基于主体Agent上的意图表示

主体Agent是机器世界中具有“思维”的个体，思考型Agent的最大特点就是将Agent看作是一种有意识系统（Intentional System）。人们设计基于Agent系统的目的之一是把它们作为人类个体或社会行为的智能代理，这样的Agent应该能模拟或表现出被代理者所具有的意识程度（Intentional Stance），如信念、愿望、意图、目标等。文章讨论对Agent思维状态涉及到的几个概念。     

混合型模糊Agent结构

针对实际系统所具有的内在不确定性,提出了一种具有学习能力和通信能力的混合型模糊Agent结构,该结构由学习模块、通信模块、控制算法模块、知识模块和输入输出模块组成.文中根据Agent本身所具有的模糊性,定义了它的模糊愿望集、模糊信念集及模糊意图集,介绍了每个模块的作用及工作原理,同时给出了Agent以自治方式工作的流程图.仿真结果表明,这种混合型模糊Agent可实现对复杂系统在3种状态下的稳定控制,具有较强的学习能力和适应性.     

基于BDI的Agent动态推理模型

本文基于慎思式Agem的理论,研究如何发展Agent的适应能力,对现有Agent的推理模型作了改进,提出了一个具有动态推理能力的Agem模型,在文章的最后用一个简单的事例验证了这种推理过程的合理性。     

多Agent模糊概率信念逻辑

在经典信念形式化研究中,信念在某一可能世界中的真值取值范围是{0,1）。基于新模糊集合论给出信念真值的模糊真值计算方法,将信念的真值取值范围推广到[0,1]。在这样模糊逻辑框架下,将广义概率Aumann语义推广到广义模糊概率Aumann语义,从而建立多Agent模糊概率信念逻辑。在该逻辑中,给出多Agent模糊概率信念逻辑的语法和语义,并且证明了该逻辑系统的可靠性。     

愿望在3-4岁儿童信念理解中的作用

研究考察愿望在3-4岁儿童信念理解中的作用。采用两个得到不同结果的错误信念任务变式,即Cassidy(1998)和Ziv等(2003)使用的任务,在被试和实验条件相同的情况下对结果进行比较。结果发现,两个任务得分没有差异,即愿望性对3-4岁儿童错误信念任务得分没有影响,将经典错误信念任务中的愿望性加以控制没有提高3岁儿童的表现。但是,与Ziv(2003)范式中被试处于机率水平的通过率不同,Cassidy(1998)的范式通过率低于机率水平,结合以往研究结果分析,愿望对信念理解的影响可能会出现在处于错误信念理解的最近发展区的个体身上。     

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.     

一种进化Agent计算模型

提出了一种具有进化功能的多Ａｇｅｎｔ计算模型。Ａｇｅｎｔ作为自主活动的实体，在求解空间内具有自复制、扩散及死亡等进化行为。通过Ａｇｅｎｔ的不断进化，获得问题的最优解。详细叙述了Ａｇｅｎｔ的进化行为，给出了实现该模型的算法流程，并讨论了该算法在图像边缘检测中的应用。实验结果表明，该模型算法具有快速，高效等优点，特别适用于特征提取及检测问题。     

基于偏好关系的动态意图模型

研究了主体的意图模型，重点研究了决策理论中的偏好关系与主体意图的结合，根据决策理论中的偏好关系，提出了主体目标的偏好关系和层次结构，针对已有的主体意图模型与实际应用存在严重的“代沟”等问题，提出了一个基于偏好关系的动态意图模型，该模型简单，自然和实用，能客观地反映主体意图的动态性，稳定性，并发性和相关性等特征，并且能将动态性和稳定性（互相素质的两个性质）有效地统一在该模型中。     

基于多Agent系统的计算机病毒免疫检测模型

目的 研究在局域网内检测、防范病毒的智能型病毒检测模型。方法 应用多Agent技术与生物免疫系统原理相结合的方法设计计算机病毒检测模型。结果 模型继承了生物免疫系统原理，并结合了多Agent系统的推理性和协作性等特点，具有较强的快速反应能力及自我演化功能等特点。结论 生物免疫原理与多Agent技术相结合可快速有效地检测局域网内的病毒，并能提高计算机对病毒的免疫能力。     

基于博弈论的多Agent协商模型

在开放、动态、具有自适应性和自治性的多Agent系统(MAS)中,协商是多Agent系统实现协调、协作和解决冲突的关键．博弈论是使用严谨的数学模型研究冲突条件下最优决策问题的理论,本文以此为数学工具,基于对时间的限制,结合协商的历史知识,考虑各协商者在拥有不完全信息的情况下,提出了基于博弈论的多Agent协商模型(GTMANM),并给出了协商策略求解的算法描述,用以来解决分布式环境下不完全信息的多人协商决策问题,以获得最大的期望收益,为以后把博弈论中其他更复杂的博弈思想引入到多Agent协商中来奠定了基础．     

一种Agent组织信任计算模型

Agent信任研究已经成为多Agent系统理论研究的重要内容,但目前大多数研究都是关于个体Agent信任和声誉,较少涉及Agent组织信任研究;而且,开放网络环境中存在着的大量不精确和不完全信息,导致信任计算置信度不高.针对上述问题,以概率论为工具研究Agent信任,结合交互频率给出一种Agent组织信任计算模型CMAOT,其算法的计算复杂度是多项式级,并提出了4条基本性质.实验结果验证了该模型的计算可行性和效果,改进了Jennings等人的工作.     

一种进化Agent计算模型

提出了一种具有进化功能的多Ａｇｅｎｔ 计算模型。Ａｇｅｎｔ 作为自主活动的实体,在求解空间内具有自复制、扩散及死亡等进化行为。通过Ａｇｅｎｔ 的不断进化,获得问题的最优解。详细叙述了Ａｇｅｎｔ 的进化行为,给出了实现该模型的算法流程,并讨论了该算法在图像边缘检测中的应用。实验结果表明,该模型算法具有快速、高效等优点,特别适用于特征提取及检测问题     

基于多Agent系统的电子商务模型

近年来，以Internet和WWW为开发平台的各种技术的迅猛发展，使得在Internet上进行信息传递和交换所具有的方便、快捷、廉价等优点应用于商业贸易成为可以预料的趋势．网络、分布式计算和数据库等技术的完善以及各项法规的健全，使得基于Internet的电子商务的兴起和推广成为可能．该文构造了一个应用于电子商务领域的多Agent系统模型——MAUSEM．模型中重点分析了基于多Agent系统的买方商务网站的结构．对模型中使用的Agent命名和定位方法、系统内Agent间和系统与其他系统间的通信模型、系统安全策略等进行了说明和分析．     

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。     

规则参数制约下信念、期望及意图主体的前提-结论模型演化机制

把外界刺激、知识库中的规则离散为基本元素并且和信念、期望及意图主体(BDIagent)的前提结论结合在一起,用可学习的函数关系表示了信念、期望及意图的相互转换机制。BDIagent通过生长和演化在规则库中留下痕迹,此痕迹对规则圈中的优先树进行修改,BDIagent在内部函数作用下生长变大,在外部函数作用下演化为友员主体,也可以蜕变为面向对象的类;演化生长为具有各种用途的、在一个整体前提下有机组合的各种功能单位。这种主体可方便地建造适应于许多智能领域的应用程序,使其成为面向自组织设计的基本概念与基本数据结构,以这种算法结构为基础能构造出自组织设计所需要的主体工作平台。     

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.     

基于多Agent技术的物流管理系统模型研究

为了提高制造业物流管理系统的智能性和高效性，对现代物流系统的特点和现状以及多Agent技术的特点进行了分析，并阐述了如何利用多A gent技术建立物流系统模型，提出了以库存管理为中心的物流管理模型，同时利用Interet/Intranet技术和多Agent技术建立物流系统模型，以此模型为依据，将物流管理系统和生产管理信息系统结合起来，建立了一个基于多Agent技术的物流管理信息系统，并在实践中得到了成功应用。     

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的监控调度系统软件模型

针对传统监控系统软件的缺陷,本文在介绍Agent概念的基础上,对Agent技术在监控系统中的应用进行研究,提出了基于多Agent的监控调度系统软件模型,并在实际中进行了应用.     

多Agent系统探究

随着Agent技术和理论研究的深入,对多Agent系统的研究也逐渐成为热点。多Agent系统研究的重点在于由多个Agent构成的复杂系统的原理和Agent之间的协调与交互机制,以便Agent能选择有利于系统联合目标的行为。本文从Agent及多Agent系统产生、研究基础,以及多Agent系统学习方法等对多Agent系统进行初探。