基于BDI模型的多机器人智能体系统设计

BDI模型是智能体设计的一种成熟结构,本文将BDI模型应用于多机器人智能体系统设计中．文章先从形式逻辑角度描述系统模型,然后讨论基于合同网的多机器人智能体的协作机制,最后给出基于BDI模型的多机器智能体的实现模型．     

多智能体粒子群算法在配电网络重构中的应用

结合多智能体的学习、协调策略及粒子群算法,提出了一种基于多智能体粒子群优化的配电网络重构方法。该方法采用粒子群算法的拓扑结构来构建多智能体的体系结构,在多智能体系统中,每一个粒子作为一个智能体,通过与邻域的智能体竞争、合作,能够更快、更精确地收敛到全局最优解。粒子的更新规则减少了算法不可行解的产生,提高了算法效率。实验结果表明,该方法具有很高的搜索效率和寻优性能。     

BDI模型视觉监控智能体的研究

分布式智能视觉监控系统的摄像机一般分布在不同区域内,大部分监视功能要在摄像机端实现,将Agent理论与智能摄像机相结合,构造出一种软、硬件一体化的,专门用于视觉监控的实例智能体,该智能体具有自主推理决策及运动目标跟踪等能力.着重研究了视觉监控智能体的体系结构、BDI模型,提出一种基于历史案例的推理决策机制,并在智能摄像机上予以实现.实验结果表明,视觉监控智能体具有自主跟踪多运动目标的能力,为构建分布式智能视觉监控系统奠定了基础.     

基于多目标优化的配电网故障恢复重构研究

针对配电网故障后恢复供电的重构时间过长和重构后网络损耗过大的问题,提出了一种基于多目标优化算法的配电网故障后的恢复重构方法.建立了配网故障后重构的数学模型,该模型引入多目标函数,迅速确定恢复供电用户数;结合非支配顺序和精英策略,确保已经找到的满意解不会丢失;最优重构方案的选择策略,实现尽可能多的恢复非故障停电区供电.经过实验表明,该方法可以在很短时间内恢复非故障停电区供电,同时兼顾重构操作时间最短(优先动作遥控开关)和重构后配网运行的经济性.     

诊断多智能体重构过程的系统描

在引入可重构故障诊断系统及诊断智能体单元组概念的基础上，提出了可重构故障诊断系统的体系结构和应用系统模型，探讨了被诊断问题的特征以及被诊断问题之间的相似性，构建了基于决策理论的多智能体诊断系统的评价方法．在分析诊断智能体重构过程的基础上，研究了可重构故障诊断系统的重构类型、重构层次和重构步骤．借鉴生物免疫中的调节理论，提出了一种重建故障诊断智能体的算法．最后分别就智能体单元组（AFDS）的物理重构和逻辑重构两种形式进行了举例说明．     

基于多智能体的可重构网络化控制系统

提出了一种基于多智能体（Multi-Agent System,MAS）的可重构网络化控制系统体系结构,该系统中的各控制节点可根据实际工况重新配置并相互配合完成控制任务,从而有效提高系统的灵活性和可扩展性。利用面向对象Petri网给出了该可重构网络化控制系统系统的通信模型,并提出了一种带宽调度策略以确保其中数据传输的实时性。     

一种应用于智能体的指定时间故障重构观测器

智能体运行过程中总会受到诸如电压振动、外力破坏、人为误操作等造成的系统性故障问题,本文针对智能体系统中的执行机构故障,提出了一种利用指定时间观测器重构故障界的方法,在故障导数界已知的情况下,可实现任意指定时间下达到大于故障绝对值的估计,进一步通过理论分析论证了该方法的合理性,并进行了仿真实验,仿真结果证明了其有效性。     

多智能体故障诊断重构技术研究及应用

智能故障诊断技术为保障工程技术系统的可靠性和安全性开辟了新的途径。随着系统设备和功能的日益复杂化,发生故障的机率以及由此带来的损失越来越大,现有单一、固定的故障诊断方法却难以满足复杂系统诊断的全部要求。针对故障诊断特点,探讨了重构故障诊断系统的解决方案,提出了系统的多智能体模型,讨论了诊断重构的方法,并通过实例初步验证了可行性,为今后故障诊断系统的开发提供了新的理念和方法。     

基于多智能体的FMS远程故障诊断系统

针对FMS（Flexible Manufacturing System,柔性制造系统）故障诊断的特点，在简要介绍DAI（Distributed Artificial Intelligence,分布式人工智能)思想的基础上，探讨了利用多智能体技术对FMS故障进行远程、协同诊断的司行性，提出了基于多智体的FMS远程故障诊断系统的总体结构和功能，并介绍了基于CORBA技术构建的FMS远程故障诊断系统的实现。     

分布式优化的多智能体方法

分布式优化作为分布式协调控制领域中的一个基本而重要的研究课题,近年来,不同领域的众多学者对其产生了广泛的研究兴趣.本文总结归纳了分布式优化的研究现状和近期的研究成果,重点对离线分布式优化和在线分布式优化进行了阐述,并从算法设计和收敛性分析这两个角度进行了剖析.特别地,针对一类混合均衡问题,本文介绍了一类分布式求解算法.最后,阐述了当前尚未解决的问题和未来的研究方向.     

基于中间观测器的多智能体系统分布式故障估计

针对发生执行器故障的多智能体系统, 论文提出一种新型分布式中间观测器的设计方法, 可以同时估计系统的状态和故障.本文设计的观测器可以应用于严格正实条件和观测器匹配条件不满足的系统.针对多智能体系统的通讯拓扑是有向图和无向图的情况, 分别获得估计误差系统稳定的条件.观测器的参数矩阵可以通过求解线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI)计算.针对具有有向拓扑的多智能体系统, 本文方法所需求解的LMI的维数, 等于对单个智能体系统设计观测器所需求解的LMI的维数.这表明应用本文方法进行故障估计时, 计算量不会随着系统中智能体数目的增加而增加.针对多智能体系统通讯拓扑是无向图的情况, 利用Laplacian矩阵的对称性, 可以得到保守性更小的结论.最后, 仿真算例验证了本文方法的有效性.     

多智能体社会

智能活动在很大程度上是一种社会现象,因此应该从社会角度研究MAS。为了自然清晰地描述多智能体社会,应该将其分为两个层次:Agent层和角色层,Agent层包含承担社会角色的所有智能体,而对于描述社会结构的角色层,提出了一个社会结构的抽象模型,用广义相关性分析了结构中的角色关系,并以此分析了多智能体社会中存在的两种主要的结构形式。     

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BDI的智能垃圾清理系统

通过基于BDI的JADEX软件开发平台,实现智能垃圾清理系统的设计与运行,让多个智能体进行交互、协作,共同完成任务.     

多智能体的分布式智能故障诊断

基于分布式人工智能的思想 ,将多Agent技术引入复杂故障诊断领域 ,分析了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程 ;讨论了基于模式聚类的故障求解机制及对诊断问题任务辨识、分解 ;研究了多Agent宏观上的约束和关联 ;设计了应用Agent工作状态的表达机制 ;确定了应用Agent间的工作状态影响关系及多Agent间的交互、协作和通讯 ;构建了多Agent模糊关联模型 ;给出了多Agent诊断系统局部诊断决策与全局诊断决策的集成描述结构 ;建立了一种分布式Agent诊断系统结构及其原型系统 .在某电力企     

基于BDI的多Agent交互

给出一个以Ａｇｅｎｔ交互为基本出发点的ＢＤＩ描述语言ＭＡＬ,对ＭＡＬ反映的ＢＤＩ概念,ＢＤＩ间的关系以及多Ａｇｅｎｔ群体的社会承诺和联合意图进行了解释,说明了ＢＤＩ在多Ａｇｎｅｔ交互过程中的起的作用,与Ｃｏｈｅｎ和Ｌｅｖｅｓｑｕｅ,Ｒａｏ和Ｇｅｏｒｇｅｆｆ以及ｈａｄｄａｄｉ等人的工作相比,ＭＡＬ同时Ａｇｅｎｔ个体和多Ａｇｅｎｔ群体的ＢＤＩ描述,克服了对ＢＤＩ概念的反直观解释,给出了符合哲学含义的关     

电子市场排污权交易的多智能体协商方法

为了平衡经济发展和污染治理之间的矛盾,将地理位置相对集中的排污企业建立专业电子市场用于排污权的交易。在控制排污总量的前提下,通过合理安排生产来最大化排污企业的收益。基于市场交互机制,给出了一个多智能体协商框架。每个智能体代表一家企业参与协商,在不暴露企业商业信息前提下,在当前污染物价格下通过规划方法计算污染物需求量。市场端接收每种污染物需求量并计算每种污染物价格,然后作为公共信息加以发布。仿真实验表明,相对于按比例单独缩减排污量,协商结果使得污染企业的个体收益都有所提高,从而增大了社会收益。     

基于多智能体协同的多源信息搜索方法

针对实时、多源、海量数据条件下用户所需信息的获取问题,提出一种面向对象的、基于多智能体协同的多源信息搜索模型,以对象为中心,在反馈循环搜索的过程中,完善对象描述模型并实现多源数据中关联对象信息的获取,提高多源信息获取的全面性和准确性。设计基于Q学习的协同控制算法,针对马尔科夫对象与非马尔科夫对象给出相应的决策方法。实验结果表明,该协同控制算法比概率转移矩阵及概率统计算法具有更好的信息获取能力。     

多智能体协调系统的研究及实现方法

本文介绍了多智能体（ＭＡＳ）协调系统的发展、研究现状,以及ＭＡＳ的主要研究内容和关键技术,并以机器人足球比赛的方式作为研究多智能体协调系统的典型问题进行讨论。