基于HLA/MAS的野营保障仿真建模研究

在分析研究HLA与MAS结构与功能的基础上,提出了一种HLA与MAS的联合仿真建模策略,即以HLA/RTI为主体架构,将仿真模型分为底层Agent对象、中间层MA联邦成员、上层MAS联邦,利用MAS/Agent技术进行对象层智能建模.并将该策略应用于野营保障仿真模型的构建,分析了模型结构与组成,设计了主要仿真流程及Agent通信控制策略,给出了类定义的实例,探讨了原型系统的实现.     

基于多主体系统的课堂问题行为的建模研究

提出一个基于Agent的,自底向上的建模方法,目的是要理解课堂问题行为的动态性.课堂内学生的问题行为将导致纪律的不同转变,而课堂纪律转变有其重要的复杂性特性.这是一个很难采用传统仿真建模方法解决的问题.通过Agents建模,开发了针对课堂问题行为的仿真工具,试图调查多代理系统提供的灵活性.该建模具有观察代理之间所做的交互的优点.本文调查了工具的性能并提出了所得到的结果.     

基于多Agent/Swarm军事系统建模研究

阐述了多Agent计算机建模的基础理论和特征,及基于Swarm平台进行多Agent建模的灵活性和可扩展性.进而探讨了将该方法应用于军事复杂系统研究,主要内容包括:提出了多Agent/CA系统建模仿真框架,说明了基于该框架建立复杂性因素映像的基本原理;形成了框架实现的关键技术--可计算模型和空间作用模型,有效实现了在模型中集成成型的算法和模型,并综述对相关领域研究中对关键技术的应用情况;最后探讨了建模仿真的基本逻辑流程.     

复杂自适应系统的MAS动态协作任务求解时序逻辑模型

借鉴组织学思想将自适应系统中的自主运行单元抽象为Agent, 把复杂自适应系统视为多Agent组织, 从时间和状态角度对复杂动态系统的行为进行描述, 提出了基于时序活动逻辑的多Agent动态协作任务求解自适应机制和构造模型; 分析了任务求解BDI Agent的信念、愿望、意图的产生过程和实现方法, 建立了协商推理的语义规则和行为规则, 给出了协作群组的选择算法. 并从任务求解Agent的心智变化角度, 描述了动态协作任务求解模型实现的六个阶段: 任务动态分配、协作意愿产生、协作群体生成、共同计划制定、协作群体行动和结果评估. 通过在MAGE等平台上实验和仿真测试, 验证了方法的可行性和有效性.     

基于Swarm的跨流域调水多Agent交互和协作仿真研究

阐述和分析以供、需方聚集体Agent相互之间、Agent与环境进行交互-协作-适应为特征的跨流域调水水资源配置和调度管理的复杂适应性.引入合同网协议,设计了改进的合同网协议以及任务分派、角色分配和承诺的兑现等交互协作行为规则,以及合同网协议自动状态机与算法.提出了跨流域调水多Agent仿真模型.与基于传统系统动力学的水资源系统配置和调度管理仿真方法不同,采用复杂适应系统为科学基础的系统仿真技术,在Swarm平台上建立仿真实验系统,仿真结果验证了多Agent模型和基于合同网协议的交互协作行为规则的合理性.     

基于多Agent的混凝土坝施工仿真与优化研究

混凝土坝施工仿真的复杂建模过程限制了其成为混凝土坝施工管理的有效手段。将智能化仿真与混凝土坝施工仿真相结合,提出了基于多Agent的混凝土坝施工仿真与优化方法。采用多策略建模方法来构建具有不同智能层次的Agent模型,简化了Agent模型的实现过程;阐述了混凝土坝施工过程仿真中仿真行为推理建模、规则知识的获取与应用、Agent间的通信与协商机制等多Agent实现方法;建立混凝土坝施工仿真系统Agent分类的整体模型结构,并论述了该系统的实现过程。基于多Agent的混凝土坝施工仿真系统的开发,增强了施工仿真的可信度和适用范围,实际工程的应用验证了该系统的有效性。     

基于分布式协商进化算法的多Agent目标冲突消解

针对多Agent系统研究中的目标冲突消解问题,建立了在多个Agent的局部目标和系统全局目标间进行协调优化的多目标优化模型.在多Agent分布式规划的框架下,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的分布式协商进化算法,用于求解多目标规划模型.针对GA搜索中保持解的多样性、提高收敛速度等问题,对选择算子进行了设计.通过仿真实验,证明新的选择算子能有效提高解的质量.最后将该算法应用于部队机动协同路线规划的目标冲突消解问题,验证了其有效性.     

基于多Agent的虚拟生态工业园区的建模与仿真

通过分析Agent建模的一般方法,作者抽象出了虚拟生态工业园区的多Agent的概念模型,提出了基于多Agent的虚拟生态园工业区各个Agent的属性和Agent之间的关联规则,运用Swarm仿真平台实现了模型,并得到了一些有益的结论,为国家建设区域生态产业建立了一个仿真模型.     

基于多进程的Agent行为描述及其仿真调度研究

在基于Agent的作战仿真中,描述作战实体的Agent的行为异常复杂,采用传统的面向事件例程的仿真策略,会使Agent仿真模型的描述和执行缺乏灵活性和可扩展性,不利于降低建模仿真的复杂度。提出采用进程交互法作为基于Agent的作战仿真的基本仿真策略,将Agent在物理域、信息域和认知域内的行为描述为不同的进程,降低各域内行为描述的耦合性,增强Agent行为模型的可扩展性,并通过进程交互仿真的控制方法约束各行为进程的启动、挂起、继续运行和终止,无需模型开发人员管理Agent行为进程的调度。这种方法使Agent行为描述更加清晰和易于理解,有效降低了Agent行为描述和仿真调度的复杂度。通过一个应用实例,验证了提出方法的有效性。     

并行Agent仿真研究综述

作为一种研究复杂系统的有效途径,基于Agent的建模仿真方法得到了广泛应用,但随着应用规模和复杂度的增加,仿真运行速度成为制约其应用的一个重要因素。并行Agent仿真通过将Agent模型分配到多个处理单元上同时运行来减少仿真运行时间,是提高仿真运行速度的一个直接手段。根据基于Agent的建模仿真的基本思想,分析了并行Agent仿真区别于传统的并行离散事件仿真的新特点,着重从时间同步协议、负载均衡、通信优化三方面阐述了并行Agent仿真的研究现状,并对基于通用目的图形处理器的并行Agent仿真进行了讨论。最后对并行Agent仿真未来的研究方向进行了展望。     

基于智能代理的供应链仿真

提出了一个基于智能代理的供应链仿真方法,进而在实践上把多代理技术和仿真技术相结合,并利用智能代理开发工具ZEUS在供应链框架内开发了一个多代理仿真模型进行供应链仿真,利用该多代理模型,我们通过量化供应链中的信息流和物流,评估分析了所提出的供应链管理策略。     

基于MAS的多UAV协同任务分配设计与仿真

对多无人机UAV（Uninhabited Aerial Vehicle）协同任务问题,提出了基于多智能体系统MAS（Multi-Agent System）的系统框架;对多UAV协同目标分配问题建立了数学模型,提出基于Agent的分布协同拍卖的动态任务分配算法,通过多Agent拍卖实现目标分配;建立了多UAV仿真系统,基于HLA/RTI和知识共享与操作语言KQML（Knowledge Queryand Manipulate Language）实现多UAV系统中各Agent的交互;仿真系统能方便有效的仿真多机协同问题,对目标分配问题的仿真结果表明,目标分配算法具有良好的优化效果和时间特性,能够满足一般战场的实时性需求。     

基于状态预测的多智能体动态协作算法

针对复杂动态环境下的多智能体协作问题,提出基于信息处理和状态预测的优化动态协作算法.充分考虑其它智能体对环境的影响,采用重要度函数和信息处理方法,对协作所需信息进行筛选和处理.通过引入状态预测算法,在多智能体动态协作过程中对智能体的行为和系统的状态进行预测,以实现协作结构的在线调整,使得多智能体能在内部以新的控制任务或新的平衡状态为目标,进行联合行动的动态协作.通过在典型的复杂动态MAS研究平台--机器人救援仿真比赛系统中应用,验证了该算法的有效性.     

一种基于FIRE模型的Agent联合测谎算法

FIRE模型改进了SPORAS模型,更适用于开放性的问题求解要求。检测相互合作的Agent是否说谎、以及对说谎现象进行有效控制能够提高多Agent系统模型的实用价值。基于FIRE模型,提出一种对说谎Agent进行联合测度与控制的算法,是对Zacharia和Jennings等人关于多Agent系统信任和名誉模型的研究工作的进一步延续。     

基于嵌套网的对抗模拟模型

为了对多Agent系统中的交互流程、本体(Ontology)语言与通信协议的设计进行可视化的分析和优化,嵌套网(Nested Petri nets)作为建模工具被应用于多Agent系统。使用三层的嵌套网对基于多Agent的对抗模拟模型ISAAC(Irreducible Semi-Autonomous Adaptive Combat)进行层次化建模,其层次的划分为Agent的生存环境(战场)、Agent和Agent的内部推理机。通过实例充分说明了嵌套网表达多Agent系统的可行性与有效性,可以实现多层次、多角度的图形化多Agent系统,并探讨了复杂适应系统理论与嵌套网理论的适应性。     

基于多层耦合网络的舆情传播控制研究

为研究平台间信息交互对舆情传播以及舆情控制的影响,以微信和微博平台为例,利用多智能体建模方法和改进的SEIR模型,构建了包含“微信层-微博层-控制层”的多层耦合网络舆情传播和舆情控制模型。在Anylogic平台选取“湖北省红十字会物资使用情况引发质疑”舆情事件进行了仿真实验,分析了单/双平台、控制范围、控制力度、控制时间、平台间交互等因素的影响,研究了多平台互动传播下的媒体引导和政府干预策略。仿真实验表明,模型很好地刻画了微信、微博平台的信息传播特性,反映了舆情的跨平台传播效应。     

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。     

基于CAS理论的多智能体战斗模型仿真研究

为了研究基于复杂适应系统理论的多智能体仿真模型的演化、涌现规律,在Swarm平台上建立了一个多智能体的战斗模拟仿真系统,并对战斗过程双方Agent数量和实力的演化进行了模拟仿真,得到了和传统数学模型不一致的结果.基于复杂适应系统理论的多主体仿真模型可以模拟复杂系统的微观行为,进而能够显现出系统宏观涌现现象,非常适合模拟复杂的战争系统.