基于Agent技术的信息协作系统实现

如何进行高效、动态的信息协作是B2B电子商务的核心问题.移动Agent技术突破了传统的分布计算模式的制约,对处于复杂网络环境下的大规模的信息协作系统建设具有重要的意义.研究提出了一个基于移动Agent技术搭建的信息协作系统模型,它对处在同一产业链上的企业群之间进行高效、动态的信息共享与信息协作提供了有益的解决方法.     

面向UCAV系统的交互Agent协同技术

UCAV的每个组成部分都是一个高技术的复杂子系统，而且各个组成部分相互之间具有很强的依赖性和协调性，其UCAV系统实时交互的正确性依赖于全局实时约束，并且是一个多Agent系统。因此需对多Agent的协同技术进行深入的研究。首先，提出了基于时间约束的部分一全局计划（TPGP），实现了全局约束。其次，研究了任务协同关系，分布实时Agent协同。最终实现了实时约束下的UCAV系统多Agent的协同。     

用于焦炉自动加热复杂系统的多智能Agent的建模和仿真

该文针对目前国内外的焦炉自动加热研究现状及JN-80的实际情况,在对焦炉自动加热这一复杂系统进行研究分析的基础上,利用基于多智能体Agent建模和仿真方法对焦炉自动加热复杂系统进行了建模和仿真,并对所建立的数学模型和工艺模型利用SWARM平台进行了仿真运算.结果表明本文所建模型准确,节能3%左右;焦炭质量稳定而且有所提高,炉温平均波动小于4℃,安定系数均在0.95以上.     

个性化Web信息代理的研究与开发

介绍了在Web信息检索过程中通过个性化信息代理(Agent)实现个性化信息反馈的工作、提出了信息Agent模型，涉及元搜索引擎的实现和个性化偏好模型的建立，且通过主动服务代理实现个人偏好查询结果的推送．提高了在Web信息检索过程中系统随用户关注程度和关注领域不断变化而调整信息反馈的能力，并在此设计基础上实现了一个原型系统．     

基于智能Agent的防汛决策模型

利用多Agent系统对复杂问题的分解、抽象和组织功能，可以把复杂的防汛决策过程分解为多个互相协作的Agent。通过分析防汛决策模型的内部结构，建立了基于多Agent系统的智能防汛决策模型。以洪水预报模型的分解和实现为例，介绍了任务Agent在洪水预报中的应用，表明了基于智能Agent的防汛决策模型在应用上的优越性。     

多Agent技术在信息检索中的应用

从信息检索现状出发,运用人工智能技术,提出一种多Agent的信息检索方法。通过建立用户个性模型,辅助检索Agent在信息提取过程中的精确性,提高系统的个性化和智能化程度。     

基于Agent的个性化学习系统的研究与设计

随着网络技术的发展和智能教学系统的广泛应用,网上教学已经成为教育技术领域备受关注的研究内容,鉴于现有网上教学平台动态交互性不强、个性化不突出、导航不完善、学习记录情况跟踪不重视等问题,将智能Agent技术的特点与智能教学系统相结合,从教与学的角度出发,对个性化教学系统进行研究与探讨.     

ECA Agent在计算机辅助协同设计系统中的应用研究

本文重点研究了将ECA Agent技术使用分布式主动数据库初步应用到计算机辅助协同设计工作中,利用ECA Agent平台初步设计和实现了一个计算机辅助协同设计系统(CSCDS)。其意义在于:利用ECA Agent设计实现的CSCDS为进一步研究Agent在分布式主动数据库中的应用提供了初步的经验。     

基于Agent的抽油机井故障诊断智能分析系统研究

对Agent技术在抽油机智能故障诊断中的应用进行了研究，采用先进的单片机技术、传感器技术，设计并制作了智能诊断仪器，较好地解决了抽油机故障诊断等问题，并给出了硬件设计和软件设计的思想。     

CONVERGENCE OF A CLASS OF MULTI-AGENT SYSTEMS IN PROBABILISTIC FRAMEWORK

Multi-agent systems arise from diverse fields in natural and artificial systems, and a basic problem is to understand how locally interacting agents lead to collective behaviors （e.g., synchronization） of the overall system. In this paper, we will consider a basic class of multi-agent systems that are described by a simplification of the well-known Vicsek model. This model looks simple, but the rigorous theoretical analysis is quite complicated, because there are strong nonlinear interactions among the agents in the model. In fact, most of the existing results on synchronization need to impose a certain connectivity condition on the global behaviors of the agents＇ trajectories （or on the closed-loop dynamic neighborhood graphs）, which are quite hard to verify in general. In this paper, by introducing a probabilistic framework to this problem, we will provide a complete and rigorous proof for the fact that the overall multi-agent system will synchronize with large probability as long as the number of agents is large enough. The proof is based on a detailed analysis of both the dynamical properties of the nonlinear system evolution and the asymptotic properties of the spectrum of random geometric graphs.