基于分布式Agent联盟的机器学习机制

提出了一种基于分布式Agent的机器学习模型。用Agent来构成机器学习的各组成部分，并由采用不同学习方法的Agent构成学习模块。为实现分布式Agent的协作学习机制，采用Agent联盟作为协作体系结构。将一种改进的遗传算法用于Agent联盟以实现分布式Agent的协作，该遗传算法控制参数动态地变化，采用粗粒度型的并行方式，一传多的交换个体方式和完全网络拓扑迁移模型。系统具有良好的性能。     

基于多Agent的设备动态智能预测决策研究

通过对网络模式下设备管理特点的分析,阐明了Agent的基本特征和多Agent系统的体系结构。结合多Agent系统技术理论,提出一个基于Internet的多Agenti设备动态智能预测决策支持系统的实现模式与方法。     

MAS-GDSS的耦合研究

提出了一种面向实体的结合MAS技术的GDSS体系结构。首先，根据群决策活动特点将GDSS按着PIanning层、Analyse层和Deal层进行划分；然后，定义各层的主体结构；最后，给出了结合多主体系统(MAS)技术的群决策支持系(GDSS)的组织模型。由于不同的层次分别采用了松耦合、慎思的Agent和反应型Agent相结合，并且在Analyse层定义了公共Agent，使得该系统具有良好的开放性、灵活性和基于实体的扩展性。     

基于Mobile Agent的政府信息资源网格体系结构

集聚全社会信息资源总量80％的政府信息资源，是社会信息资源的重要组成部分，直接关系到国民经济与社会发展的状况和水平，比一般的信息资源更有价值，质量和可信度要求也更高。为此，针对政府信息资源信息量庞大、媒体类别多、存储分散、表现形式多样和持续动态增长等特点和政府资源为基础的建设要求，在引入了Grid、Mobile Agent等关键技术基础上，提出了基于Mobile Agent技术的政府信息资源网格体系结构设计方案。同时，对实施效果进行了评价，给出了技术实现方式，并提供了一个基于该网格体系结构的简单应用实例。     

基于Agent的可重构供应链管理体系结构研究

为了实现供应链中各个应用管理系统之间的信息交互和快速集成,提出了一个基于Agent原理的供应链管理两层体系结构:第一层由三个功能Agent组成,协调供应商、制造商和销售商之间的关系;第二层由四个代理接口组成,通过四个代理接口实现生产管理模块、库存管理模块、采购管理模块和客户服务管理模块快速加入和退出供应链系统.根据上述理论,开发了一个基于Web的软件平台,支持不同管理系统的即插即用以及供应链的重构.     

基于多Agent的CA系统的设计与实现

认证中心是公钥基础设施的核心问题，文章设计并实现了一个基于多Agent的认证中心系统．文章首先设计系统的体系结构，然后设计了多个Agent来完成认证中心的相应功能．该系统将认证中心的任务分布到各相应的Agent上执行，同时各Agent之间可以通过认证中心相互协商、协调工作，从而提高了认证中心的工作效率。     

多Agent电网运行决策支持系统

如何把有关电网运行的各类信息和知识组成一个规范统一、界面友好的自适应的决策支持系统,用以提高电网运行的可靠性、调度效率和管理水平,是电网运行信息化所面临的一个挑战.电力系统是一个开放复杂互联的大系统,根据对Agent的智能、移动、交互等属性方面的分析,本文研究并提出了基于多Agent技术的电网运行决策支持系统体系结构,同时介绍了系统功能和运行过程.系统由决策资源层、通信服务器主体层和职能主体层三层构成.每个智能Agent都有自己的知识库,其中的知识和数据支持智能Agent完成自己的任务并处理好与其它主体和环境的交互.通过采用Agent技术,可以将复杂系统理论,信息采集和知识发现方法,电力系统专业理论,专家的经验以及强大的计算机处理能力紧密地集成到一个基于多Agent的人机协作系统中.每一个Agent可以对本地局部的电力系统进行分析判断,通过多个Agent的自治以及它们之间的协作可以完成大规模的控制和决策.因此,系统可以更快、更正确地支持电网调度员做出运行决策和控制决策.     

基于多艾真体的分布式决策支持系统

在传统的基于客户机/服务器或浏览器/服务器的计算模式的群决策支持系统中引入多Agent技术,采用客户机/Agent/服务器三层计算模式,可以使系统支持多用户协同工作,满足从定性到定量的综合集成研讨要求,适合复杂重大问题的决策.提出了基于多Agent的分布式决策支持系统体系结构并讨论了其运行机制和实现技术.     

基于CORBA的多Agent电力决策支持系统的研究

介绍了基于CORBA的中间件技术和Agent技术。论述了基于CORBA的多Agent电力决策支持系统的体系结构,并给出了范例。     

基于多Agent案例推理的个性化智能推荐服务

针对个性化智能推荐服务是大型科学仪器协作共用网的重要组成部分的情况,分析了个性化智能推荐服务的工作原理、系统结构及相关技术;重点论述了个性化智能推荐服务案例库的结构设计、案例生成及推理过程的算法描述.将基于案例的推理方法(CBR),多Agent技术与MVC模式有效地融入个性化智能推荐服务中,采用基于Struts构架的B/S多层混合体系结构,设计并实现了一个基于Struts构架与多Agent案例推理的交互式个性化智能推荐服务系统.