面向组织动态联盟的多Agent的GDSS体系结构

重大战略决策系统是一个开放的复杂巨系统，其结构复杂、非结构化程度高，实现难度大，是群决策支持系统研究的难点之一。为了更好有效地利用和组织参与决策的部门，通过分析多Agent和动态联盟的特点，提出将多Agent与动态联盟相结合的思想，建立了面向组织动态联盟的Multi-Agent的群体决策支持系统的体系结构。系统采用战略层、战术层和操作层的三层体系结构是有效组织多部门决策的重要手段。各部门决策层由多Agent构成完整子决策系统，使得部门决策层既可以单独使用，也可以作为动态联盟组织的一部分参与重大战略决策，提高了系统的灵活性。     

多Agent系统之间的通信与协作机制初探

在MAS中，多Agent之间通信和相互协作一直是多Agent系统研究的重要内容，多Agent间的通信方式有：无通信模式，黑板模式，消息传递模式，方案传送模式；协作方法有：合同网，黑板模型，结果共享与功能精确的协同方法，市场机制。     

开放、自适应、分布式多Agent系统

阐述了多Ａｇｅｎｔ系统开放、自适应的含义，指出开放、自适应多Ａｇｅｎｔ系统应具有的特性．分析了当前ＤＡＩ研究的现状，提出了进一步要研究的问题．     

基于多Agent技术的低可观测飞行器任务规划求解方法

为了提高低可观测飞行器任务规划系统的规划效率，应用分布式人工智能多Agent智能体技术，建立了飞行器任务规划系统求解方法。在描述任务规划目标函数和约束条件基础上，对系统组成、Agent类型定义、分层考虑及Agent之间的协商通信进行了系统研究。使用这种方法可将复杂问题分解为较简单的问题进行分步式求解，具有缩短规划时间、减少规划费用、提高规划质量等优点。     

多Agent系统合作问题求解的任务分配研究

在多Agent系统合作问题求解中,任务分配是一个重要的环节。本文提出了一个任务分配方案,该方案能较好的协调Agent的资源状况,使整个多Agent系统高效运转。     

基于多Agent系统的物流供应链任务分配模型设计

针对传统的物流供应链任务分配模型存在的任务成本过高的问题,设计了基于多Agent系统的物流供应链任务分配模型.首先对物流供应链任务以树状图的形式进行分解,然后对任务中存在的变量进行计算.依据获得的任务变量确定函数约束,得出具体的任务分配计算函数.在此基础上,采用Agent结构来进行运算执行,将设计的函数导入结构中,实现...     

基于多Agent系统的动态网络系统拓扑结构故障诊断方法

动态网络系统拓扑结构异常与故障呈对应关系,在拓扑结构不确定时,通过自组织算法能准确地实现动态网络拓扑结构的识别,是实现故障诊断的一种有效途径.提出了一种基于多Agent系统原理的动态网络系统拓扑结构识别方法,建立了故障诊断系统结构模型,提出了一种具有容错协调机制的邻居Agent搜索算法.以16节点动态网络系统为对象进行了仿真分析.结果证明,该方法能够有效地识别动态网络系统拓扑结构.     

基于多Agent的远程天气会商系统

Agent和多Agent系统是一个具有广泛参与面的研究领域，它为解决复杂的分布式环境下的交互问题提供了新的认识视角和理论框架。将多Agent技术引入远程天气会商，提出了基于多Agent的远程天气会商系统方案，建立了可行的系统结构与模型，给出了Agent的结构，并对主要的Agent进行了描述。     

多Agent计算组织及其建模方法研究

主要从管理的角度分析主体计算组织的典型特性，探讨计算组织的定义，概念集合，并在此基础上提出一种将人工智能技术与组织设计原理相结合的计算组织建模方法，该方法的基本思路是将复杂多主体系统看作一个多主体组织，依据组织设计原理分析多主体系统组织特性，从组织结构和组织过程两个方面建立多主体组织模型，从而形成多主体系统客观结构和功能需求的严格规范；然后，根据现有技术和可用资源确定承担各类组织职能的多个主体，由此确定了各主体的职责和粒度，为多主体计算组织的机上实现建立清晰的宏观框架。     

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.     

基于MAS的动态协作任务求解模型与算法

为提高动态网格资源的利用率,提出了基于多智能体系统博弈协作的任务动态分配和协作求解模型,建立了网格资源调度模型和任务求解算法,证明了资源分配博弈中Nash均衡点的存在性、唯一性和Nash均衡解。该方法能够利用用户智能体的学习和行为能力,使得用户的资源申请和任务调度具有较高的合理性和有效性。进行了供求关系中竞价博弈的模型试验。实验结果表明,资源调度算法不但可以有效减少延迟,而且在响应时间的平滑性、吞吐率及资源利用率方面比类似方法要好。使得整个网格系统供需合理、负载均匀。     

一种基于敏捷制造思想的自动化车间任务动态分配方法

描述了适于网络化制造环境的一种分布式调度方法。基于工厂局域网络信息提出了一种分布式系统中的动态任务分配算法。设计目的是取得在成本代价,负载均衡等待时间以及系统效率等综合指标上的优化。     

基于市场机制的多机器人救火任务分配策略

为解决多机器人系统领域中动态分布式任务分配的问题,对多机器人合作救火任务进行研究。建立了多机器人动态环境下合作救火任务的模型,并针对任务特点提出了一种基于市场机制的任务分配策略。在出价公式的构造上同时考虑了距离、火势、时间等因素,符合救火任务动态任务分配的要求。并在自主开发的仿真试验平台上进行了仿真验证,对试验结果进行了分析。实验结果表明,该分配策略在不同工况下均能高效地实现多机器人救火任务中的动态分布式任务分配问题。     

异构资源分配问题的多智能体系统求解方法

采用多智能体系统求解方法, 将异构资源分配问题建模于分布式广义分配问题框架下, 利用智能体间的联合搜索实现复杂异构资源分配问题的高效求解. 先利用前期搜索过程中获得的知识, 智能体预测谁更有能力求解当前子问题; 再通过建立决策模型, 智能体动态、 智能地改变搜索顺序, 以加速全局可行解的求解. 该非集中式框架能提高问题的求解效率, 增加动态可扩展性. 实验结果表明了该方法的可行性.     

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。     

一种多机器人的任务分配和自动协商的方法

提出了一种多机器人的任务分配和自动协商的方法。在进行任务分配时充分考虑机器人的真正性能;构建自动协商的模型时,改进最小二乘法支持向量回归算法（LSSVR）,用于估计对手的谈判效用,并采用鲁棒控制器的输出反馈变量来限制优化实用性能指标,然后提出协商和再分配的协议来提高实时性和任务分配效率。最后,通过仿真实验来验证次方法的有效性。     

雷达干扰资源分配的模糊多属性动态规划模型

雷达干扰资源分配是电子对抗领域的一个重要研究课题，合理干扰资源的分配可使有限的干扰资源发挥最佳的干扰效果，另外干扰决策都需以资源分配作为基础。该文利用多局性决策方法和模糊集理论，确定适合于雷达干扰效果评估的模糊优选模型；用动态规划原理建立了适合雷达干扰资源分配问题的模型。文中实例表明，该方法是可行、有效的。     

双层网络中一种协作博弈的动态资源分配方法

针对双层网络模型中宏小区用户层和毫微微小区用户层存在共信道信号互相干扰的问题,提出了一种协作博弈的动态资源分配(CGDRA)方法.该方法首先根据宏小区用户的路径损耗和QoS需求,对宏小区用户层的发射功率进行分配,然后以所有毫微微小区用户的数据速率之积作为效用函数,以毫微微小区用户的QoS需求为约束条件,构建了毫微微小区用户层总发射功率受限的协作博弈模型,并采用动态子载波分配算法和自适应功率分配算法得到了该博弈模型的低复杂度近似最优解,优化分配了毫微微小区用户的频谱资源和发射功率,提高了系统的传输速率.仿真结果表明:在双层网络中,CGDRA方法在系统数据速率和用户的公平性上获得了较好的折中;与最大最小公平性算法相比,系统的数据速率提高了30％;与最大速率算法相比更加公平.     

基于SVM的CPU-GPU异构系统任务分配模型

为了改善异构系统的性能和效率,提出并实现了一个两阶段的任务分配模型.该模型对预分配给CPU和GPU的任务集进行多轮调整,以此最大程度地缩短程序的执行时间.首先,使用支持向量机进行任务预处理,支持向量机将任务分成CPU型和GPU型;然后,根据预处理结果以及处理器的特征和状态,并在对分配集合进行多轮调整后实施实际的任务分配.本模型在具体的异构系统中实现,使用多种基准程序进行检测.实验结果表明,对比其他任务分配算法,本文算法能够使性能获得平均43.54%的提升.     

作业调度问题的合作求解方法研究

作业调度问题是一类典型的困难组合优化问题，基于知识的多智能主体系统为解决此类问题提供了一种新的思路，在生产作业管理中引入多智能主体技术，可以很方便地用智能主体及多智能主体系统描述制造系统及其组成要素的行为与运动机制，作业调度通过智能主体之间及多智能主体系统的合作加以实现，达到预定的运行目标和状态，构造了单个智能主体的结构，对作业调度问题中存在的三种主要冲突类型与基于知识的协商消除冲突的方法及其步骤进行了探讨，提出了基于知识的多智能主体合作求解方法。