主要采用了人工免疫控制、静态分配与动态调整结合以及基于共识的分布式控制等方式.在仿真测试中,各类智能体通过相互协作有效完成了灾难环境中的救援任务.     

机器人焊接柔性制造系统的多智能体协调控制

提出了利用分布式的多智能体协调控制技术实现对焊接柔性制造系统进行控制的思想。通过对集成多机器人和多传感器的焊接柔性制造系统进行焊接生产任务执行过程的分析,提出了针对焊接柔性制造系统的多智能体控制系统结构。最后利用JADE多智能体系统开发平台建立了一个多智能体控制系统,并通过实验验证了该系统的有效性及合理性。     

基于GPU的一类地理多智能体系统并行仿真研究

针对当前地理多智能体建模存在着计算成本高、配置复杂、运算加速性能不高的问题,以杜能模型为例,提出基于GPU并行技术的一类地理多智能体仿真与优化方法。通过构建空间索引网格的方法,动态维持智能体与空间索引网格的关联关系,提高地理多智能体系统的仿真运行效率。研究结果表明:采用GPU并行技术,能够使多智能体系统的运行性能得到明显提升,对开展大规模数据下的空间系统多智能体仿真建模具有重要意义。     

Agent的异构信息源集成框架

基于agent异构信息源集成框架的定义为一组异构信息源和agent接口描述语言 ,用来为给定应用领域的集成应用和共享信息的通用应用系统建模 ,以便实现可集成框架内的透明性、可移植性、互操作性。通过资源智能体、移动智能体和用户智能体的协作使得系统能够自动适应信息源的变化 ,从而提高系统开放性。给出了在JAVA语言的agent的开发环境中 ,资源智能体的BDI模型实现和内部结构。     

复杂工业过程多智能体协调Petri网模型

分析了复杂工业过程下的多智能体体系系统所面临的问题,探讨了有关多智能体系统的协调地,采用并行处理技术,建立Ｐｅｔｒｉ网模型,对复杂工业过程多智能体协调进行了模拟。