基于JADE平台的Multi-Agent协商的设计与实现

Multi—Agent协商是目前研究的一个热点,而从底层开发出一个Multi—Agent协商系统是非常复杂和困难的。该文在研究JADE仿真平台技术的基础上,对基于JADE仿真平台的Multi—Agent协商进行了设计与实现,为研究Multi—Agent协商有着重要的意义。     

基于对策论的Multi—Agent多边协商机制研究

针对决策支持系统中智能化程度低和协作困难的问题,特别是对多层次、多目标的决策困难问题,提出了基于对策论的Multi-Agent多边协商机制完成决策支持任务;探讨了基于对策论的多边协商机制,给出了Agent协商联盟的构成条件,提出了一个基于对策论的Multi—Agent多边协商机制,设计了基于Multi—Agent多边协商联盟的构成算法。该算法利用Multi-Agent的多边协商解决了多层次、多目标、多属性的竞争决策问题。最后通过算法验证实例证明了协商机制能更好地帮助用户进行决策,提高了决策系统的灵活性和准确性。     

Multi Agent在分布式测控系统动态任务调度中的实现

Multi Agent实现是基于Multi Agent的分布式测控系统动态任务调度算法实现的关键技术。采用Java作为开发工具,根据Multi Agent的功能,详细论述了Multi Agent在分布式测控系统动态任务调度中的实现。基于Multi Agent的动态任务调度算法根据各主机的负载状态,在系统运行过程中利用移动Agent动态迁移任务。文中详细论述了利用Aglets系统开发和执行移动Agent,从而有效地提高了系统效率,实现了动态任务调度的目标。     

Multi-Agent层次协作模型及其在RoboCup中的应用

以RoboCup仿真机器人足球比赛中的多个智能体为研究对象，对Multi—Agent协作问题进行了研究。为了使Multi—Agent能够协同工作来完成复杂的任务，同时使Agent具有较高的智能性和反应性，提出了Multi—Agent层次协作模型。实验结果验证了以上研究的有效性。     

基于Multi-Agent的 GDSS的研究

在互联网环境下分析了基于Multi—Agent GDSS的可行性,介绍了GDSS及Agent的概念和结构体系,给出了一个基于Multi—Agent的分布式GDSS的框架模型结构及相关技术,研究了用于GDSS的Multi—Agent协同工作的体系结构通信机制。     

基于Multi Agent的分布式项目管理决策支持系统研究*

详细分析了Agent、MultiAgent系统、分布式决策支持系统以及分布式项目管理的特点,将MultiAgent技术应用于分布式项目管理决策支持系统(DPMDSS)的构建,引入了界面Agent、实例化Agent、任务Agent和协调Agent。该系统利用多个Agent的通信与合作,能够更好地辅助项目管理人员进行决策。最后指出该系统在设计过程中需要注意的几个关键问题。     

基于多Agent系统的分布式群体决策支持系统中问题分配的研究

本文利用分布式人工智能技术提出基于多Agent系统(MAS：Multi—Agent System)的分布式群体决策支持系统框架体系结构。在这个系统中，每个Agent都是一个独立的、具有各自利益的自治体，问题不能被强行地分配给各个Agent，因此本文在研究多Agent系统协调的基础上，给出了问题分配的一种解决方案。     

Multi-Agent层次协作模型在RoboCup中的应用

RoboCup是多Agent系统研究的一个很好的平台。建立一支成功的机器人足球队需要很多领域的知识，合理的模型结构和Agent之间的协调与协作是RoboCup比赛中赢球的关键所在，协调与协作是多Agent系统研究的重要课题。针对RoboCup仿真比赛的多智能体协作问题，分析了目前在RoboCup中的几个典型多智能体协作模型，提出一种三层的Multi—Agent层次协作模型，它包括全局层、局部层和个体层。并通过实验证明该模型是合理的、有效的。     

基于Multi Agent个性化信息服务的电子政务系统的研究*

本系统结合MultiAgent技术,对于个性化信息服务电子政务系统进行了研究分析。详细阐述了电子政务系统的设计思想以及基于MultiAgent的个性化信息服务的模型。     

基于Multi-Agent的供应商选择系统

制造企业在网上采购进行商务谈判的第一阶段任务是选择供应商,该文运用Multi—Agent技术对该问题的自动化实现进行研究。设计基于Multi—Agent的供应商选择系统的总体结构、评价指标体系和评价方法,给出有关Agent的功能结构,在设计系统工作流程的基础上研制原型系统。制造商Agent通过改进的FIPA合同网协议获得各供应商的报价,采用AHP方法进行评价和选择。该方法可快速自动选择符合要求的供应商,为企业下一阶段谈判提供初始报价依据。     

Development of multiple robotic fish cooperation platform

This article presents the development of a multiple robotic fish cooperation platform, which is established by employing a group of radio-controlled, multi-link fish-like robots. This work is inspired by the observation from nature that the capability of one single fish is limited, as in order to survive the atrocious circumstances in the sea, fish often swim in schools. The analogical situations occur in the robotic fish case. In engineering applications, most missions are so complex that they must be accomplished by effective cooperation of multiple fish robots. The platform presented in this article, as a novel test bed for multiple robotic fish cooperation, can be applied to different types of complex tasks. More importantly, it provides a good platform to test and verify all kinds of algorithms and strategies for cooperation of multiple underwater mobile robots. We use two cooperative tasks as examples to heuristically demonstrate the performance of this platform.     

Simulation of Multi-Agent based Cybernetic Transportation System

A Cybernetic Transportation System (CTS), composed of a fleet of driverless vehicles, is able to provide public transport services with on-demand and door-to-door capabilities. Of course, fleet planning is essential for system performance. This research uses a distributed fleet planning algorithm based on Multi-Agent System, which is suitable for the Cybernetic Transportation System. Each agent represents one driverless vehicle and transport tasks can be completed more efficiently through cooperation and competition among the agents. Furthermore, a simulated model of the Cybernetic Transportation System based on Multi-Agent System has been developed. The simulation results demonstrate that the effectiveness of the proposed algorithm is better than that of the traditional centralized planning algorithms investigated. The effects of the number of driverless vehicles and the road topology on the proposed fleet planning algorithm have also been investigated.     

基于D-S证据理论的多Agent辩论谈判策略研究

为了使Multi-Agent辩论谈判策略的生成更加科学合理,避免像贝叶斯算法、遗传算法、神经网络算法和其他机器学习方法在谈判领域对先验知识要求过高的缺陷,利用D-S证据理论方法对信息不确定情况下的辩论谈判策略进行研究,提出基于D-S证据理论的辩论谈判策略生成方法。该方法模拟人作决策时的思考和行为方式,综合考虑谈判的内外部环境状况,随时随地获取证据,对证据进行处理,分析证据处理结果作出决策。通过算例验证该方法在谈判领域的适用性和可行性。     

基于JADE平台的Multi-Agent协商的设计与实现

Multi-Agent协商是目前研究的一个热点,而从底层开发出一个Multi-Agent协商系统是非常复杂和困难的。该文在研究JADE仿真平台技术的基础上,对基于JADE仿真平台的Multi-Agent协商进行了设计与实现,为研究Multi-Agent协商有着重要的意义。     

MAS Builder：一种基于计划的多Agent系统开发平台

多Agent系统便于建模和实现复杂、庞大的应用系统，是一种新的软件开发范型。本文简要介绍了一种基于计划的通用多Agent系统开发平台-MAS Builder，并对其体系结构、基于计划的多Agent合作和任务管理等问题进行了较为详细的阐述。     

基于多智能体的企业生产运作系统仿真与实现

基于多智能体技术建立1个智能化的企业生产运作仿真平台,在为每个智能体（如库存管理、生产计划、采购管理等）赋予生产运作各种知识的基础上,建立不同的决策模型;通过智能体自身的决策以及多智能体系统（multi—agent system,MAS）的协同合作,仿真企业的生产运作过程。研究该仿真系统中智能体的任务、协作机制,并依此观测企业内的物流、信息流以及资金流等的运行状况,仿真结果表明该系统能更真实地体现企业的实际运作状况。     

局部合作多智能体Q-学习研究

强化学习在多Agent系统中面对的最大问题就是随着Agent数量的增加而导致的状态和动作空间的指数增长以及随之而来的缓慢的学习效率。采用了一种局部合作的Q-学习方法,只有在Agent之间有明确协作时才考察联合动作,否则,就只进行简单的个体Agent的Q-学习,从而使的学习时所要考察的状态动作对值大大减少。最后算法在捕食者-猎物的追逐问题和机器人足球仿真2D上的实验结果,与常用的多Agent强化学习技术相比有更好的效能。     

车间调度中的数据挖掘技术研究

基于Multi-Agent System（MAS）的人机合作技术适合于解决复杂调度问题。为了使人与机能够更好地合作来完成高效、准确的车间调度,引入C4.5算法,建立并实现了基于机器学习和MAS的人机合作车间调度系统仿真模型。在Java环境下,以Weka、JADE为开发平台,以Eclipse为开发工具,Access为后台数据库,完成了系统的开发。通过实例仿真和结果分析,运用机器学习算法动态调度的结果稍优于最佳的静态调度结果,证明了系统的正确性和优越性。     

基于协进化和CPN的多智能体系统建模

多智能体系统体系结构及协作机制是多智能体理论研究的核心与热点问题,作为一种新兴的研究方法,基于协进化机制的多智能体协作具有广阔的研究前景。但已有的协进化模型过于简单,缺乏灵活性和更强的应用能力。CPN是多智能体系统建模的最好的工具之一,因此将其应用于协进化机制的多智能体系统的建模很有意义。