基于GNP的多Agent角色分配问题研究

针对一个需要Agent之间相互协作的多Agent角色分配问题,研究采取了一种GNP的模型结构来解决。GNP是GP的改进,GP是树型结构,而GNP是网络结构。文中首先分别描述了GP与GNP的模型结构和对应算法,然后通过使用负载传输问题来对比分析GNP与GP的性能,并通过计算机仿真负载传输问题中的基于能力的Agent角色分配问题类型,证实了GNP的有效性。     

多智能体在WebGIS中的应用研究

WebGIS作为地理信息领域的一个分支,正面临着越来越大的需求。传统的WebGIS的构建方法已经呈现了一定的局限性。该文将人工智能领域的Agent引入到WebGIS中,目的在于构建一种智能化的WebGIS体系。文章通过对Agent的功能分析,得到反应型Agent的定义,建立了反应型Agent的模型。在反应型Agent基础上,分析了MAS的结构体系。通过多智能体的组合,具体实现一个农业WebGIS的应用。     

基于角色和CSCL的智能网络协作模型

为深入研究智能Agent在开放动态的网络环境中的应用，把角色机制应用到网络学习环境中，提出了一种新型的基于CSCL的智能网络协作模型，给出了智能Agent的结构表示及功能，并从多角色的角度给出了模型中Agent的分类。最后以共同学习活动为例，对Agent之间基于角色的协作过程进行了形式化描述。     

多智能体在元搜索引擎中的应用研究

随着网络信息的指数增长和用户对检索质量要求的日益提高,传统搜索引擎的查全率和准确率都开始下降,已无法满足用户信息检索的需求。该文从搜索引擎技术的概念入手,分析了元搜索引擎和多智能体的基本原理,并利用多Agent系统自治智能和分布协同的特性．提出了基于多智能体的元搜索引擎。     

概率驱动的动态多目标多智能体协同调度进化优化

在多智能体系统中,协作任务往往动态变化,且存在多个冲突的优化目标,因此动态多目标多智能体协同调度问题已经成为亟须解决的关键问题之一。针对动态环境下多智能体协同调度需求,提出了概率驱动的动态预测策略,旨在有效利用历史环境概率分布,预测决策解在新环境的概率分布,从而生成新的多智能体调度方案,实现调度算法在动态环境下的快速响应。具体来讲,设计了基于元素的概率分布表达,以表示解的构成元素在动态环境的适应性,并根据优化算法迭代最优解逐步更新概率分布以趋近实际分布;构建了基于融合的概率分布预测机制,考虑到环境变化的连续性和相关性,当环境变化时,通过融合历史概率分布预测新环境的概率分布,为新环境优化提供先验知识;提出了基于启发式的新解采样机制,结合概率分布和启发式信息,生成解方案以更新过时种群。将概率驱动的动态预测策略嵌入新型的多目标进化算法,获得概率驱动的动态多目标进化算法。在10个动态多目标多智能体协同调度问题实例上,实验结果表明,所提算法在解最优性和多样性上显著优于已有多目标进化算法,所提的概率驱动的动态预测策略能够提高多目标进化算法对动态环境的适应能力。     

多智能体在元搜索引擎中的应用研究

随着网络信息的指数增长和用户对检索质量要求的日益提高,传统搜索引擎的查全率和准确率都开始下降,已无法满足用户信息检索的需求。该文从搜索引擎技术的概念入手,分析了元搜索引擎和多智能体的基本原理,并利用多Agent系统自治智能和分布协同的特性,提出了基于多智能体的元搜索引擎。     

基于多Agent的个性化智能教学系统模型研究

在分布式网络环境下,根据Agent的原理,构建多Agent网络智能教学系统。     

基于本体的多智能体Internet动态路由研究

在Internet路由方面,传统采用的点对点或广播方式不能满足网络信息传输的效率要求,而采用组播方式缓解这个问题的相关研究大多为静态方法,不能很好地解决Internet提出的动态问题。为了实现高效率、自适应的Internet动态路由策略,在多Agent技术和本体论知识基础上,提出基于本体建立开放式多智能体Internet动态路由结构框架的思想。建立了基于多Agent的体系架构,并使用主体开发工具Protégé描述Internet主动路由的概念主体和任务主体模型,以支持Agent之间的知识共享和通信。根据该体系架构建立基于多Agent的Internet路由控制与分析系统（Multi-Agent Internet Routing System,MAIRS）。通过与相同实验环境下NS2的仿真结果进行比较,表明这个结合多Agent技术和本体方法的体系结构能够满足Internet路由的动态性和互操作性的需求。     

一种基于行为的多智能体协作策略设计

本文提出了一种有效的多智能体协作策略，由一组动作控制器，一组行为单元和一个协调器组成。并将这种策略应用于足球机器人中型队Mirosot项目比赛，取得了良好效果。     

基于多智能体的空间信息协同分析研究

随着信息技术的发展,空间信息的利用已经深入到各专业应用领域,充分利用空间信息需要多部门的协同合作。多智能主体技术为实现多个体之间的协同工作提供了一种新的方法;分析了协同分析的处理过程和协同空间分析的任务分解模型,设计并论述了多主体之间的消息传递机制、协作方式和系统体系结构,实现了一个基于多智能主体技术与空间信息的协同分析原型系统。     

基于Agent的分布式协同设计系统的研究

产品的设计变得越来越复杂，同时需要快速开发。并行工程的提出为此提供了一个很好的解决方案，网络提供了很好的技术支持。本文在说明现存系统交互方面的不足之后．讨论了agent的属性如：主动性和自治性，并提出了一个基于agent的智能协同设计环境MAIDA(Multi-Agent Intelligent Design Architecture)，集中讨论了系统的交互能力问题，显示了agent技术在提高系统交互方面的应用。     

基于双方叫价拍卖的多Agent任务报价策略研究

在一些相对稳定的系统中,系统处理任务的性质和类型不会发生很多变化。这意味着系统经过一段时间的运行后,Agent间可能会形成相对稳定的战略合作伙伴关系。文章针对双方叫价拍卖模型应用于合作伙伴间任务报价存在的两个问题:(1)定价方案不能针对对方的变化给予有效的反应;(2)由于双方信息的不对称,均衡情况下成交效率太低;从协作请求方和能力提供方的角度,引入了Agent合作所产生的好感度的概念;提出了基于双方叫价拍卖模型的报价机制,从而扩大了交易区间,提高了成交效率。最后分析了一个应用实例。     

基于角色流的数据交换技术研究

业务部门信息系统之间数据的自治性、分布性和异构性,使得数据交换成为必然需求。角色是数据的提供者与消费者,现有数据交换方法中很少有基于角色来考虑数据交换的。由于各企业角色专业知识与数据格式不同,角色之间又存在着各种各样的联系,文中提出一种基于角色流的数据交换技术,在已有建模技术中引入角色的思想,且保证数据质量的前提下更好地表达角色之间的各种关系,提高角色协同活动的执行效率,最大限度地发挥数据应有的价值,为企业科研、生产、管理提供可靠支持。     

基于协同策略的故障诊断应用技术研究

智能故障诊断系统作为人工智能技术在故障诊断领域的应用,在实践中取得了较好的成效,但随着系统设备和功能的日益复杂化,各种故障现象成因越来越复杂;为了提高故障诊断的准确率,针对故障诊断系统难以适应动态变化环境的缺点,在分析生物协同进化现象的基础上,将各种免疫细胞之间的相互促进和抑制现象描述为特有的免疫协同进化形式,结合故障诊断过程的特点,提出了具有进化特性的协同诊断策略,讨论了诊断系统的诊断机理和工作流程,并通过仿真运行,初步验明了其可行性。     

多Agent系统理论及其应用研究

随着信息技术的飞速发展,应用软件变得越来越复杂,其智能化程度也越来越高。多Agent技术就是在此背景下应运而生的,并迅速成为软件工程领域的一个研究热点。在介绍Agent定义和特点的基础上,全面阐述了多Agent系统的体系结构和两种主要的Agent通信语言（KQML,FIPA-ACL）,最后对多Agent系统的主要应用做了详细论述。     

基于多Agent的高速公路入口匝道智能控制策略

文中提出了基于多Agent的入口匝道智能控制策略,它基于系统论的思想,把协调控制策略引入到入口匝道控制中,建立了一个包括多个入口匝道控制Agent和一个协调Agent的多Agent系统。这种分布式协调智能控制更好地适应了高速公路中的复杂性和不确定性。     

基于多Agent的数字海图协同处理模型

为满足数字海图协同处理智能化和可扩展的需求,根据“数字海洋”系统中数字海图的多源异构和分布式区域管理的特点,在计算Agent社会模型的基础上,构建一种基于多Agent的数字海图协同处理模型,分析模型的具体协作流程,并建立协同工作机制。仿真实验结果验证了该模型的有效性。     

多代理技术在分布式入侵检测系统中的应用研究

分析传统入侵检测模型和现有的分布式入侵检测模型的不足。提出了一个基于主机多代理的入侵检测模型,并详细分析了各组件的功能。该模型增加了一些安全代理模块,提高了入侵检测系统的安全性及准确性。     

多Agent起重机群监控系统的应用研究

针对个体起重机的监控系统在灵活性和扩展性等方面的存在不足，引入Agent技术，建立了基于多Agent的分布式起重机群监控系统．并完成了起重机群监控中Agent的设计，通过多Agent间的通信、协调和合作使系统基本实现了对起重机群多种信息的监控。通过现场调试，实现了各Agent的功能；     

一个基于Multi-Agent的外汇投资决策系统

本文分析了金融特别是外汇交易方面的投资咨询系统的不足，提出一个基于Multi-Agent的外汇交易决策咨询MASFX框。该系统的基本思想是运用人工智能技术，根据系统所掌握的金融信息，为投资者确定投资过程中所应采取的交易规则，从而实现投资咨询的智能化。