基于TOD的无线传感器网络多Agent协作模型

多Agent技术被越来越广泛地引入到无线传感器网络领域,但却没有可行有效的Agent协作模型。在此基础上,对传统TOD(Task Oriented Domain)协作模型进行了扩展,提出了基于面向任务域的无线传感器网络多Agent协作模型,使用加权和的方法根据不同网络任务类型制定相应的协作策略,仿真结果表明,与传统模型相比,该模型下采用协作策略可有效地减少节点能耗。     

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。     

复杂系统的MAS动态协作求解时序逻辑模型

借助于组织学思想,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;详细分析了任务求解BDI Agent的信念、愿望、意图的产生过程和实现方法;深入讨论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,包括从群组的建立、选择任务Agent、分解和分配子任务;从任务求解Agent的心智变化角度,详细描述了动态协作任务求解模型实现的6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等平台上的实验和仿真测试,验证了方法的可行性和有效性。     

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.     

基于多Agent的危险源分布式监控系统

针对危险源特别是重大危险源的分布式远程监控预警系统对预防重大事故、应急救援、管理决策等具有重要作用.文中基于多Agent技术,提出了多Agent组(MAG)的概念和模型,并分析其特点及与多Agent系统(MAS)的区别与联系.进而在危险源监控任务的基础上建立了危险源监控的MAG功能模型,即把针对一个危险源的监控任务分解到监控Agent、远程通信Agent、特征提取Agent、预警Agent和界面Agent等5个Agent中,它们自主运行并通过协作构成一个多Agent组共同完成监控任务,由多个分布的MAG构成分布式危险源监控系统.最后基于以上MAG模型和分布式监控系统结构,建立了液化石油气储存装置的危险源监控原型系统,分析了该系统中实现的各个Agent的主要功能.     

基于协作Agent的分布式入侵检测系统

借鉴智能代理Agent技术,并结合XML技术,提出了一种具有两层代理结构的分布式入侵检测系统DIDS模型．该模型由多个域组成,每个域中有多个检测Agent和协作Agent,检测Agent分布在各受保护主机上执行检测任务,检测结果向上层协作Agent汇报;协作Agent则综合本域中各检测Agent的信息进行分析,产生本地报警,并通过XML向其他域中协作Agent报警．协作处理与均衡负载能力是该系统的主要特点．     

基于管理Agent的改进协作模型的研究

自动化计算总的越来越趋向于网络化、智能化、代理化、人性化发展,多Agent系统正是在这种环境之下发展起来的一种先进的计算模式。通常情况下,多Agent系统中的Agent在逻辑上或者物理上是分离的,Agent间交互与协作的智能行为及其有效性是多Agent系统研究的重点。对多Agent协作机制的研究主要是在动态环境下,多个独立自主的Agent通过相互的交互与协作等智能行为去完成对任务的求解。在多Agent系统中,传统的基于管理Agent协作机制属于集中式协调方式,采用这种协作模型的多Agent系统导致其管理Agent成为整个系统的瓶颈,从而影响系统完成任务的效率与稳定性,也增加对系统额外的维护费用。文章通过在传统基于管理Agent协作机制中加入了＂熟人＂、状态值元素,平衡了系统Agent的负载,降低了对管理Agent的维护成本,整体上提高了系统解决问题的效率。     

面向运行时协作的异构Agent能力选择与补偿方法研究

介绍了自适应Agent的能力模型,并在此基础上提出一种基于规划的能力选择和补偿方法.首先,定义了能力元模型,能力元模型表示了业务和信息系统的设计,包括目标、协作、能力、上下文;然后,提出一种来进行Agent能力协作的能力选择与补偿方法,该方法解决了多Agent能力与任务之间协作问题;最后,通过用AGVs模拟演示医疗垃圾运输系统验证了能力选择与补偿方法.     

基于MAS的SCADA研究

为了实现SCADA系统的并行化、智能化,提出了一种基于多Agent技术的实现方法。该方法通过对SCADA功能模块的封装,形成了具有学习能力、推理能力、交互能力的任务Agent模型。利用系统Agent的管理功能,实现了多Agent共同协作,完成较为复杂的操作。最后,利用开操作票为例说明多Agent的协作机制。     

基于智能Agent技术的网络教学系统设计与实现

本文分析了当前网络教学系统存在的主要缺陷,引入智能Agent技术,提出了基于智能Agent技术的网络教学系统模型,将系统中一个复杂的任务分解为多个子任务,每个子任务由相互协作的Agent来执行,通过Agent之间的交互来完成任务,深入分析了Agent之间的基本通讯行为、通讯机制,研究了Agent之间协作的基本理论,提高了现有教育教学网络系统的智能性、适应性和可扩充性,改善了网络教与学的效果,实现了真正的网络教育.     

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协作的服务选择模型

为了有效地实现自动Web服务选择,构建了基于多agent协作的服务选择模型.设计了多agent通信原语,实现了服务选择多agent间的交互协作;提出了基于模糊匹配的评价算法,为评价标准提供较为一致的度量;利用投票协议获取服务请求者偏好,并依此获取评价项的权值.实验结果表明,利用该模型服务选择有效性平均提高29%,平均服务选择时间仅为其他模型的42%,计算复杂度由O(n5)降为O(n2).     

一种动态博弈的多agent合作机制模型

利用博弈学习思想,以多agent系统为平台,提出一种基于动态无限博弈的多agent合作机制模型,以多阶段邀请、考核模式形成无限次重复博弈结构体.提出信任基准测度评价控制agent博弈选取的盲目性,使其理性计划各阶段决策.通过博弈结果反馈信息,动态调整agent博弈主体的收益函数,控制各agent间的协同合作优先级,实现闭环调控.将多agent组合构成智能结构体的基本单元,利用九宫格实验对该基本单元进行试验测试,验证多工况下,基于多种信任基准条件agent单元体间的协同合作机制.实验表明,信任基准可有效调整agent间的信任等级,促进系统中agent合作频率的提高.     

多Agent系统中的任务可调度问题

为了将Agent方法应用于应急系统等新领域,在对该类系统研究的基础上提炼出它们的公共特征,根据这些特征设计出一种MAS系统模型,并在该模型的基础上定义了相应的任务可调度问题.利用网络流模型对可调度问题进行了建模,证明了最大流算法可以求解该可调度问题,由此说明该问题是可多项式时间求解的.并且对于给定该问题的一个可调度实例,利用最大流算法还可在系统中找到一组Agent完成所有任务.通过对该网络流模型的进一步分析,得出并且证明了任务可调度判定的充分必要条件,利用这个结论可以快速判断当前任务是否可调度.     

众包式产品创新设计社区动态仿真建模

为了更科学的对众包产品创新设计社区进行管理,本文建立了基于复杂系统理论的多主体模型,该模型能够描述众包社区中各类人员的自主性、主动性和协作性,并完善的描述产品创新设计过程中的不同主体行为及结果,由此增强了对过程周期及产品质量的预测和分析能力。模型为众包社区的管理机制优化提供了新的工具和思路。     

多Agent系统中任务分配问题的分析与建模

针对多Agent系统(MAS)内外环境变化所产生的不确定性和任务分配序列决策的要求,利用马尔科夫决策过程(MDP)模型对MAS中的动态任务分配问题进行了分析和建模.其中,状态空间由各Agent的当前负载和待分配的任务组成,每一状态下有多种任务分配方案,利用迭代方法可以获得最佳的任务分配方案以实现系统长期收益最大化的目标.仿真实验表明,MDP模型可以合理地模拟MAS中任务分配的运作过程,并在小规模环境下方便地获取最优任务分配策略.     

分布式仿真系统验证工具设计与开发

为实现分布式仿真系统的自动验证,设计并开发了一个基于多Agent技术的验证工具．该工具采用形式化描述和校核方法完成多Agent系统的设计,利用Q学习算法实现多Agent之间的协调和协作,并使用面向对象知识表示方法表示了分布式仿真系统的验证知识,从而实现了统计验证、图灵测试和表面验证等任务．实际应用证明,该工具极大的提高了分布式仿真系统验证的自动化水平．     

政府主导下住宅产业化多主体协同机理及策略

针对现阶段我国住宅产业化的发展瓶颈,通过文献阅读和专家访谈的方法,从政府行为、企业行为、协同绩效3个维度识别出20个多主体协同影响因素及4个协同绩效指标.然后,基于9个假设,应用结构方程模型,构建政府主导下的住宅产业化多主体协同模型.最后,通过问卷调查法收集数据,从定量角度分析政府行为、企业行为和协同绩效3者之间的定量关系和影响程度,提出住宅产业化多主体的协同策略.     

基于多Agent的集装箱海铁联运信息系统模型

运用多Agent的技术，将海铁联运各参与方和运输工具定义为公司Agent和资源Agent，把运输任务分为外部任务和内部任务，在此基础上建立基于多Agent的集装箱海铁联运系统模型．用独立的Agent对各公司和不同资源进行封装，采用四个外部协议和一个内部协议协调Agent之间和其内部的任务，将海铁联运系统抽象为由公司Agent和资源Agent组成的多Agent系统．     

一种新的基于Agent流程建模方法

为了提高企业业务流程模型的柔性化程度和增强模型的敏捷运作能力,提出了一种新的基于Agent的流程建模方法.首先,该方法通过对传统的流程建模语言进行改进,以便更好地描述企业的多Agent系统体系结构;其次,为了体现模型系统中Agent的个体特性和交流协作能力,提出了转换法则,将Agent模型应用到等级反应计划体系结构中;从而实现了在仿真中能够可视化描述Agent行为,改变了传统企业模型的运作结构和工作机制,提高了工作效率.实验结果证实该方法的可行性和高效性.