移动Agent技术在网络中的应用

介绍了现有分布式计算技术的不足,阐述了移动Agent的特点、系统结构,提出实现移动Agent在网络上的自由移动,必须解决好移动、通信、程序设计语言、安全性和容错等关键技术问题.     

基于自组织逾渗的金融市场模型

基于逾渗理论和Cont-Bouchaud模型, 从投资群体结构的自组织动态演化的角度出发, 建立了金融市场微观模型. 该模型能够生成与真实股价相似的时间序列. 模型生成的收益率分布中心符合具有尖峰胖尾特征的Lévy分布, 与实证研究相符. 收益率分布的中心峰值即零回复概率与取样时间间隔之间存在幂律关系, 幂指数为−0.61, 与恒生指数实际情况相近.     

不完全信息下的非通信多Agent协作控制研究

针对分布式多 Agent 系统(MAS)的动态不确定性、信息不完全性以及非信讯的多智能体协作特点,引入了 Agent 递减算法,并据 agent 行为预测的具体情况对其加以调整,而后结合提出的时空表控制方式,解决了不完全信息下的多 Agent 的非通信协作问题,并提高了协作效率.最后,以足球机器人 RoboCup 仿真比赛系统实际应用为例,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于多Agent的指挥引导智能决策模型研究

以多机协同作战为背景,以拟制协同作战方案为目的,将分布式人工智能理论技术引入到多机协同作战智能辅助决策,构建了基于多Agent的智能决策指挥系统框架,给出了该系统的Agent组成,定义并说明了各Agent的功能以及相互关系、信息运行流程,并分析了该系统的辅助决策过程。     

开放,自适应,分布式多Agent系统

阐述了多Ａｇｅｎｔ系统开放、自适应的含义，指出开放，逢适应多Ａｇｅｎｔ系统应具有的特性，分析了当前ＤＡＩ研究的现状，提出了进步要研究的问题。     

基于遗传再励和博弈论的多Agent交通控制系统优化和协调

提出一种基于多Agent的交通信号控制方法.通过再励学习对交叉口的交通流进行优化,通过遗传算法产生局部学习过程的全局优化标准来优化信号灯周期和绿信比,最后用博弈论来进行区域协调.这种方法将局部优化和全局优化统一起来.研究结果表明,遗传算法优化结果优于爬山法,新的控制方法优于传统的控制方法.     

柔性制造系统的合作博弈调度

有多个加工和装配设备的柔性制造系统的生产包括零部件的加工和产品的装配过程.为适应敏捷制造,此系统需要有效的实时生产调度.文中就此提出了一种调度方法,首先根据产品装配结构对问题进行分解,得到多个易于调度的简单问题,形成对应的Agent,然后应用合作博弈理论,根据各Agent的重要性和装配约束获得Agent的排序,依此顺序在机器上按照规则进行生产安排,能够得到满足产品加工约束的近似最优调度结果.最后通过实验对所提出的算法进行了验证.     

供应链管理复杂系统中Agent的行为分析

采用自下而上的建模方式对供应链复杂适应系统中各个层次的Agent进行行为规定,使得每个Agent成为具有社会性、智能性以及自治性为一体的智能性主体,从而对供应链复杂适应系统中的成员进行比较准确的描述,更加清楚地了解该系统的特点。     

移动Agent安全分析及其密码学解决方案

移动Agent在各个目标主机上移动,其安全问题非常重要。本文分析了移动Agent可能受到的各种威胁和密码学解决方案,针时其容错性能,对一个协议进行了分析和评论。     

基于拍卖-谈判的多因素多物品采购机制设计

设计了一种先"拍卖"再"谈判"的两阶段机制,以实现更有效率且更符合实际的多物品采购运作.该机制的设计充分考虑到,采购组合拍卖中同时存在的价格竞争和质量竞争,以及供应商与采购商的私有信息披露问题.证明了机制中拍卖阶段的激励相容和个体理性;给出了机制中谈判阶段需要满足的三个条件,并分别为企业采购和政府采购设计了满足上述条件的垄断谈判和纳什谈判机制.分析发现,此两阶段机制在拍卖阶段实现了激励相容和个体理性的预分配方案,在满足谈判各方个体理性的前提下,在谈判阶段实现了分配效率的改进.