复杂任务下的多智能体协同进化算法

针对多智能体系统在处理复杂任务时存在的低效率、高冗积、多智能体系统内协同模型算法存在交互冲突、资源损耗过高等问题,提出一种基于复杂任务的多智能体系统优化算法.在差分进化算法与局部优化算法的基础上对二者进行优化,结合强化学习的训练框架,构建训练网络,通过对学习步长进行修订,改变种群迭代优化准则,使得种群在计算力充足的情况...     

多智能体并行仿真框架

多智能体仿真具有广泛的应用前景。但是,现有的多智能体仿真和并行仿真无法解决数量庞大且具有复杂动力学特性的智能体仿真,因此研究这类多智能体的有效仿真具有重要的意义。为了能够有效仿真这类系统,设计了一个两层的多智能体并行仿真框架,指出了该框架中面临的挑战。除此之外,针对仿真中提高仿真效率的挑战,作者提出了一种加快仿真速度的方法。实验结果表明该方法可以明显提高仿真效率。     

基于协进化方法的多智能体协作系统体系结构及其仿真框架

通过分析多智能协作问题的研究现状，借鉴自然界中物种之间协同进化机制而得到的协进化计算思想，提出了基于协进化机制的多智能体系结构和协作方法，介绍了协作化智能体的分层设计方法，协进化智能体之间以及智能体与环境之间的交互过程，并设计了基于协进化方法的多智能体系协作系统仿真框架，以多武器平台协同的控制对抗仿真系统为背景进行了实验研究。     

Actor-Critic框架下的多智能体决策方法及其在兵棋上的应用

将人工智能应用于兵棋推演的智能战术兵棋正逐年发展,基于Actor-Critic框架的决策方法可以实现智能战术兵棋的战术行动动态决策.但若Critic网络只对单算子进行评价,多算子之间的网络没有协同,本方算子之间各自行动决策会不够智能.针对上述方法的不足,提出了一种基于强化学习并结合规则的多智能体决策方法,以提升兵棋推演...     

基于多智能体的作战仿真系统成员设计

介绍了应用多智能体技术设计基于HLA平台的作战仿真系统的成员设计方法、并对应用模糊推理机技术，构建仿真成员的方法进行了详细说明．该方法提高了作战仿真系统的仿真效果，是Agent技术在作战仿真系统上的探索和应用．     

面向方面的多智能体分布仿真平台设计优化

围绕大规模多智能体分布仿真平台的软件体系结构设计问题,提出软件设计的关注点空间模型,然后基于关注点设计—实现二元关系形式化描述横切关注点问题;使用面向方面建模方法对仿真平台中交错关注点进行分离;并对具体实现系统使用面向方面编程进行体系结构与代码优化。研究结果表明,方面的使用可以在不同关注点模块化中获得对系统软件系统结构设计的改良,且将使系统具有精简的代码,更少的设计和实现组件和组件间更低的耦合。

Abstract：

To deal with the software architecture problem of designing a large-scale distributed platform for multi-agent simulation, a concerns space model for software design was proposed. Then a binary relationship mapping from design concerns to implemented component was used to formalize the cross-cutting concerns relevant problem. With aspect-oriented modeling techniques, tangling concerns in the simulation platform were separated more explicitly. Finally, architecture and code optimization work was done on the implemented platform with aspect-oriented programming. Results show that the use of aspects allows the construction of target system with a significant improvement in the software architecture. Also, the use of aspects resulted in： fewer lines of code, fewer design and implementation components, and lower coupling between the components.     

基于多智能体的无线传感器网络仿真平台的研究

超大规模的无线传感器网络系统通过个体协同表现出群体智能行为特性，其理论分析和物理实验系统构建的困难使得仿真成为目前的主要研究手段。因此，采用基于角色的面向Agent程序设计方方法，从体系结构、角色类划分、角色间关系、角色绑定以及Agent类设计等方面论述了无线传感器网络仿真平台的设计与实现。该平台不仅能模拟无线传感器网络系统的功能执行，而且能体现其群体智能行为特征。     

稀疏奖励下多航天器规避决策自学习仿真

为了提高航天器编队对多拦截器规避能力,针对传统程序式机动规避成功率低的问题,提出一种基于深度强化学习的多智能体协同自主规避决策方法.其中基于Actor-Critic架构设计了一种多智能体强化学习算法,为解决该自学习算法信度分配问题,提岀加权线性拟合方法;对于任务场景稀疏奖励问题,提岀基于逆值法的稀疏奖励强化学习方法.根...     

复杂工业过程多智能体协调Petri网模型

分析了复杂工业过程下的多智能体体系系统所面临的问题,探讨了有关多智能体系统的协调地,采用并行处理技术,建立Ｐｅｔｒｉ网模型,对复杂工业过程多智能体协调进行了模拟。     

基于多智能体仿真的新产品市场扩散研究

基于多智能体的仿真是一种基于微观个体行为的建模仿真方法,具有广泛适用性、分布性、智能性和交互性等特征.本文首先指出了多智能体仿真系统的优势,探讨了多智能体仿真的基本思路,然后构建了一个基于多智能体的新产品市场扩散仿真模型,最后应用多智能体仿真平台AgentSheets实现了该模型.     

基于CAS理论的多智能体战斗模型仿真研究

为了研究基于复杂适应系统理论的多智能体仿真模型的演化、涌现规律,在Swarm平台上建立了一个多智能体的战斗模拟仿真系统,并对战斗过程双方Agent数量和实力的演化进行了模拟仿真,得到了和传统数学模型不一致的结果.基于复杂适应系统理论的多主体仿真模型可以模拟复杂系统的微观行为,进而能够显现出系统宏观涌现现象,非常适合模拟复杂的战争系统.     

多范式人工社会建模与多智能体仿真平台框架

ACP（Artificial Society,Computational Experiments,Parallel Execution）方法是一种新的解决突发事件应急管理的理论方法。基于ACP方法和多范式建模理论,提出了多范式人工建模方法及其运行支撑多智能体仿真环境,利用模型变换支持人工社会多领域建模,改造基于组件的并行仿真支撑形成支持FIPA（Foundation for Intelligent Physical Agents）协议的多智能体仿真引擎。以此为基础,最后提出了多范式人工社会建模与多智能体仿真平台框架。包括人工社会建模环境、人工社会运行环境和人工社会实验环境。该框架同时也是＂非常规突发事件模拟仿真与计算实验集成升华平台＂的重要支撑。     

基于分层SLAM的空地多智能体协同导航

针对单一智能体在导航过程中存在全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）易受遮挡或干扰,惯性导航存在误差累积的问题,提出基于视觉的分层即时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）空地多智能体协同算法。通过建立系统模型,采用基于扩展卡尔曼滤波融合欧氏点、逆深度点、锚定同质点3种不同特征点的分层SLAM算法,实现了对导航系统的辅助和增强。针对空地协同场景设计并开展了仿真实验。结果表明,空地多智能体协同算法可以将位置误差降低40%;而在使用锚定同质点以后,误识别率由49%降低至4%。实验验证该算法具有良好的定位精度、实用性和有效性。     

基于多智能体的坦克分队对抗仿真模型研究

文章根据目前对抗仿真研究所面临的困难,结合军事对抗仿真本身所固有的复杂性,运用基于Agent的复杂系统分析与设计方法,对坦克分队的对抗仿真进行了研究。提出了一种基于HLA的多智能体组织协作方式,这一方法充分利用了HLA和基于多智能体的建模方法的优势,是一种构建坦克分队对抗仿真的有效方法。对坦克Agent的体系结构进行了研究,并在HLA的技术框架下,构建了基于Agent的坦克分队对抗仿真模型,用面向对象的方法对坦克Agent进行了实现。基于HLA的多智能体系统仿真研究,将是今后军事仿真领域的一个重要研究方向。     

基于多智能体的坦克分队作战仿真模型构建

坦克分队作战仿真系统开发是一项很复杂的工程,各组成要素之间的活动很难进行定量分析和描述,战场情况也复杂多变,具有不可预见性和不可再现性。基于目前坦克分队作战仿真的发展现状,结合计算机软件技术的最新成果---Multi-Agent技术,提出了基于Multi-Agent的坦克分队作战复杂系统分析与设计仿真模型,论述了该方法的巧妙机制;并根据Multi-Agent的特点,介绍了运用Swarm建模和开发工具对Multi—Agent的坦克分队作战仿真的实现。     

基于多智能体的城域混合交通仿真系统的体系结构

以多智能体技术为手段，结合我国混合交通流的组成和复杂性特征，建立了一种分布式混合交通流模型，并提出了基于多智能体的城域混合交通仿真系统的体系结构。所提出的交通流模型能够充分发挥智能体的自治性和相互协作性，体现我国城域混合交通流的复杂性特点。提出的交通仿真系统结构简明严谨、界面友好、易于扩展，适用于智能交通领域。     

一种复杂系统研究方法——基于多智能体的整体建模仿真方法

本文在对一般复杂系统进行研究分析的基础上,针对目前国内外的研究现状,提出了一种研究复杂系统的新方法－基于多智能体的整体建模仿真方法,对这种方法的操作流程和步骤进行了详细的说明,并介绍了支撑这种方法的ＳＷＡＲＭ仿真平台,最后指出了这种建模仿真方法在军事和经济系统中的应用前景。     

基于多Agent理论的舰炮武器系统研究与仿真

舰炮武器系统(ShipborneArtilleryWeaponSystem,SAWS)是一种大规模的、复杂的系统,原有的系统结构已不能满足现代化战争的要求,需要一种新的理论来为它注入新的活力。根据其特点建立了基于多Agent系统的结构模型,并提出了一套适合于SAWS的协作机制,最后通过三维动画仿真对其可行性进行了验证。仿真结果显示了这种方法是可行的。基于多Agent的舰炮武器系统提高了系统的自组织、自适应能力,一改原来的封闭结构,使武器设备有效互连,协同作战,大大提高了舰炮武器系统的作战的灵活性。     

数字电力中智能仿真的设计研究

将人工智能技术与计算机仿真技术相结合构成智能仿真计算机系统，为计算机仿真带来了前所未有的机遇和挑战。本文将基于人工智能设计的概念用于计算机仿真的建模、算法、人机接口及软件的研究，讨论了智能仿真系统的概念和智能建模、智能算法和智能接口的设计方法。作为智能仿真的应用实例，在分析常规的电网调度员培训仿真系统的基础上，给出了电网调度员培训智能仿真系统的体系结构，并详细介绍了智能教员控制子系统的实现技术和方法。     

一种非真实感绘制的多智能体仿真方法

提出了一种非真实感绘制的多智能体方法。绘制过程分为三阶段:轮廓绘制、素描绘制和多层涂色,每阶段分别由一类智能体进行模拟绘制。绘制智能体定义为具有一定生命周期、类型标识、特征标志等属性以及一定行为特征的智能体,它们不断与绘制环境交互,由局部环境激励触发它们不同的绘制行为。通过自适应地调整行为,绘制智能体能够搜索到各自的特征像素并进行特征绘制,从而完成各自的绘制任务。实验表明,此方法能够较好地模拟画家创作过程。