基于Agent的行为建模在虚拟环境中的应用

虚拟环境中应用的基于Agent的行为建模技术主要有:反应型Agent建模、混合型Agent建模和多Agent建模,对这些技术进行了分析与对比。并在此基础上介绍了南京大学虚拟足球比赛系统应用的基于Agent的行为建模方案,该方案综合运用了各种建模技术。最后展望了行为建模技术的发展方向。     

基于多Agent的面向中小企业的供应商选择系统

面向中小企业构建了基于多Agent系统的供应商选择模型.系统综合了供应商评估及供求风险控制下的最优供应商数量决策问题,并考虑了决策者对中小企业供应商选择的影响.阐述了多Agent系统的架构及各Agent之间协商的过程,并给出了仿真算例.     

AOSE中Agent行为的形式化定义与描述方法

为了支持多Agent软件系统的设计与开发,提出了一种基于形式化方法的Agent行为的定义与描述方法.该方法从Agent的状态、动作、动作序列到活动,采用形式化描述语言,逐步建立对Agent行为的定义和描述,该方法结构清晰,可理解性和可操作性强,能够有效地表棕并发性的Agent行为,为在基于AOSE的多Agent软件系统设计中,进行Agent行为特征的分析、定义和描述提供了一套有效方法.     

基于多Agent系统的导弹突击行为建模方法研究

在战争复杂适应系统CGF仿真行为建模中,引入Agent理论和技术,提出了一种基于MAS的战术导弹群突击行动的行为建模方案,该方案支持各Agent成员的自主行为、协作行为,可用于解决CGF实体在虚拟战场中的态势评估、决策制定、学习等行为,为CGF实体在分布交互式仿真中智能行为的逼真仿真提供了基础。     

基于Agent的居民就医选择建模与仿真

基于Agent建模仿真是医疗服务领域中问题研究和政策分析的一种新方法。在分析目前医疗领域中居民就医选择现状的基础上,基于Agent的建模方法,对医疗系统中的主要对象——医院、社区医疗服务机构、居民的行为进行了建模,开发了基于Anylogic的居民就医选择的仿真原型,研究了居民的就医选择问题,分析扩大不同医疗机构的费用差距及增加区域内社区医疗服务机构数量两项政策对居民就医选择的影响。实验结果说明通过调节医院与社区诊所的医疗服务的价格比,能够影响居民就医选择,但增加医院的医疗服务的价格会造成部分低收入居民无法就医;区域内社区诊所与医院的比例在2~4倍时,对降低居民无法就医的比例是有效的。     

基于Multi Agent的空战作战行为协同方法

针对空战中多种作战行为的最优协同使用,构建了Multi Agent模型,该模型由网络接口层、中央协调层和作战行动层三层组成。在中央协调层中,提出了中央协调算法以实现作战行为的协调使用。该算法通过引入影响因子建立综合作战效能模型,反映了多种软硬杀伤武器、飞行控制系统和传感器系统协同使用时各作战行为的交互影响作用。综合上层全局作战意图和底层行动单元获取的信息,得到所有协同方案的预估综合作战效能。通过以综合作战效能预估值最大为准则,动态寻优所有组合空间的方法,可获得最佳协同方案。通过仿真得到在动态战场态势下的作战行为组合为最佳协同方案,表明了该协同方法的正确性。     

多Agent仿真中Agent行为的形式化描述方法

提出了一种从状态、动作、动作序列到活动,逐步地建立对Agent行为的形式化描述方法。该方法能有效地用于多Agent仿真系统的设计中Agent行为特征的分析、定义和描述。     

基于Agent的网站促销下消费者行为仿真研究

应用Agent建模与仿真方法研究网站促销条件下的消费者购买行为特性. 在分析了网络购物环境下消费者行为影响因素的基础上,建立了消费者、网站、情境行为模型. 在问卷调查基础上设计了消费者的偏好规则及购买决策规则,以此构建了分析不同促销策略、促销情境的情况下不同消费者购买决策行为的Agent仿真模型,并用REPAST 实现了该模型. 仿真结果显示了有无促销策略对不同性别、年龄、收入、促销情境条件的消费者购买率变化情况. 研究表明,该模型可通过消费者购买行为的涌现现象来分析、预测不同情境下不同促销策略的影响效果.     

基于多进程的Agent行为描述及其仿真调度研究

在基于Agent的作战仿真中,描述作战实体的Agent的行为异常复杂,采用传统的面向事件例程的仿真策略,会使Agent仿真模型的描述和执行缺乏灵活性和可扩展性,不利于降低建模仿真的复杂度。提出采用进程交互法作为基于Agent的作战仿真的基本仿真策略,将Agent在物理域、信息域和认知域内的行为描述为不同的进程,降低各域内行为描述的耦合性,增强Agent行为模型的可扩展性,并通过进程交互仿真的控制方法约束各行为进程的启动、挂起、继续运行和终止,无需模型开发人员管理Agent行为进程的调度。这种方法使Agent行为描述更加清晰和易于理解,有效降低了Agent行为描述和仿真调度的复杂度。通过一个应用实例,验证了提出方法的有效性。     

GDSS中自治、协作Agent的研究

提出采用Agent实现柔性、开放、智能GDSS的设想，研究利用OOP实现Agent的方法和途径，探索通过扩展Java Bean及其元行为实现自治的、协作Agent的具体步骤和方法，旨在通过构造模块化的具有自治和相互协作功能的Agent来实现GDSS的柔性和智能性，达到提高群体决策效率、降低GDSS开发成本的目的。     

SOFT CONTROL ON COLLECTIVE BEHAVIOR OF A GROUP OF AUTONOMOUS AGENTS BY A SHILL AGENT

This paper asks a new question： how can we control the collective behavior of self-organized multi-agent systems？ We try to answer the question by proposing a new notion called ＇Soft Control＇ which keeps the local rule of the existing agents in the system. We show the feasibility of soft control by a case study. Consider the simple but typical distributed multi-agent model proposed by Vicsek et al. for flocking of birds： each agent moves with the same speed but with different headings which are updated using a local rule based on the average of its own heading and the headings of its neighbors. Most studies of this model are about the self-organized collective behavior, such as synchronization of headings. We want to intervene in the collective behavior （headings） of the group by soft control. A specified method is to add a special agent, called a ＇Shill＇, which can be controlled by us but is treated as an ordinary agent by other agents. We construct a control law for the shill so that it can synchronize the whole group to an objective heading. This control law is proved to be effective analytically and numerieally. Note that soft control is different from the approach of distributed control. It is a natural way to intervene in the distributed systems. It may bring out many interesting issues and challenges on the control of complex systems.     

基于竞争策略的链式智能体遗传算法用于特征选择的研究

针对特征选择问题,提出了基于竞争策略的链式智能体遗传算法(LAGA).该LAGA算法包含链式智能体网络结构,邻域竞争,自适应交叉,自适应变异,优良个体替换策略,自适应结束等部分,该算法能较好的保持智能体的多样性,在进化中既较佳的继承了优良个体的基因,又有效地搜索了新的空间.多组实验结果表明,通过该算法选择得到的最优特征子集具有较好的稳定性,较高的识别准确率和较低的网络分类器维数复杂度.     

面向战争问题的群体行为建模研究综述

群体行为建模是当前非常热的一个研究领域,也是通过模拟手段研究现代战争问题在社会域需要涉及的一项重要内容.从群体行为建模的相关概念入手,从军事运筹学的角度对当前群体行为建模的基本理论和基本方法以及应用情况进行了综合的概括,最后对当前的研究现状从整体上进行了总结.     

基于情绪的人工生命行为选择机制研究

揭示了基于情绪的行为选择机制.环境意义事件以反馈情绪方式为生命体感知,而驱动大脑进行思维活动,形成行为方案;生命体对行为方案进行评价,产生驱动情绪,驱动行为实施;行为作用于意义事件产生结果再以反馈情绪形式为生命体感知,往复循环形成情绪行为机制;借鉴前景理论,建立行为特征函数对情绪进行量化;依据情绪强度趋高和中等情绪行为高效原则建立情绪行为选择机制.运用人工生命Swarm软件平台进行模拟,验证了情绪行为选择机制正确性.     

供应链物流服务集成商选择的群体决策方法

物流服务的集成已经成为供应链之间进行竞争的主要优势来源之一,因此从供应链的角度,研究集成物流服务的采购问题至关重要.为此,针对供应链的物流服务集成商的评估选择问题,描述了集成物流服务的采购流程,提出了E-层次德尔菲法,建立了物流服务集成商的评估指标体系,构建了基于E-层次德尔菲法和多目标规划模型的群体决策方法,最后通过实例说明了利用该方法进行评估选择的具体过程.     

Multi Agent动态分组模型用于多无人机协同任务分配

多无人机协同任务分配应用Multi Agent系统模型时需考虑对大规模Agent的分布式管理和动态协调。协同任务分配将每一无人机视为系统中一个Agent,对全体Agent进行动态分组,分别提出决策Agent及成员Agent的动态分组模型和评价函数,由决策Agent管理和协调本组全体Agent执行任务,降低了大规模任务分配的决策成本并有利于实现全体Agent协同。仿真实验验证了模型及算法有效性。     

基于Agent的作战方案自动生成系统研究

智能体技术在军事领域得到了广泛的应用,过程推理系统可用于作战方案的自动生成。为实现快速、准确地生成作战方案,为指挥员提供决策依据,对过程推理系统的战术目标集进行分类处理、对所选作战规划进行合并处理以及对更新状态规则和评价标准进行改进,提高其运行效率,实现对战术目标的批处理。通过一个实例描述其军事运用,表明该方法可提高作战方案生成过程的运行效率。     

基于信息熵的景象匹配区选取方法

提出一种基于信息熵的景象匹配区选取方法。根据基准图的适配性要求,分别以改进的图像信息熵、Frieden灰度熵和归一化平均互信息作为特征指标,考查基准图的景象信息量、特征稳定性和区域唯一性,并以此为依据,采取分层选取策略选取基准图。仿真和实验结果表明,所选基准图具有较高的自匹配概率和较小的匹配误差,能够满足适配性要求。