基于声誉和承诺度的寻找合作Agent的方法

在多Agent系统中,个体Agent的知识和问题求解能力是有限的,所以寻找合作Agent协作共同完成任务,成为问题求解的关键.利用承诺度值克服通信开销、资源浪费的问题,构造声誉模型解决Agent采用欺骗手段,故意提高承诺值,来获得对任务的执行权利.在依据声誉值作为是否合作的前提下,再考虑Agent的承诺度值,在多Agent系统中是一种较为理性的分配任务方法.     

可信移动Agent的研究及在分布式网络管理中的应用

为解决分布式网络管理的安全问题,利用移动Agent框架作为底层平台,应用VMC概念将移动Agent和SNMP Agent相融合,构建一种基于可信移动Agent的安全体系结构.实验结果表明,采用此体系结构的网络管理系统能够确保移动Agent的可信性.因此,该体系结构在受到Agent到Agent平台或Agent到Agent攻击情况下的安全性得到评估,证明在网络管理任务中其性能是可信的.     

智能环境下移动机器人任务规划与执行系统架构设计

针对移动机器人的应用需求,研究并建立与人共存智能环境中对人友好的通用任务规划与执行系统(HFPES)的模型与架构,包括建立分布式机器人系统的MAS模型.在完全分布式结构的基础上,加入集中式结构的优点,引入复合Agent和移动Agent概念,建立一种高可靠性的分布式机器人系统的多Agent结构.同时针对系统中机器人智能体给出其Agent建模的分层混合结构,包括任务计划层、任务分配层、IAAs管理层、自主规划层和构件管理层,并采用多Agent协商的方法进行任务规划分配,有效解决了环境动态未知性带来的问题.通过这种任务分配、执行方式可以最大程度上实现智能构件环境下机器人系统的自主运行,增强系统的稳定性和可靠性.     

多Agent系统中的任务可调度问题

为了将Agent方法应用于应急系统等新领域,在对该类系统研究的基础上提炼出它们的公共特征,根据这些特征设计出一种MAS系统模型,并在该模型的基础上定义了相应的任务可调度问题.利用网络流模型对可调度问题进行了建模,证明了最大流算法可以求解该可调度问题,由此说明该问题是可多项式时间求解的.并且对于给定该问题的一个可调度实例,利用最大流算法还可在系统中找到一组Agent完成所有任务.通过对该网络流模型的进一步分析,得出并且证明了任务可调度判定的充分必要条件,利用这个结论可以快速判断当前任务是否可调度.     

基于多Agent的倒立摆模糊控制系统

在研究Agent技术的基础上,结合模糊控制的特点,提出了一种基于多Agent的模糊控制系统.根据Multi Agent System的设计原则,将系统分解为三个Agent,通过建立三者之间的协商策略,使各Agent间相互作用,相互联系,完成了单个Agent所无法完成的任务.对倒立摆系统的仿真验证了Agent思想与模糊控制理论结合的可行性和有效性.     

基于多Agent的能源供需模型

为了解决用数学模型难以预测能源系统供需结构的问题,提出了基于多Agent的能源供需模型结构.定义各Agent抽象结构与具体实现,提供与各Agent任务匹配的控制方法与控制规则,构建基于多Agent的能源系统分层递阶结构,并在Simulink平台进行仿真.实验结果表明:多Agent方法建立的能源供需模型可有效地实现能源供需结构预测,可以为政府部门的能源规划和决策提供有力依据.     

基于多Agent的危险源分布式监控系统

针对危险源特别是重大危险源的分布式远程监控预警系统对预防重大事故、应急救援、管理决策等具有重要作用.文中基于多Agent技术,提出了多Agent组(MAG)的概念和模型,并分析其特点及与多Agent系统(MAS)的区别与联系.进而在危险源监控任务的基础上建立了危险源监控的MAG功能模型,即把针对一个危险源的监控任务分解到监控Agent、远程通信Agent、特征提取Agent、预警Agent和界面Agent等5个Agent中,它们自主运行并通过协作构成一个多Agent组共同完成监控任务,由多个分布的MAG构成分布式危险源监控系统.最后基于以上MAG模型和分布式监控系统结构,建立了液化石油气储存装置的危险源监控原型系统,分析了该系统中实现的各个Agent的主要功能.     

基于多Agent与遗传算法的柔性车间调度系统研究

为解决柔性车间调度自动化及优化问题,建立了基于多Agent及遗传算法的柔性车间调度系统。系统是一个由管理Agent,调度Agent及多个加工单元Agent组成,系统中通过遗传算法实现静态优化调度,而通过Agent之间的协作现实动态调度。加工任务到来时,先经管理Agent评估,接受后打包相应信息传递给调度Agent;调度Agent调用其面向对象遗传算法对任务进行优化分解并传递给各加工单元Agent;加工单元Agent根据调度Agent下达的任务进行加工,同时通过相互协调动态调整加工任务,以消除加工过程中出现的不确定性。示例运行表明所建立的系统可行,并兼有实用性,先进性和有效性。     

基于VIP与VC的多Agent系统

多Agent系统是当前分布式人工智能研究的热点之一.探讨了单个Agent的结构特征以及多Agent系统的运行机制,结合Visual Prolog5.2和Visual C++6.0提出了一种实现多Agent系统的方案.尝试了多Agent系统背景下Choquet积分在综合评判问题中的应用.     

多Agent技术研究综述

多Agent系统是当前分布式人工智能研究的重要方面。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之间的协调与协作及多Agent技术应用等,并探讨了将来的发展方向。