规范多agent系统动态模型及其属性验证机制

针对规范多Agent系统（NMAS）并发性、动态性和规范性的特点,提出了一种规范多Agent系统动态模型和基于模型检验的属性验证机制.其中动态模型包括行为约束规范语言TNAL和联合行为转移结构两大部分.TNAL以现实世界法律法规为参考,实现了规范的时态特性和道义特性的建模.联合行为转移结构以多Agent联合行为作为状态转移标记,以规范剪枝后的计算树描述规范系统的动态语义,使系统属性描述语言和规范语言相互独立.以CTL*作为系统属性描述语言,借助现有模型检验工具即可实现NMAS的属性验证,这种实现方式使系统验证工作具有更高的灵活性.     

高交互客户端蜜罐Agent系统研究

根据国内外客户端蜜罐系统的发展现状以及恶意网页攻击机理,设计了一个基于高交互客户端蜜罐技术的协同Agent工作模型,并实现了Malicious Web Site Hunter（MWSH）恶意网页检测系统。系统主要包括控制子系统、高交互级蜜罐子系统及服务子系统三个部分。系统利用Agent技术的协作性以及客户端蜜罐技术的准确性来发现网络中的恶意网页。利用基于VSK逻辑的Agent形式化描述语言对系统涉及的Agent进行了形式化描述,并做了具体实现,不仅可以描述Agent和它的环境信息特征,而且可以描述其完整状态变化过程。     

基于命令的多智能体组织模型研究

针对经典的BDI模型并不能很好地描述Agent的思维状态的问题.提出了一种基于命令的BGC模型,能够对Agent的行为意图和社会属性如命令、义务等进行描述.对群体思维状态进行了分析,构造了一种面向命令和角色的MAS组织结构COS,对角色任务关系和组织形成过程等进行了描述.实际仿真应用表明,BGC模型及COS组织结构能够较好地满足CMAS对灵活性和可靠性的要求.     

基于复杂网络的社会化标签语义相似度分析

针对社会化标签系统所对应的标签共现复杂网络,引入标签语义相似度权值和抽象权值算子,建立了标签语义相似度计算模型。相比基于"用户-对象-标签"三元组的统计性计算公式或基于复杂网络拓扑结构的节点相似性计算公式,本模型可以在标签语义相似度计算中将标签标注行为的统计特性与复杂网络的拓扑特性有机地结合起来,形成一个具有良好数学性质的形式化系统。仿照模糊逻辑中T范数、S范数给出了抽象权值算子的具体化实现,形成具体化算子簇,可以通过调节参数(如参数h和阶数l)形成不同类型或不同全局性的具体化算子。设计实验方案,利用复杂网络链路预测的AUC指标、Precision指标对典型算子及算子簇进行了综合分析。分析结果表明,这些具体化算子同时具有"语义补充"、"语义破坏"两种相反作用,在算子阶数较低(如2≤l≤5)时能明显提高标签语义相似度计算的准确性,在社会化标签系统的高精确性个性化推荐算法设计中具有应用价值。     

基于符号模型检验的可信跨域协作系统验证方法

针对规范调控的可信跨域协作系统属性验证的困难,提出一种基于符号模型检验的可信跨越协作系统验证方案.该方案包括规范语法及其状态语义、系统抽象模型、验证算法三大部分.其中规范的状态语义是方案的核心,它将规范集映射为其所对应的状态或状态转移集,消除了系统模型和规范的语义不一致性;系统抽象模型包括规范Kripke结构和路径规范性定义,以及规范Kripke结构的分支时态逻辑（CTL）语义3个部分,实现了可信系统的形式建模;验证算法描述了系统符号模型检验的具体实现过程.与基于定理证明的验证方案相比,该方案有效降低了验证时间,提高了验证效率.     

基于模糊认知图的Agent推理模型

针对传统专家系统知识表达不完整和推理过程复杂的问题,在传统模糊认知图的基础上,将系统知识映射到状态模糊集合中,并通过动态关系映射函数将传统的固定关系权值扩展为动态可变权值,根据面向对象的构造方法,提出一种基于改进模糊认知图的Agent推理模型.Agent的知识由内部组元的状态以及组元之间的关系权值进行描述,用简单数值运算代替了复杂的符号逻辑来实现Agent的智能推理和决策.该模型设计简单,易于实现,具有较好的适用性.     

多级分布式语义Web服务自动组合

基于用语义Web服务自动组合解决复杂任务，本文作者提出了一种形式化的多级分布式语义Web服务自动组合框架MUDICS（MUltilevel Distributed automatic Composition semantic web Services）。在系统接收到一个服务请求后，中心Agent（HA）首先用HTN规划器完成第一阶段的规划，将复杂问题划分成一组与领域紧密相关的子任务，然后将这些子任务发送给相应的带有UDDI注册中心的子Agent（SAWU）进行第二阶段规划。本文通过扩展OWL-S建立Web服务本体OWL-S4SAWU（OWL-S for SAWU），并用其来描述SAWU的功能，然后将SAWU的功能描述注册到HA作为HTN规划的资源。     

责任政策形式化验证方法

为了验证多Agent系统设计的正确性,将责任政策作为约束多Agent交互行为的高层"需求规格"或"通信协议",对其进行形式化建模及验证。研究了建模责任政策的形式化框架语言,基于责任状态模型建模责任政策的动态演化过程。给出了政策模型形式化验证方法,将政策模型的操作语义定义为Kripke结构的状态迁移系统,政策中Agent行为的约束规则声明为线性时序逻辑公式,使用模型检测器Nu SMV验证政策模型对线性时序逻辑公式的可满足性。实验结果表明,该方法可有效分析责任政策的设计缺陷,提高多Agent系统设计的正确性。     

基于熵权二元语义的装备保障力量精确配置方法

为了实现装备精确保障目标,通过对影响装备保障力量配置决策各因素的分析,提出了装备保障力量选址决策指标体系。针对指标评价中语言评价信息的模糊性,采用二元语义来描述和处理语言评价信息,定义了二元语义长度的概念,并依此建立了基于熵权二元语义的装备保障力量精确配置模型。实例分析表明,采用熵权二元语义模型对语言评价信息进行处理和运算,具有计算方法简单和计算结果更加精确的特点,符合装备精确保障的要求.     

多Agent系统中信任预测的SRL模型

针对多Agent系统(MAS)中信任关系管理的需求,将Sarsa 强化学习(SRL)理论应用于构建MAS中基于Agent行为的信任关系预测模型. 首先根据Agent之间交互的时间顺序,构建了基于时间戳的行为状态空间结构,然后应用SRL理论,建立了基于直接可信度和反馈可信度相融合的总体信任关系预测模型. 新模型充分利用SRL理论较强的动态适应能力,解决了传统预测模型对环境的动态变化适应能力不足的问题. 累计误差方面的实验结果表明,与已有模型相比,新模型能显著提高信任决策的准确性.