基于管理Agent协作模型的研究

多Agent协作求解是分布式人工智能要研究的基本问题。该文基于管理agent概念提出一个新的协作模型，该模型利用管理Agent对多Agent系统进行全局协作分配，协作申请分级处理，解决了传统协作模型中存在的模型与应用领域有关和只适用于静态环境的问题。     

基于政策的层次系统协作模型

为了解决大型层次系统中多Agent间的协作问题,提出了一种基于政策的协作模型。首先分析层次系统中Agent间协作的特点,然后给出相关概念定义,构建Agent政策框架及政策分享机制,最后提出协作模型算法。实践表明,该模型能够在大型、分布式环境中实现资源和服务的协同,使Agent的行为决策更加规范可控,因此具有高度的灵活性及扩展性,对于解决层次MAS协作问题具有一定的参考价值。     

一种基于Agent网络的多Agent系统的协作组织方式

对分布式多Agent系统中的Agent组织方式,协作机制进行了讨论,提出了根据Agent间的物理位置和通信代价关系建立Agent网络,通过Agent网络模型,模仿计算机网络中的动态路由机制,进行Agent协作组织的方法.     

基于管理Agent协作模型的研究

多Agent协作求解是分布式人工智能要研究的基本问题。该文基于管理agent概念提出一个新的协作模型,该模型利用管理Agent对多Agent系统进行全局协作分配,协作申请分级处理,解决了传统协作模型中存在的模型与应用领域有关和只适用于静态环境的问题。     

基于声誉激励机制的多Agent分配任务的方法

在一个多Agent系统中,合理的分配任务成为Agent间高效协作的关键之一.提出一种基于Agent的声誉分配任务的方法,并给出Agent的声誉模型以及基于此声誉模型分配任务的具体方法.在充分竞争的多Agent系统中,声誉效应是多Agent系统中的重要激励机制.因此,基于Agent的声誉分配任务增加了Agent间协作的协调性.     

Agent联盟中的利益分配问题研究

开放、复杂、异构环境下多Agent之间的协作是目前多Agent系统研究的一个重要课题,也是多Agent系统应用于Intemet环境下所要解决的首要问题。现实中自利Agent之间的协作是利益驱动的,是一个典型的讨价还价问题。作者运用K—S解法解决了Agent联盟中各Agent利益分配问题,从而保证了Agent联盟的稳定性。     

基于Agent图的三级多Agent系统组织模型

多Agent系统的组织结构是Agent个体之间交互的框架。对分布式多Agent系统的组织方式、协作机制进行了简要讨论,提出了Agent域及Agent图的概念。根据不同Agent之间的地理位置和通信代价,由Agent个体、Agent组及Agent域三级组织结构形成一个Agent图,并借鉴计算机网络的分布式自适应路由选择策略进行多Agent系统的协作组织。分析表明,该模型具有高效、健壮、通信开销较小等优点。     

一种基于Bayesian信任模型的多Agent协作系统

提出了一种基于信任机制的多Agent协作系统的形成方案.通过借鉴社会学中的人际关系信任模型,建立Agent间的信任关系,利用Bayesian方法对Agent的可信度进行评估,通过Agent间基于信任关系的链接更新形成稳定的多Agent协作系统.仿真结果证实,提出的协作方案能有效地促进Agent间的协作效率,提高共同完成任务的成功率.     

多Agent的自动协商

协商是多Agent系统实现协调、协作和冲突消解的关键环节。如何构造有效的协商模型来提高Agent的协商能力，是多Agent系统研究中待解决的问题之一。文章主要讨论了双边多项目协商问题，提出了相应的协商模型、协议和协商算法，具有一定的通用性。     

Agent运算与系统演化研究

当前对Agent的描述在Agent的动态行为、协调求解和演化特征方面的描述能力明显不足。文章用代数运算对Agent的属性和行为特征进行抽象,提出了Agent调用运算、协作运算和条件运算的新观点,研究了这三种运算的性质及其之间的关系,证明了一个多Agent系统的所有Agent组成的集合与其上的调用运算和条件运算分别构成半群,与协作运算构成交换半群.把多Agent系统的演化归结为Agent运算表达式的变化.     

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。     

基于大数据流的Multi-Agent系统模型研究

在智能决策支持系统(IDSS)中,由于许多推理模型和方法以巨大的数据量为基础,决策响应速度成为系统的瓶颈。结合软件开发实际,提出了一种基于速度优化的Multi-Agent模型,将系统Agent分为智能交互界面Agent、数据分析处理Agent、数据访问控制Agent三类,通过各Agent的分工与协作来实现系统数据的快速交互;并在ERP采购成本分析子系统中进行建模研究,结果表明该模型能大大缩短系统决策响应时间。     

基于多Agent的高校教学评测系统模型研究

基于多Agent技术所构造的协同设计系统具有多Agent系统的分布性、协作性和智能性的特点。在分析目前高校教师教学评价系统的基础上,提出了一个基于多Agent系统(MAS)的高校教师教学评测系统模型(MATES),并着重讨论了该系统中各Agent的功能和Agent之间的协作关系。该模型为教师教学评价的自动化、智能化和高效率提供了一个良好的计算平台。     

基于多Agent的传感器管理系统研究与设计

本文提出了一种传感器管理系统框架,给出了基于多Agent的解决方案。该结构通过多个Agent间的相互协商来实现传感器任务的分配,较好地克服了在融合中心存在的缺陷。并在此基础上着重探讨各Agent之间的协调合作问题,实现了基于KQML语言的各Agent之间的协调机制。     

基于DCOM的动态运输调度多智能体系统研究*

针对物流运输调度中的客户需求动态性和随机性问题的解决,设计了一种基于DCOM的动态运输调度多智能体系统。在多智能体系统中,设计了包括预规划智能体、实时监控智能体、决策智能体和车辆智能体四类智能体。智能体以DCOM式组件形式实现,智能体之间的通信和协调由决策智能体集中执行。通过一个实例验证了系统算法的有效性,同时也为动态运输调度问题的解决提供了一个可参考的思路。     

基于动态模糊逻辑的软件Agent生命周期模型研究

软件Agent的关键问题是如何促进Agent学习,怎样更好地管理Agent,以及如何有效地用它开发软件,基于此,提出了一个基于动态模糊逻辑的软件Agent生命周期模型。模型主要分3个阶段来描述:定义阶段,开发阶段和维护阶段。同时通过示例说明了利用此模型来揭示自动协作系统是十分有效的。     

基于Multi-agent的分布式电梯故障诊断系统的研究

采用基于分布式人工智能的思想,将多Agent技术引入电梯故障诊断领域,分析了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程;研究讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断系统中Agent之间的调度协同求解方法和机制;给出了知识共享与重用的方法;建立了一种分布式多Agent诊断系统结构及其原型系统;通过在电梯故障诊断的应用仿真,提高了故障诊断的实时性、准确性和整体性能。     

基于Agent的决策支持系统的构建

将人工智能中的最新技术Agent技术用于构建决策支持系统 ,引入交互Agent、信息Agent、模型Agent和知识A gent来构成系统的智能部分 ,利用多个Agent的通讯与合作 ,更好地帮助用户进行决策 ;同时给出了各类Agent的具体实现方法     

基于多智能体增强学习的公交驻站控制方法

车辆驻站是减少串车现象和改善公交服务可靠性的常用且有效控制策略,其执行过程需要在随机交互的系统环境中进行动态决策。考虑实时公交运营信息的可获得性,研究智能体完全合作环境下公交车辆驻站增强学习控制问题,建立基于多智能体系统的单线公交控制概念模型,描述学习框架下包括智能体状态、动作集、收益函数、协调机制等主要元素,采用hysteretic Q-learning算法求解问题。仿真实验结果表明该方法能有效防止串车现象并保持单线公交服务系统车头时距的均衡性。     

免疫多 Agent 协同的教育管理系统模型研究

为了满足学校办学的智能化需求,设计了基于免疫多 Agent 协同的教育管理系统模型。研究了免疫多 Agent 协作 处理模型, 通过对话式扩充合同网协议完成了多 Agent 协作。采用免疫多 Agent 的协同进化算法提高了免疫进化算法的全 局搜索能力和收敛速度,使教育管理系统模型具有良好的最优解搜索能力。