关于BDI Agent的推理模型的研究

本文提出基于环境感知的具有推理能力的BDI Agent模型。通过引入环境感知函数、意见函数、过滤函数、行为函数对环境的变化和Agent自身推理过程进行研究。     

基于分布式Agent的网格任务调度模型研究

任务调度是实现高性能网格计算的基本问题。文章将分布式的概念引入多Agent技术,采用集中式和分布式相结合的管理方式,对Agent进行功能划分;提出了分布式Agent结构,描述了基于分布式Agent的网格任务调度模型,在此基础上,研究了分布式Agent在制造网格中的应用。     

基于Agent与本体技术并支持QoS约束的网格服务发现

基于网格服务发现现状,将目前几种热门研究方法集成起来,构建了网格资源发现框架,从而帮助实现网格的智能化、语义化、质量化的资源发现。并给出了初步原型系统实现。     

基于移动Agent的网格数据库事务处理架构

在网格数据服务的特性和网格数据库的事务处理中引入移动Agent技术,提出一种基于移动Agent的网格数据库事务处理架构,并介绍该架构下的事务处理流程.     

基于Agent协商的语义Web服务知识模型

在面向服务的应用中引入语义协商的思想,使服务Agent能够在Web服务部署、发布、发现和组合过程中共享服务知识.并且具有足够的自治和理解能力.通过描述抽象和具体的语义Web服务以及分析服务Agent之间的交互过程,提出了适合协商的服务Agent和服务知识模型,并给出了服务Agent之间信念知识修正和更新的方法,形式化描述了协商过程中服务Agent的角色和行为以及针对服务属性的语义协商协议.实验结果表明,在服务发现过程中使用这种服务知识模型及语义协商交互协议,能够显著改善服务Agent的理解能力.随着部署的具体服务数和协商的服务属性数增加,返回服务发现结果的时间有所延长,但其精确度有了明显的提高.     

基于网格Agent的群体性事件人群聚集模型研究

在元胞自动机和Agent模型的基础上,提出一种基于网格的Agent人群模型。该模型以网格为基本单位,处在网格中的个体Agent通过判断自身以及周围网格的状态来实现自身运动达到模拟人群行为的目的,克服了元胞自动机在模拟人群行为方面的不足,也克服了Agent模型缺乏时序逻辑性的缺点,是更进一步的人群仿真模型。最后运用该模型...     

基于多Agent系统的网格计算研究

随着网格计算的迅速发展,未来网格的规模可能非常庞大,网格计算面临许多问题。本文通过引进多Agent系统,去探索解决之道。     

基于语义关联度的网格服务匹配技术研究

利用本体（Ontology）＋OWL技术对Web服务进行描述,在扩展服务描述的基础上,给出了基于语义关联度的网格服务匹配原理及其简单算法。结果表明：该技术在很大程度上提高了服务检索的查准率和查全率。     

基于Agent的新型网格资源调度模型及策略

提出一种基于Agent的、旨在实现负载平衡的网格资源调度模型,着重描述该模型中各个模块的功能以及调度流程,并利用Agent的智能交互,进行协同合作以管理复杂的网格资源。为了充分利用资源调度中的可用资源,提高网格资源的整体利用率,提出了基于此模型的一种动态上限资源调度策略（DUBRSS）。此策略不仅充分发挥了Agent的智能性、自主性,还具有良好的扩展性,提高了资源调度的效率。     

一个基于BDI的Agent框架

JBSAD (Java-Based Software Agent Developer)是一个基于BDI的Agent应用框架.给出了框架中Agent的体系结构,描述了应用框架的设计思想、框架的实现及其工作机制.     

一种基于对象的Agent实现

介绍一种知识基于对象表示法的慎思型Agent.提出慎思型Agent的3层结构,每层结构实现的最小功能及其数据结构.介绍各个层次上的BDI知识库的推理机制及其实现的策略,并用泛型编程中的容器及其算法,实现知识库的推理机和各种逻辑运算.     

基于指挥Agent协作模型研究

多Agent协作求解是分布武人工智能要研究的基本问题.分析了指挥Agent的结构特点,并基于指挥Agent概念提出一个新的协作模型,该模型利用指挥Agent对多Agent系统进行全局协作分配,协作申请分级处理,解决了传统协作模型中存在的模型与应用领域中有关只适用于静态环境的问题.     

基于工作流和Agent技术的协同编著系统模型设计

本模型是一种新型的协同编著系统,它不仅能够为异地的作者提供一个合作编辑的环境,同时还能够确保一系列的写作工作,如写作到审阅,再到写作等能够顺利地有效完成.而为了实现上述的内容,本系统采用工作流技术和多Agent技术来进行设计.     

一种基于意图跟踪和强化学习的agent模型

针对动态对抗的多agent系统(MAS)环境中agent行为前摄性较差的问题,提出了一种将意图跟踪和强化学习相结合的agent模型.该模型将对手信息和环境信息分开处理,在agent的BDI心智模型中引入了Q-学习机制应对环境变化;在强化学习的基础上注重对对手和对手团队的意图跟踪,改进Tambe的意图跟踪理论,针对特定对抗环境中的对手行为建立对手模型,跟踪对手和对手团队的意图,预测对手目标,以调整自身行为.实验证明,所提出的agent模型具有更强的自主性和适应性,在动态对抗系统中具有更强的生存能力.     

基于Mobile Agent的政府信息资源网格体系结构

集聚全社会信息资源总量80%的政府信息资源,是社会信息资源的重要组成部分,直接关系到国民经济与社会发展的状况和水平,比一般的信息资源更有价值,质量和可信度要求也更高。为此,针对政府信息资源信息量庞大、媒体类别多、存储分散、表现形式多样和持续动态增长等特点和政府资源为基础的建设要求,在引入了Grid、Mobile Agent等关键技术基础上,提出了基于Mobile Agent技术的政府信息资源网格体系结构设计方案。同时,对实施效果进行了评价,给出了技术实现方式,并提供了一个基于该网格体系结构的简单应用实例。     

一种基于Agent的主动式信息安全模型

针对目前信息安全技术在应用系统中缺乏主动性的缺陷和应用的局限性,提出了一种基于主动式信息安全服务系统的模型和框架结构;研究了构成模型的三要素:策略、服务和管理;详细介绍了知识库、规划、冲突消解等安全Agent关键技术.采用JAVA实现了基于Agent的主动式信息安全服务模型的原型系统.实验数据分析表明:所设计的信息安全服务机制,可对网络中的应用系统提供主动式、透明、高效的信息安全服务.     

智能小区网络环境中基于Agent的认证模型研究

提出了应用在智能小区网络环境中的基于Agent的用户身份认证模型,根据该模型设计了相应的认证算法,并对认证算法进行了可行性分析.