基于多Agent的旅游电子商务系统的UML建模

基于多Agent的旅游电子商务系统，利用A剌技术，能够根据用户的需求和偏好，主动、智能和协作地从Intemet和知识库中收集各类信息，并对收集到的信息进行过滤、管理和反馈，形成针对不同用户定制的个性化旅游线路．研究了该系统的多Agent体系结构，并通过扩展UML建立系统的静态结构和动态模型．从而提高系统的文档化、可视化和标准化，保证系统的可靠性和可复用性．     

基于"黑板"结构的分布式照明控制系统决策方法

目的 研究城市照明系统的智能控制策略，通过先进的控制结构、控制策略和控制方法等手段解决照明系统节能与正常运行问题。方法 借助于多Agent控制理论和数据融会技术，将区域照明控制系统划分成多个独立的控制器（多Agent），多A-gent之间通过网络相连以构成一个控制网络，在多Agent之间基于逻辑上的“黑板”结构来实现传感数据等共享．结果 为分布式照明系统的正确决策与正常运行提供了必备的基础条件．借助于网络上逻辑“黑板”结构的数据共享，提出了分布式照明控制系统群体决策所需要的数据修改、表决、诊断和决策的规则与策略．结论 经在某住宅园区照明控制系统两年多实践证明，采用多Agent等先进的控制结构、控制策略和控制方法会对照明系统的节能与正常运行等带来便利。     

基于多智能体的MicroSot无线通信网络拥塞控制

讨论了Mirosot系统的Agent结构特点,提出了一种基于多智能Agent系统与决策子系统的专家网络拥塞控制机制．将该机制应用于Mirosot系统中,可解决和预防可能发生的网络拥塞问题．     

基于Web Services技术的焦作市旅游资源查询系统的研究与开发

结合焦作市旅游业发展现状，通过MapXtreme等相关软件在Microsoft.NET框架下的具体应用，提出并开发了一个基于WebServices技术的焦作市旅游资源查询系统．该系统具有旅游地图操作、景点、景区信息查询、多媒体信息显示、数据的动态管理、辅助决策功能，可操作性强，易于维护和扩展．该系统不仅提高了焦作市旅游资源信息共享水平，而且也为焦作市旅游管理部门提供信息决策服务．     

社会理性Agent的研究

在多Agent系统中，关于Agent的理性行为是一个重要的研究领域。如何使Agent具有更多的社会理性，能根据其所处环境及变化情况作出正确的行动决策，成功地进行社会合作以完成目标，对自主的Agent和整个系统都是重要的。本文综述了多Agent系统中有关社会理性Agent主流研究的进展情况，并对未来社会理性Agent的主要研究方向作了探讨。     

MAS-GDSS的耦合研究

提出了一种面向实体的结合MAS技术的GDSS体系结构。首先，根据群决策活动特点将GDSS按着PIanning层、Analyse层和Deal层进行划分；然后，定义各层的主体结构；最后，给出了结合多主体系统(MAS)技术的群决策支持系(GDSS)的组织模型。由于不同的层次分别采用了松耦合、慎思的Agent和反应型Agent相结合，并且在Analyse层定义了公共Agent，使得该系统具有良好的开放性、灵活性和基于实体的扩展性。     

基于多Agent的CA系统的设计与实现

认证中心是公钥基础设施的核心问题，文章设计并实现了一个基于多Agent的认证中心系统．文章首先设计系统的体系结构，然后设计了多个Agent来完成认证中心的相应功能．该系统将认证中心的任务分布到各相应的Agent上执行，同时各Agent之间可以通过认证中心相互协商、协调工作，从而提高了认证中心的工作效率。     

智能选路方法的软件仿真

为了提高电信网的呼叫接通率和平衡网络负荷,提出了全新的基于多Agent系统和神经网络预测的智能化选路方法．SUN工作站上的仿真表明,它良好的分布特性和智能决策能力使之比其他方法优越,并介绍了这种方法的软件仿真系统,包括类、Agent的设计,呼叫的生成方法和呼叫处理进程,以及消息机制．     

具有安全性的合同网模型

在多Agent系统中，Agent之间的动态合作及有效的任务分配是非常关键的问题，在分析现有合同网模型的基础上，引入范例推理来确定合适的投标竞争者；并给出合同网模型的Agent结构图和Agent在投标和评标决策过程中的策略；同时分析了多agent系统安全问题，利用反抵赖协议，给出了一个具有高安全性的合同网模型协商框架。以解决多Agent系统中分布式合作求解问题和任务分配，缩小问题竞争者范围，降低了Agent之间的协同时间和通信负载，提高了工作效率；同时能够防止协作Agent反悔，保证Agent协作过程的信息安全。     

多Agent系统中的潜在角色值研究

在PeterStone提出的多Agent系统结构的基础上改进了Agent的角色模型，提出了潜在角色值方法，从根本上避免了由于可能出现的Agent之间的频繁角色转化而造成的系统效率损失及系统不稳定．在潜在角色值的基础上，提出了多Agent系统对局部多个Agent的整体调整方法，更有效地解决了在实际系统设计和实现过程中遇到的问题，并给出了RoboCup仿真系统中的应用实例．     

基于Multi-Agent的DDSS研究和设计

分析了基于Multi-Agent技术的DDSS设计中的关键问题，提出了一个基于Multi-Agent的DDSS的框架结构并对其应用设计进行了深入研究。     

多Agent电网运行决策支持系统

如何把有关电网运行的各类信息和知识组成一个规范统一、界面友好的自适应的决策支持系统,用以提高电网运行的可靠性、调度效率和管理水平,是电网运行信息化所面临的一个挑战.电力系统是一个开放复杂互联的大系统,根据对Agent的智能、移动、交互等属性方面的分析,本文研究并提出了基于多Agent技术的电网运行决策支持系统体系结构,同时介绍了系统功能和运行过程.系统由决策资源层、通信服务器主体层和职能主体层三层构成.每个智能Agent都有自己的知识库,其中的知识和数据支持智能Agent完成自己的任务并处理好与其它主体和环境的交互.通过采用Agent技术,可以将复杂系统理论,信息采集和知识发现方法,电力系统专业理论,专家的经验以及强大的计算机处理能力紧密地集成到一个基于多Agent的人机协作系统中.每一个Agent可以对本地局部的电力系统进行分析判断,通过多个Agent的自治以及它们之间的协作可以完成大规模的控制和决策.因此,系统可以更快、更正确地支持电网调度员做出运行决策和控制决策.     

多智能体系统与足球机器人系统体系结构研究

从微观和宏观两种技术路线分析了多智能体系统 (MAS)的组织结构和Agent的体系结构 在半自主型的MAS组织结构的基础上 ,建立具有主Agent、逻辑Agent与物理Agent的异构体系 ,提出了一种足球机器人系统的体系结构模型 ,其结构具有分层知识、动态共享、分级推理特点 ,即简化推理过程 ,又增强推理能力 ,引入可拓学理论 ,解决Agent之间的冲突问题 ,提高足球机器人的应变能力和实时性     

多Agent宏观经济决策支持系统的开发

提出了一种基于目标实现的Agent结构,它是通过VC＋＋6.0,多线程技术以及专家系统工具CLIPS相结合的方法而实现的有机体,在此基础上,又提出了利用多相软件Agent来开发宏观经济决策支持系统的基本方法,宏观经济决策支持系统是由多个实现不同目标的Agent所组成的多Agent系统,它表现了复杂系统理论、决策理论、信息收庥、知识发现技术、宏观经济预测和仿真技术的有机结构,利用多个Agent的通讯与合作,可以更好地帮助用户进行决策。     

Building Intelligent DSS Based on Multi-Agent Cooperation

A general multi-agent architecture is proposed for intelligent decision support system(MAIDSS). Theagent in MAIDSS is built based on an extension of BDI framework. Several agents form a team working togetheron a decision problem; several agent teams are defined to stand for the benefits of different people in the real     

基于Multi-Agent和“递阶集散”的UTCS与UTFGS协同实施研究

提出基于Multi-Agent技术和“递阶集散”的UTCS与UTFGS协同实施研究思路及UTCS与UTFGS的递阶集散体系结构,建立Agent的内部结构,采用博弈模型进行Agent间协同与全局优化,为UTCS与UTFGS协同的最终实现提供理论指导和方法依据。     

Multi-Agent系统在企业财务风险管理中的应用研究

财务风险的防范与控制是企业加强管理的重要内容。针对企业财务风险,本文将多Agent引入风险管理,通过对企业财务风险事件按性质进行分类,构建了财务风险管理Agent,并通过管理Agent和辅助Agent,组成多Agent系统。最后,本文构建了基于多Agent分布式架构的企业财务风险管理模型,并给出解决方案。     

基于历史信息和时间约束的多Agent协商模型

协商是多Agent系统（Multi—Agent Systems：MAS）实现协调、协作和冲突消解的关键环节。如何在不完全信息的情况下构造有效的协商模型来提高Agent的协商能力,是多Agent系统研究中占有重要地位的问题之一。通过考虑历史信息和时间约束的情况下,讨论了多Agent多问题的协商类型,提出了基于历史信息和时间约束的协商模型（HTANM）和协商算法,为多Agent能进行自动协商奠定了一定的基础。     

基于MAS的加工中心协同开发系统框架及建模

构建具有一定智能响应特征的加工中心协同开发系统对于缩短产品开发周期具有重要作用。为实现加工中心分布式协同设计软件系统的构造,通过分析系统开发需求,利用目前分布式智能软件系统研究的主流技术——MAS（Multi-Agent System）技术建立了系统的框架。针对系统拟实现的总任务,将系统分为不同的功能模块,并构造具有不同功能的Agents组织,描述了系统的开发框架和网络体系结构,对Agents之间的交互进行定义,最后利用统一建模语言（UML）对系统进行建模。加工中心协同开发系统框架和模型的建立为真正实现具有完善功能的软件系统奠定了坚实的基础,可在很大程度上避免软件开发的失败。     

Q学习角色值法在机器人足球比赛中的应用

提出了基于Q学习的角色值方法,避免了在比赛中由于机器人之间的频繁角色转换而造成的系统效率损失及系统不稳定。该方法完善了多智能体系统的整体调整方法,有效地解决了在实际系统设计和实现过程中遇到的问题。经FIRA仿真比赛检验,该方法是有效的,降低了机器人丢球、漏球、不作为的可能性,弥补了按区域分配固定角色的不足,有较好的实用性。