智能设计体系结构的研究

本文研究智能设计的体系结构,首先提出了智能设计的抽象层次模型,在分析设计师的智能行为后,提出智能设计的异构知识的概念,探讨了智能行为的内在运行机制,以及 计算机处理异构知识的集成推理方法,给出了基于上述模型的系统集成推理求解策略和实现方法。     

基于多智能体的无人作战多武器防御系统体系结构研究

重点以无人作战武器防御系统为背景,深入研究交互式智能体体系结构的应用,并对智能体的协调机制、通信机制、不完全全局规划方法,协进化方法等作了较深入的阐述。     

多智能体协作方法及其应用研究

将复杂系统分解成由多个智能体构成的合作多智能体系统，建立了多智能体系统的决策模型，能动态实时地计算每一时刻智能体的决策局势，适应环境的动态变化．采用多智能体方法对半导体生产进行调度，提高了半导体生产线设备的利用率，缩短了单位工件的加工时间．     

基于多智能体的新型智能决策支持系统体系结构的产生和发展

智能决策支持系统和多智能体是近年来人工智能领域研究的热点。本文从决策支持系统的基本结构出发，针对企业科学决策的要求，介绍了三种基于多智能体的智能决策支持系统的体系结构，以实现分布式群体决策支持，具有控制Agent的群体决策支持以及大型企业的分层动态柔性决策支持。     

一个智能代理体系结构模型

主要从技术的角度阐述了智能代理的构成;并最终通过对一个简单的智能代理范例中各类技术地位和相互关系的分析给出了代理的一个体系结构模型。     

一种不完全信息下的多智能体协作机制

在分布式多智能体系统中,由于agen嗵常具有不完全信息,因此大大影响了系统的协作效果。该文采用博弈论和决策理论相结合的方法,将不完全信息下的agcnt协作转换成完全信息下agent协作问题来求解,提出了一种不完全信息下的agent协作机制。     

一个智能代理体系结构模型

本文主要是从技术的角度阐述了智能代理构成，并最终通过对一个简单的智能代理范例中各类技术地位和相互关系的分析给出了代理的一个体系结构模型     

高层体系结构与多智能体仿真集成研究

对于复杂大系统的建模与仿真,多智能体系统可以提供并行逻辑的支持,而高层体系结构(HLA)则可以提供公共的技术框架.两者的结合能有效地提高系统仿真与建模的效果,但是HLA/RTI的规范对多智能体系统的灵活性与开放性有一定的限制,不能充分发挥智能体在推理交互和协商合作等高层次通信方面的优秀特性.在高层体系结构下利用JADE平台工具对多智能体仿真环境进行了研究,提出了集成系统的总体架构和具体方法,并建立了原型系统,通过实验验证了集成方案的可行性,为进一步的研究奠定了基础.     

基于规划识别的多智能体协作研究及应用

多智能体系统是规划识别的一个有效应用平台，提出一种基于规划识别多智能体协作算法，对对抗环境和非对抗环境中的基于规划识别的多智能体协作算法进行了分析，实现了对队友和对手行为目的的认识和建模，减少了协作主体间需要通信的时间厦难度。该协作算法应用到多智能体的有效测试平台机器人足球赛中，试验结果证明，该算法在通信受限、信息受限或信息延时的系统中可有效预测队友和对手的行为，从而实现智能体间的协作。     

支持人机协同的智能用户界面体系结构

从分析实现人机协同智能用户界面需解决的问题入手,探讨了多Agent系统解决上述问题的技术途径;提出一种基于多Agent系统的人机协同式智能用户界面体系结构,并重点讨论了如何解决多媒体对象展示关系、Agent之间协同、应用语义反馈、用户智能向导等问题。在该结构中,控制Agent协调可视元素之间的通信,用户Agent负责保存用户兴趣模型和提供推理服务。支持用户界面按构件方式进行组合,具有良好的扩展必和可重用性。模拟实例验证了该体系结构的可行性。     

分布交互式仿真智能适配器设计与实现

分布交互仿真是一种新兴的仿真技术,它对计算机数据处理能力,计算机网络数据传输率及实时性有很高的要求,ＤＩＳ智能适配器正是为满足这一需求而设计的。ＤＩＳ智能适配器采用了ＦＤＤＩ网络技术,适配器上的ＤＳＰ作为主机的前端机。文章介绍了系统的组成和功能,详细介绍了系统硬件和软件的实现。     

引入智能虚拟讲解员的云展厅构建与交互反馈研究

奥林匹克遗产是全人类的宝贵财富,利用科技与文化艺术相融合,对实现北京冬奥会及奥林匹克遗产和精神文化的多元呈现和高效传播至关重要.线上云展厅作为信息时代数字博物馆发展的重要趋势,虽然在单项数字博物馆与交互系统技术研究方面已具备较好的基础,但尚未形成体系化、智能化、交互友好的冬奥会奥林匹克数字博物馆系统.面向北京2022年冬季奥林匹克运动会,提出一种具有交互反馈的云展厅系统构建方式,通过构建具有虚拟讲解员的智能交互云展厅,进一步探索交互反馈在知识传播型的数字博物馆中对于非物质文化遗产的传播作用.为了探索视听交互反馈对云展厅的奥林匹克精神文化传播的影响,同时提升知识传播型云展厅中的用户体验,对32名参与者进行用户实验.研究结果表明,所构建的云展厅能够极大地促进奥林匹克文化与精神的传播;同时,在云展厅中引入视听交互反馈能够提高用户的感知控制,从而有效地提升用户体验.     

分布式网络中智能代理的安全迁移机制

在许多特殊的分布式系统网络中,由于各节点的管理权限和职能的不同,网络各节点之间存在着严格的等级划分。针对智能代理在这种特殊分布式网络中传输时存在的安全问题,本文介绍了一种IA的安全迁移机制。该机制使用签名技术实现对节点的身份认证,使用3DES算法实现对传输数据的加密。该机制已由脚本语言Python编程实现。实践证明,它有效地保证了IA在迁移时的安全性。     

Neural network‐based multi‐agent approach for scheduling in distributed systems

A distributed system consists of a collection of autonomous heterogeneous resources that provide resource sharing and a common platform for running parallel compute‐intensive applications. The different application characteristics combined with the heterogeneity and performance variations of the distributed system make it difficult to find the optimal set of needed resources. When deployed, user applications are usually handled by application domain experts or system administrators who depending on the infrastructure provide a scheduling strategy for selecting the best candidate resource over a set of available resources. However, the provided strategy is usually generic, aimed at handling a wide array of applications and does not take into consideration specific application resource requirements. As such, an intelligent method for selecting the best resources based on expert knowledge is needed. In this paper, we propose a neural network‐based multi‐agent resource selection technique capable of mimicking the services of an expert user. In addition, to cope with the geographical distribution of the underlying system, we employ a multi‐agent coordination mechanism. The proposed neural network‐based scheduling framework combined with the multi‐agent intelligence is a unique approach to efficiently deal with the resource selection problem. Results run on a simulated environment show the efficiency of our proposed method. Several scheduling simulations were conducted to compare the performance of some conventional resource selection methods against the proposed agent‐based neural network technique. The results obtained indicate that the agent‐based approach outperformed the classical algorithms by reducing the amount of time required to search for suitable resources irrespective of the resource size. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于MAS的智能交互界面研究及应用

自适应人机交互界面的设计是应用系统能否成功实施与使用的关键,基于此提出了将多Agent系统引入用户界面设计中。分析了交互Agent模型的性质、作用和结构,讨论了几种典型界面模型的特点。实现了一种通过广义状态转移网络学习、进化、预测用户行为并能自主动作的自适应界面Agent模型,并结合应用实例说明了其工作机制。     

基于情景演算的多个智能虚拟人协作行为描述语言

在情景演算的框架内引入真并发动作和相应的语义,参照 FIPA-ACL 增加了请求、承诺、结果等通信动作,将 ConGolog 扩展为 CTConGolog,并且基于 CTConGolog 提出一个请求/服务协作模型及相应语义.在此基础上,引入用于表示复杂行为动画的元动作,提出并且实现了一种多个智能虚拟人协作行为描述语言--CBDL.实验结果表明,CBDL 能够较好地描述多个智能虚拟人在动态环境下通过推理和协作而表现出的行为.     

智能Agent在指挥控制系统中的应用

针对指挥系统对指挥过程并行性和协作性的需求,将多Agent技术引入战术指挥控制系统,使战术指挥控制系统指挥决策智能化。简要介绍智能指挥系统需求及基于智能体的战术指挥系统总体框架,主要研究指挥系统中智能体的划分原则及其功能,并探讨基于多Agent的战术指挥系统基本流程。