多Agent系统中信任和信誉系统研究综述

MAS环境同人类社会类似,充斥着大量不确定因素,因此,在MAS环境中引入信任来解决合作与交互问题具有重要意义.信任通常来源于直接信任和信誉两种途径,信誉系统是用于支持信任评价的机制.信誉系统的研究范围分为个体层和系统层两个层次,信誉系统的研究工作更关注个体层,信任的评价要符合准确性等特点.信誉系统中信任的表示一般采用基于认知观点和数值观点的方法.信誉系统采用集中式、分布式和混合式3种体系结构,各种模型都需要明确信任表示、传播与汇总的方法.目前两个较为成功的分布式多Agent信誉系统是ReGreT和FIRE.信息不精确的问题是信誉系统中的基本问题,也是一个迫切需要深入研究的课题,信誉系统研究中的一个突出问题是尚无公认的测试平台,Agent信誉和信任测试床(ART)项目作了有益的探索,在上述评述的基础上,可以在新模型和机制的构建、现有模型改进和完善、测试平台的研究和开发等方面有待进一步开展工作·     

利用博客提交作业的程序设计课程实践模式

探讨利用博客提交作业的实践教学模式改革,在合作、模仿、主动投入理念的支持下,保证教学效果,同时也解决了作业抄袭的顽症,在养成习惯等方面给学生带来了更多的机会和额外回报。     

DCSP和DCOP求解研究进展

分布式约束满足问题（DCSP）和分布式约束最优问题（DCOP）的研究是分布式人工智能领域的基础性工作。本文首先介绍了卿和DCOP的形式化描述及对实际应用问题的建模方法。在DCSP和DCOP的求解中，通常对问题要进行限制和要求，同时要满足分布性、异步性、局部性、完备性的原则。异步回溯（ABT）、异步弱承诺搜索（AWC）和分布式逃逸（DB）算法是求解DCSP的有代表性的算法；DCSP算法对DCOP求解产生了影响，但由DCSP一般化到DCOP的算法，仅适用于解决部分特定的问题，DCOP的最优、异步算法有异步分布式约束最优算法（A—dopt）和最优异步部分交叉算法（OptAPO）。本文讨论了上述算法的性能。相关的研究工作在多局部变量的处理、超约束DCSP、算法性能度量、通信的保密等方面进行了扩充，在对问题本身的研究、建模方法学、算法、与其他方法的结合以及拓展应用领域等方面仍有许多问题需要进一步研究。     

企业数据仓库设计方法研究

目的 研究企业数据仓库的设计方法、步骤。方法 分析数据仓库的功能、体系结构,并以企业营销管理信息系统为例说明数据仓库的构建方法。结果与结论 总结出企业数据仓库的设计方法,希望对其他企业数据仓库的构建有所帮助。     

企业数据仓库设计方法研究

目的　研究企业数据仓库的设计方法、步骤 .方法　分析数据仓库的功能、体系结构 ,并以企业营销管理信息系统为例说明数据仓库的构建方法 .结果与结论　总结出企业数据仓库的设计方法 ,希望对其他企业数据仓库的构建有所帮助     

“计算机问题求解”课程对教学工作的启发

围绕"计算机问题求解"课程深度引导、自我探索、理论严密、训练充分的理念,结合在地方性院校教学工作的实际,阐述如何培养问题求解能力、引导学生问出问题、帮助学生学会学习,以及编织个性化知识体系。     

程序设计基础与数据结构两门课程的教学衔接

针对程序设计基础和数据结构课程在实际教学过程中存在的教学衔接问题,阐述问题存在的原因,提出两门课程在教学内容、教学方法以及教学实践等方面进行衔接的新方法和思路。     

计算机科学与技术本科专业定位与人才培养方案的设计

本文从学校的定位与专业培养目标出发，阐述了计算机科学与技术本科专业人才培养方案设计的依据、思路及特点。     

一种基于灰色系统理论的分布式信任模型

在开放多Agent系统中,引入信任模型有利于选择出保证收益的交互伙伴,发挥灰色系统理论在解决贫信息、不确定性问题中的优势,构建了GTrust信任模型,设计了对证人推荐行为进行评定的方法,用灰色定权聚类的方法判定对证人的信任,克服证人提供的不准确信息带来的负面影响,指导评价者Agent合理使用来自证人的推荐.仿真实验表明,GTrust忽略了对不准确信息来源的甄别,而是只以实际交互结果为依据的策略,针对复杂的环境是一种切合实际的选择,无论在静态环境中,还是动态环境中,均可以取得好的效果.     

基于约束图分片求解DCOP的Agent组织结构

MAS中许多分布式推理问题可以建模为分布式约束优化问题(DCOP),解决DCOP的分布式算法已经成为MAS中的重要基础.已有的Adopt等算法通过对等的Agent之间的平等协商完成求解,强调了异步通信、分布计算与对解质量的保证,在求解问题的组织结构方面仍有改进余地.可以采用一种基于分散与集中相结合的思路,基于对约束图分片的方法及核心结点、通信主干道等概念,构造新颖的Agent组织结构,完成DCOP问题的异步、分布求解.在该组织结构下求解DCOP的算法可在效率、适应动态性方面得到改善,并将一个Agent一个变量和一个Agent多个变量的DCOP求解方法统一起来.