基于多Agent的远程故障诊断系统

设备故障诊断技术在现代社会的应用越来越广泛,其应用对象多处于动态多变环境。现有的诊断软件尚不能适应这样的复杂环境。智能Agent是目前人工智能领域的研究热点之一。随着网络技术的成熟,实用型的智能agent系统越来越多地应用于各个领域。本文根据故障诊断系统的实际要求,探讨了利用多Agent技术对故障进行远程、协同诊断的可行性,提出了基于多Agent的远程故障诊断系统的总体结构和功能。并介绍了基于CORBA技术构建的远程故障诊断系统的实现。     

基于多Agent系统的安全体系结构

提出一个允许Agent命名的安全体系结构．在开放的环境中,依靠这种方案提供MAS服务,允许Agent互相鉴定、允许交换数字签名通讯令牌及加密信息和数据．并研究在一个开放的Agent环境中Agent安全生存的可能性方案,给出一个独立完成的保护Agent和它们环境的体系结构．     

基于多Agent的敏捷供应链的框架系统研究

通过介绍敏捷供应链的概念,利用Agent与CORBA技术,定义了各功能Agent的作用和职能,研究了基于多Agent的供应链管理协作内容,提出一种多智能Agent敏捷供应链的框架系统,利用此系统,能较容易实现企业的信息集成,对于开发类似系统具有实际指导意义。     

基于Agent的数据仓库体系结构的研究

针对数据仓库的局限性,将Agent技术引入到数据仓库系统中,建立了一种基于Agent的数据仓库模型,并详细介绍了该模型各部分的功能。     

多Agent系统体系结构及建模方法研究

随着技术的发展以及实际应用的深入,Agent远远超出了人工智能研究的范畴,多Agent系统(MAS)正成为一种全新的软件开发的模式,它不仅要研究Agent或多Agent的内部结构与实现框架,还要研究系统的整体体系结构以及建模方法,以便为有关人员提供系统多侧面视图,从而提高系统开发效率,保证系统质量。本文在研究多Agent系统基础架构的基础上对基于多Agent系统基础架构的应用系统需求与体系结构建模方法进行初步研究。     

基于多Agent的分布式测量系统的研究

文章提出了一种在CORBA环境下,基于多Agent技术的分布式测量系统结构,该系统不仅具有单独完成测量任务的能力,而且还能够与其他测量系统协作来完成大型复杂的测量任务;测量系统首先按其功能划分为6个不同的Agent,然后利用KQML作为通信语言、CORBA作为通信机制来执行多Agents之间的交流和协作,具有互操作、合作性、智能性及开放性等特点。     

基于多Agent车间控制系统的框架

分析了敏捷制造模式下车间生产的组织方式,提出了分层、分散、协调的车间控制结构。应用多Agent理论和分布式对象技术,构造了基于多Agent的车间控制系统的集成框架。确定了系统中各Agent的功能,以及相互之间的通信与协作关系,使得各Agent相互协作,产生一个敏捷的、自治的并支持全局优化的车间控制系统。     

基于多Agent协同构建分布式并行遗传算法

针对并行遗传算法中计算资源的分配问题 ,提出了分布式并行遗传算法结构。它由若干计算节点组成 ,每个节点包含若干运行子遗传算法的计算单元。节点的计算能力依照一定的并行模式映射到单元 ;各子算法则根据一定的拓扑结构进行个体交换。从多 Agent系统的观点看 ,计算单元是独立的 Agent,其并行运行涉及计算资源的分配 ,体现了算法对它们的协调 ;个体的迁移体现了它们之间的协作。并且分析了由两个单元构成的算法在不同并行模式和不同个体迁移因子下的性能。     

基于HLA的中医药学多Agent仿真体系结构的复杂系统研究

以复杂系统观点,基于HLA(High Level Architecture)仿真标准,采用复杂系统的多Agent仿真研究方法,设计出中医药多Agent仿真体系结构;以"血瘀证候辩证"邦元主体(Federate Agent)结构为例,提出了基本智能仿真主体(邦元主体)的基础——中医药智能模型;在中医八纲辨证,脏腑辩证等理论和中医各派临床经验的基础上,汲取四诊智能Agent的临床信息和微观生化基因信息,采用智能模型与算法,设计了证候机制、方剂配伍、施治协作等联邦主体;同时通过通讯Agent和运行支撑环境RTI(Run-Time Infrasturcture)建立了系统控制结构;并进一步提出了该仿真体系的复杂性研究的协调机制及智能优化功能;最后,以不同样本下专家诊断结果和仿真系统诊断结果相比较,验证了系统的正确性。     

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.     

基于遗传算法的多代理规划优化方法

给出了多代理规划间关系上的分类,并在此基础上提出了多个约束上多代理规划优化的算法。算法充分考虑了串行规划的合并和其它方法所不能处理的并行及部分并行规划的合并,并能对不同类型的规划,在时间期限约束下,找出满足质量要求且费用最小的可合并操作的集合。     

Adaptive Co-evolution Model for Multi-agent System

It is important to harmonize effectively the behaviors of the agents in the multi-agent system (MAS) to complete the solution process. The co-evolution computing techniques, inspired by natural selection and genetics, are usually used to solve these problems. Based on learning and evolution mechanisms of the biological systems, an adaptive co-evolution model was proposed in this paper. Inner-population, inter-population, and community learning operators were presented. The adaptive co-evolution algorithm (ACEA) was designed in detail. Some simulation experiments were done to evaluate the performance of the ACEA. The results show that the ACEA is more effective and feasible than the genetic algorithm to solve the optimization problems.     

基于GA遗传算法的ARMA模型的辨识方法

提出一种基于浮点数编码遗传算法的系统辨识方法,融合和改进了一些遗传操作,并把该方法应用于有噪声背景下的ARMA模型参数的辨识。实验表明,该方法可有效地克服噪声干扰,可获得系统参数的无偏估计。     

生态遗传算法在模糊系统辨识中的应用

给出一类模糊系统的模糊神经网络模型 .提出一种实用的生态算子 ,构建的生态遗传新算法有效解决了基本遗传算法的“早熟”问题 .采用新算法实现模糊神经网络模型的辨识 ,提高了辨识精度 .实例仿真结果验证了新算法在模糊系统辨识中的有效性     

一种新的基于遗传算法的OFDM系统跨层资源分配方案

在进行多用户OFDM系统的MAC层设计时,提出一种同时考虑应用层分组到达过程,用户时延QoS和物理层子载波信道条件的跨层资源分配方案.该方案将这三层综合成一个整体考虑,把问题归结为约束函数优化问题.为了有效解决该优化问题,又提出一种低复杂度的基于精英选择的遗传算法.数值计算实例证明了所提算法的有效性,且其低复杂度使得它非常适用于实际系统中.     

基于改进自适应遗传算法的仿真研究

交叉概率Pc和变异概率Pm是遗传算法中重要的参数,自适应遗传算法中Pc和Pm能根据个体适应度差异自适应地调节其大小,在快速收敛和全局最优之间获得了较好的平衡,但自适应遗传算法对于进化初期不利.改进的自适应遗传算法避免了进化初期较优个体处于停滞不前的状态.分别用3种算法对典型的测试函数进行训练,仿真结果表明:改进的自适应遗传算法在收敛速度和寻最优解方面是最优的.     

基于多智能体的智能机器人分布式控制系统

在研究多智能体技术基础上，提出了一种基于分布式黑板和多智能体系统的类人智能机器人控制系统体系结构，并根据系统要求规划出具有不同功能的多个智能体，系统地分析了该控制系统中各个智能体的功能特点以及它们之间的协作关系，以运动控制接口的编制为例，介绍了CORBA技术在实现该软件系统中的方法，轴孔装配作业实验结果表明，本文提出的体系结构是可行的，采用CORBA技术和多智能体技术能有效地实现预定的装配任务。     

基于遗传算法的立体仓库货位动态分配优化

针对企业仓储管理中货位分配效率低的现状,提出立体仓库货位动态分配优化问题的数学模型和约束条件并对货位分配策略进行了讨论.采用基于遗传算法的权重系数变换法对优化模型进行求解.通过仿真验证了算法的有效性.