基于FIPA的实时多Agent股票买卖原型系统

提出了一个以CORBA作为底层并与FIPA兼容的实时多Agent股票买卖原型系统.在股票市场中,定义了四种不同类型的股票Agent.该系统由一个实时Agent通信层和一个实时CORBA层构成.在实时Agent通信层,FIPA Agent通过本文扩展的实时FIPA ACL通信.在CORBA层,Agent作为CORBA对象通过本文实现的OMG IDL进行通信.此外,还对实时Agent通信层的几个核心Agent的实现也作了相应的描述.受益于多Agent系统,原型股票系统的自动性增强.同时还提供了实时Agent通信、实时Agent调度、实时Agent目录设施等实时股票交易Agent服务.这些服务允许描述并增强了实时股票Agent的交互型.     

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．     

基于高速通信的多Agent保护系统通信仿真分析

基于高速通信的多Agent保护系统,能够通过各个空间上分布的保护Agent之间的通信和配合来提高保护动作的可靠性、适应性和容错能力,但是保护Agent之间的通信延时对于基于多Agent的保护系统的性能有重要的影响.为了分析确定基于多Agent保护系统的应用条件,利用Network S imu lator网络通信仿真软件,对不同通信协议、通信通道带宽和通信组织方式对继电保护系统通信延时的影响进行了仿真分析.仿真结果表明,在宽带以太网的基础上,利用多Agent通信能够满足继电保护系统的实时性要求.     

Agent的多目标优化分布式智能算法

根据多目标优化的理论,将传统多目标优化的方法与Agent技术相结合,提出一种基于Agent技术的多目标优化分布式智能算法．在该算法中,每个智能体由目标函数、协调算法和通信模块组成．由智能体组成多目标优化的多智能体系统．通过每个Agent的独立优化和Agent之间的通信和协调。实现多目标优化．文中用实例验证算法的有效性．     

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。     

多Agent联合灭火救援作战仿真

将多Agent理论和技术应用于联合灭火救援作战的研究,构建了多Agent联合灭火救援作战模型框架,实现了联合灭火救援组织指挥相互之间的信息交换,显示了互相影响的行动过程.对系统中指挥Agent、作战Agent和环境Agent进行描述,定义Agent之间以及Agent与环境之间的交互规则,来描述系统的相互关系,给出了多Agent的协同算法,并构建了联合灭火救援仿真模型.最后用多Agent软件工具集和通用软件平台(SWARM),采用JAVA语言编程,进行了模拟仿真,对文中构造的模型及相应机制进行了功能验证.     

联合灭火救援作战Swarm仿真

为建立多Agent联合灭火救援作战模型框架.将多Agent理论和技术应用于联合灭火救援作战的研究,实现了联合灭火救援组织指挥相互之间的信息交换,显示了互相影响彼此的行动过程.对系统中的指挥Agent、作战Agent和环境Agent进行描述,定义Agent之间以及Agent与环境之间的交互规则,描述系统的相互关系,并构建联合灭火救援仿真模型,最后用多Agent软件工具集和通用软件平台(SWARM),采用JAVA语言编程,对模型及相应机制进行了功能验证.研究结果表明:该方法可以提高消防部队的作战能力,实现快速、高效、科学决策.     

基于多Agent强化学习的战时备件供应保障动态协调机制

有效的备件供应保障是保证航空装备处于良好状态的重要因素.战时备件供应保障的不确定性特点突出.为了应对这些不确定,精确保障要求下战时备件供应保障更加强调备件资源在系统中的动态协调.鉴于战时备件供应保障系统与多Agent系统的相似性,采用基于Agent的建模仿真技术研究多阶段供应保障过程中的动态协调机制.以Agent之间的供需关系为基础给出了多Agent系统模型结构中小组的定义.为了给出备件短缺情况下使军事效益最大的备件分配策略,设计出以小组为单位的多Agent强化学习方法.最后通过仿真实例验证了方法的有效性.     

基于多Agent联合灭火救援作战仿真方法

为实现联合灭火救援组织指挥的相互协作,建立了多Agent联合灭火救援作战模型框架.对系统中的指挥Agent、作战Agent和环境Agent进行描述,定义Agent之间以及Agent与环境之间的交互规则,描述系统的相互关系,构建联合灭火救援仿真模型,最后用多Agent软件工具集和通用软件平台(Swarm),采用JAVA语言编程,对模型及相应机制进行了功能验证.结果表明,该方法实现了联合灭火救援组织指挥相互之间的信息交换,完成快速、高效、科学决策,可以提高消防部队的作战能力.     

一个基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型

提出了一个基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型,它是一种基于行为主义的智能控制与决策模型,由环境和自组织多Agent系统两大部件构成,分别通过环境的定义、环境的识别、多Agent控制与决策过程以及多Agent控制与决策输出4个基本步骤来完成建模工作．该模型可以灵活地选择多种算法进行具体的实现工作,文中给出的算法是一种基于作用力机制（物理激励）的多Agent控制与决策算法,该算法是通过模仿经典物理学理论中的万有引力定律,将多Agent系统中的自组织交互过程转化为相互的作用力,并通过交互作用力的大小和方向体现多Agent之间的交互机制,充分利用了多Agent系统的群体决策优势．测试实验结果表明,该模型具有较好的应用效果并且其系统能量在Agent数目为300、迭代次数超过80次时具有稳定性．     

Agent模型的伦理学分类

多Agent系统是多个自治Agent相交互、协同、合作形成的社会.伦理学是以道德为研究对象的科学.目前对多Agent系统模型的研究主要集中在逻辑方法、协同学和对策论3个方面,因此对几个目前已提出的MAS模型进行分析和评价,从伦理学的角度将其分成3类,分析了真正的理性Agent模型应该具备的伦理学条件.     

一种实时战场仿真的层次结构及算法研究

在实时战场仿真环境下提出了一种基于智能体的战场交互通信模型，在此基础上采用组队工作的思想，将任务分解为各Agent能够执行的子任务，并对其进行了角色定义、算法描述，采用任务表示语言TRL将知识表达出来，实现了应用智能Agents对战场交互式通信模型进行实时战场仿真。     

基于MAS的分布式ETL模型

提出了基于MAS的分布式ETL模型,该模型将数据处理分配到多计算服务器,利用Agent的协作性、主动性、反应性和交互性,控制多计算服务器的协同处理来提高系统计算能力.与原有的ETL工具相比,该模型不仅可以提高ETL流程的运行效率,而且充分利用了企业系统中所有的服务器资源,从而降低了运行ETL服务器的硬件成本.     

对称和非对称的启发式多Agent再励学习方法

针对解决对传统的多A gen t再励学习算法中,A gen t只能独立学习、不能合作学习的问题和启发式算法中只考虑了单个A gen t而没有推广到多A gen t的情况,给出了对称和非对称环境下的基于启发式的多A gen t再励学习算法。该算法基于A gen t之间的通信来获取其它A gen t的历史信息,以及动作选择策略,结合启发式算法思想,达到A gen t在学习过程中的合作的目的,最终提高学习的效率。以2个A gen t的2个状态3个动作选择为例,表明该算法的收敛速度高于传统分布式再励学习算法的收敛速度。     

Dynamic behavior modeling in multi-agent system by evolutionary programming

In a multi-agent system, each agent must adapt itself to the environment and coordinate with other agents dynamically. To predict or cooperate with the behavior of other agents. An agent should dynamically establish and evolve the cooperative behavior model of itself. In this paper, we represent the behavior model of an agent as a finite state machine and propose a new method of dynamically evolving the behavior model of an agent by evolutionary programming.     

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。     

agent信息交流基础

多agent系统中,agent之间存在一定形式的信息交流,达是agent相互沟通,相互理解与相互合作的基础,指出agent实现信息交流所需的一些基本条件,提出了意识类信息空间及其同构等的重要概念,还以感觉空间为例给出了一种数学表述形式,强调指出后天信息交互对agent智能形成的重要性及其用于实现agent智能的合理性,提出信息互动及信息互动律等观点。     

多Agent技术的研究进展

多Agent技术主要研究一组自治的Agent在分布式开放的动态环境下,通过相互的交互、协商等智能行为完成复杂的控制或任务求解。本文从多Agent技术的系统理论及其应用两方面评述了多主体技术的研究现状和存在的问题,其内容包括多Agent技术中的系统体系结构、各Agent之间的协作机制、学习机制及多Agent技术应用等,并探讨了将来的发展方向。     

基于Agent的旅游出行决策系统

针对旅游企业传统的商业网站及其决策支持系统的局限性,引用Agent技术,提出了一个新的决策系统框架,设计了基于Agent的旅游出行决策系统.研究表明,系统模型中的多个Agent相互合作,共同完成决策支持任务.充分地发挥了Agent的自治性、自适应性、协同性和智能性.