基于多Agent的自动测试系统测试仪器模型设计

测试资源建模是自动测试系统(ATS)通用化的基础.针对当前ATS中测试资源,特别是测试仪器种类多、功能复杂、难以采用常规方法进行建模的难题,采用基于多Agent方法,建立典型测试仪器模型.首先分析典型测试仪器的特性,建立分层多Agent模型,给出模型中各Agent的结构与功能.之后给出了各Agent之间的通信方式与协作机制.该模型具有良好的自适应性和可重构性,有利于实现ATS通用化.     

基于复杂系统的城轨交通ATS可靠性研究

为提高城市轨道交通列车运行自动监控系统ATS(automatic train supervision)的可靠性,提出了一种基于开放的复杂大系统理论的城轨交通ATS系统可靠性的分析方法.根据ATS系统的层次结构和其内部、内外信息交换的特点,分析了其作为一个开放的复杂大系统的特征,在此基础上给出了分析提高城轨交通ATS系统可靠性的综合集成方法,即从定性到定量的综合集成,并给出了实践该方法的体制和机制,即由总体设计部来完成综合集成.     

多Agent系统问题求解的广义粒子模型方法

提出一种多Agent系统分布式问题求解的新的广义粒子模型,将复杂环境下多Agent系统资源分配和任务规划的优化问题转变为广义粒子模型中的粒子运动学和动力学问题.广义粒子模型可以描述和处理的复杂环境包括多Agent系统中的Agent之间存在的随机、并发、多类型的交互行为.各Agent有不同的个性、自治性、生命周期、拥塞程度和故障几率等.本文讨论了广义粒子模型和多Agent系统分布式问题求解的关系,提出了广义粒子模型的数学物理模型和多Agent系统分布式问题求解算法,并且证明了它们的正确性、收敛性、稳定平衡性等基本性质.通过复杂环境下多Agent系统资源分配和任务规划问题的实验和比较,证实了广义粒子模型方法的有效性及其特点.     

一个多Ageht系统的BDIC多维模型

文章从组织模型、功能模型、信息模型和通信模型四个方面描述了一个层次化的多Agent系统模型,并给出了该模型中Agent的心智状态BDIC到信息模型的一个映射.该模型不仅有助于系统的实施,而且使系统具有较好的可扩充性和重用性.     

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.     

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。     

多Agent系统中的角色继承

继承用来描述一般与特殊关系,多Agent系统中引入继承有助于分析多Agent系统的结构层次和软件重用。本文讨论了开发多Agent系统时分析和描述继承的重要性和多Agent系统中继承的特点,通过一个角色模型对继承机制进行了语义定义,提出了一种在需求分析阶段对继承进行建模和分析的方法。     

基于三层分布式架构的列车自动监控仿真培训系统的分析与设计

本文从三层分布式对象架构开始，在ActiveX／DCOM的分布计算环境下，详细介绍了一个城轨ATS仿真培训系统的分析与设计。重点描述了系统的软件结构，以及仿真数据库中静态和动态数据的设计过程。