多目标进化算法在主体自动协商中的应用

研究多主体系统中主体之间的协商协议和通信协议,分析一对一协商模型,该模型采用响应型策略和慎思型策略进行协商。考虑协商双方的偏好和最大化己方的效用值,建立多目标进化算法,构造主体的预提供方案集及其支配子集,实现多主体自动协商。实验结果验证了该方法的有效性。     

主从履带复合式机器人越障研究

针对机器人越障过程中的重心位置变化情况,提出一种主从履带复合式机器人越障研究方法。给出机器人样机模型,研究样机的重心变化规律和主履带系统链轮的负载扭矩变化规律,并进行越障和楼梯仿真分析。仿真结果表明,重心变化是影响越障和爬越楼梯成功与否的关键因素,样机重心位置发生变化时,履带系统链轮转矩将出现最大值。     

群智能在多智能体系统中的应用研究进展

群智能算法是受群居性昆虫群体的集体行为启发而设计的分布式问题求解方法,将它应用到多智能体系统,旨在提高系统的鲁棒性、灵活性和自适应性。以群智能在多智能体系统中的应用为线索,首先介绍群智能的核心机制,然后从多智能体系统通信机制、协作技术、学习问题及体系结构建立这几个方面总结群智能理论在多智能体系统中的已有工作。最后分析和讨论了群智能方法在多智能体系统应用中存在的问题,并提出今后的工作展望。     

多Agent自动协商策略和算法

针对传统协商过程周期长、代价高的问题,提出了三类形式化的曲线簇来描述Agent所采取的协商策略以及一种数学化和计算机程序化的多Agent自动协商算法。这三类策略分别为急躁型、节俭型和折中型。通过实验模拟发现采用所提出的协商策略和算法更符合人类思维的直观。该方法可应用于多种电子商务交易（如B2B和B2C）等活动中。     

多Agent谈判：一种基于模糊逻辑控制的方法

在分析各种Agent谈判模型不足的基础上，首先给出基于黑板模式的谈判Agent体系结构，然后设计了一个通用的谈判Agent建议的综合评价方法。此外，应用标准可加性模型原理设计了谈判Agent的策略模型，从而构建了应用范围广泛的自动化谈判Agent模型。     

信任协商策略的Petri网建模分析方法

对Peer-to-Peer网络环境下信任协商和信任协商策略进行了定义和形式化描述,提出了一种基于Petri网模型的信任协商策略建模分析方法,将资源、证书和资源访问策略映射为Petri网网元进行建模,通过可达分析寻找最优资源解锁序列.和其他信任协商策略建模方法相比,该方法具有较好的性能.     

动态供应链谈判代理的设计及实现

面向动态供应链,引入智能代理技术,充分发挥智能多代理系统的自主性,重点就商业谈判体系以及其功能的设计与实现进行了较为深入的研究.根据业务交易的典型阶段,建立了业务谈判的多代理软件体系,给出了相应的谈判词汇表的描述.确立了谈判规则,并以DFA为工具描述谈判过程,进而实现了一个自主谈判过程.     

无线局域网的安全与保密风险管理改进方案

本文介绍了无线局域网的安全体系以及作为无线局域网通信标准采用的IEEE802.11系列所使用的安全措施,分析了现有安全措施存在的缺陷,并提出了自己的解决方案。     

多智能体系统混合智能学习算法研究

针对Agent个体学习与群体学习各自的不足，探讨了多智能体系统(MAS)中的合作与协商及Agent学习技术，提出了一种新的混合智能学习算法．将个体学习与群体学习有效结合起来，提高了Agent的个体性能及系统整体的智能水平．在足球机器人仿真系统中进行了实验，结果表明了算法的可行性与有效性．     

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