基于Multi-Agent的协作式网络学习系统模型研究

引入Agent技术,提出一种基于Multi-Agent的协作式网络学习系统模型:详细阐述了MASCWL的工作流程及模型构建;引入Petri网模型,对学习主体Agent间协作控制过程进行了形式化描述;提出了系统实现具体方案;最后,利用计算机Multi-Agent仿真建模平台Swarm对学习主体Agent的复杂协作行为进行了仿真建模,实验结果显示:MASCWL在一定数量的学习主体协作下呈现一定的优化性能.     

基于Agent的分布式系统信任模型仿真

针对当前信任模型仿真缺乏理论支撑,仿真过程描述及建模步骤不规范的问题,将多Agent建模仿真方法应用于信任模型的仿真,建立信任模型Agent仿真过程框架.由信任模型微观机制入手,对个体Agent进行设计,建立Agent实体模型;针对信任模型中Agent之间的交互问题设计基于推荐网的Agent协作算法;在充分考虑系统宏观约束的情况下,建立微观Agent到宏观系统之间的联系.通过实例验证了该方法的有效性.     

基于Agent的森林火灾系统建模仿真

为研究森林火灾系统的整体发展态势及演化规律,引入面向模式的基于Agent的建模方法,进行了融合自然、社会微观作用机理的计算机仿真研究,以Agent元模型为软件实现基础建立起森林火灾系统模型,有机融合了林火蔓延的元胞自动机模式和协作扑救的网络协作模式.对森林火灾系统模型进行动态仿真实验,实验结果表明了有关模式对系统态势发展的影响,以及基于Agent的建模方法对森林火灾系统研究的有效性.     

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.     

应用Repast S的复杂系统建模仿真

研究社会灾害和生态环境中的发慌问题,需科学决策.针对复杂系统的研究涉及到多种学科交叉,进行多Agent建模仿真需要面对不同领域知识融合的问题.在最新多Agent建模仿真平台Repast Simphony(简称Repast S)的研究基础上,为决策者提供依据,提出以其层次建模框架满足多专家群体协作建模需求,以Score元模型为建模基础进行领域知识融合的策略.以森林火灾系统为例,应用Repast S进行了建模仿真实践.所建立模型有机融合了林火蔓延的元胞自动机模式和扑救协作的社会网络模式等领域知识,进行仿真.仿真结果体现出各种模式对森林火灾系统演化态势的影响.Repast S为复杂系统学科交叉的多Agent建模仿真提供了有效支持.     

多Agent系统规划协作过程研究

在多Agent问题求解方面,一个明显的问题是如何规划Agent组的活动.多Agent规划是指通过Agent调整的行为朝着一个共同目标来增强系统中多个Agent协作的强度,从而提高系统的一致性.从协调一致性原理的角度来说明多Agent系统规划协作的过程,并将其划分为发现协作潜力、调解协作请求、构建协作团队、制订协作计划、实现协作行动及评估行动结果6个阶段,对各个阶段进行了说明.并对一种主从式层次结构的多Agent系统协作过程进行了阐述,构建了基于这种结构协作的基本模型.     

基于多Agent的协作式网络学习系统模型研究

文章引入Agent技术，提出一种基于多Agent的协作式网络学习（Multi-Agent based Cooperative Web Learning，MASCWL）系统模型，详细阐述了MASCWL的工作流程及模型构建，引入计算机多Agent仿真建模平台Swarm对学习主体Agent的复杂协作行为进行了仿真建模。实验结果显示，MASCWL在一定数量的学习主体协作下呈现一定的优化性能。     

Multi-Agent层次协作模型及其在RoboCup中的应用

以RoboCup仿真机器人足球比赛中的多个智能体为研究对象，对Multi—Agent协作问题进行了研究。为了使Multi—Agent能够协同工作来完成复杂的任务，同时使Agent具有较高的智能性和反应性，提出了Multi—Agent层次协作模型。实验结果验证了以上研究的有效性。     

基于Mobile Aqent需求链建模的设计与实现

针对传统需求链MAS模型的不足,分析了Mobile Agent在需求链管理中的优势,提出了基于Mobile Agent的需求链优化模型,详细描述了各Agent的功能和协作,最后实现了Mobile Agent平台,对Mobile Agent的通信、迁移和安全性进行了讨论.该模型在需求链中的应用大大提高了需求链各成员对多变的市场需求做出快速反应的速度,增强了企业的竞争力.     

基于Agent的社会学仿真研究

基于Agent的建模与仿真方法被应用到社会科学研究领域形成了基于Agent的社会学仿真这一新的交叉研究领域.研究的目标是在计算机上创建一个人工社会来观察个体交互涌现的社会现象.人工社会是一个复杂的多Agent模型.在简单回顾了社会学仿真发展历史之后,对人工社会模型的复杂度进行了探讨,并将多Agent模型与其他社会学仿真模型进行了比较研究.基于Agent的社会学仿真目前还缺少公认的方法学流程,提出了一个人工社会的概念模型,并探索了人工社会模型的构建流程.最后对基于Agent的社会学仿真方法的适用范围进行了讨论.