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.     

Cement industry control system based on multi agent

Cement production is characterized by its great capacity, long-time delay, multi variables, difficult measurement and multi disturbances. According to the distributed intelligent control strategy based on the multi agent, the multi agent control system of cement production is built, which includes integrated optimal control and diagnosis control. The distributed and multiple level structure of multi agent system for the cement control is studied. The optimal agent is in the distributed state, which aims at the partial process of the cement production, and forms the optimal layer. The diagnosis agent located on the diagnosis layer is the diagnosis unit which aims at the whole process of the cement production, and the central management unit of the system. The system cooperation is realized by the communication among optimal agents and diagnosis agent. The architecture of the optimal agent and the diagnosis agent are designed. The detailed functions of the optimal agent and the diagnosis agent are analyzed.At last the realization methods of the agents are given, and the application of the multi agent control system is presented. The multi agent system has been successfully applied to the off-line control of one cement plant with capacity of 5000 t/d. The results show that the average yield of the clinker increases 9.3% and the coal consumption decreases 7.5 kg/t.     

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.     

Building Intelligent DSS Based on Multi-Agent Cooperation

A general multi-agent architecture is proposed for intelligent decision support system(MAIDSS). Theagent in MAIDSS is built based on an extension of BDI framework. Several agents form a team working togetheron a decision problem; several agent teams are defined to stand for the benefits of different people in the real     

基于KQML的协同CAD系统的通讯模型及冲突解决

设计基于KQML的代理的通讯模型，提出了基于多代理的协同设计系统中冲突解决方法，并给出其过程框架，详细说明了基于实例的推理的决策过程。     

基于代理的用户偏好建模研究

基于移动代理系统,将马尔可夫判决过程和智能强化学习算法相结合,提出了在异构无线网络环境下对移动用户业务偏好进行智能建模的技术框架.为动态环境下用户需求的感知、量化和适配特征的研究提供了基本的数学描述,为解决用户体验的评价问题和业务与业务环境的适配问题提供了新的研究思路.     

基于Multi-agent的虚拟企业安全性研究

对虚拟企业的组织结构进行了详细分析,进而提出了一种基于Multi-agent的虚拟企业的功能结构,对其构造过程进行了阐述.在此基础上设计了一种具有安全机制的基于简化PKI的多代理虚拟企业的体系结构,并对其注册/注销、访问控制、Agent间的安全通信和安全恢复等安全机制进行了研究.这一体系结构和相关的安全管理机制,可以保证虚拟企业中代理活动的可验证性和不可抵赖性.     

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。     

电力信息安全监测管理中心数据采集层的研究

由于网络安全需求,电力企业在信息系统中部署了防火墙、防病毒、漏洞扫描、IDS和VPN等大量异构的安全防御产品,这些产品之间缺乏沟通协作和统一管理,产生的安全事件信息难以进行有效的关联整合。针对这一问题提出了基于数据挖掘的分布式、多协议支持的信息安全监测管理中心框架。重点对信息安全监测管理中心的数据采集层进行研究,包括采用基于代理的SYSLOG机制采集设备安全事件日志信息,采用基于硬件探针的监测技术实时采集路由器,交换机等网络设备的流量信息。采集层能准确可靠地为安全监测管理中心的分析层提供数据,保证系统的正常运行。     

基于智能多代理的PACS系统的研究与实现

随着PACS的大型化以及多PACS之间的互联和集成,仅仅基于医学工业标准的PACS已经显露出许多不足之处,使得系统的设计、开发和维护越来越难.该文提出了一种基于多智能代理技术构建的新的体系结构,介绍了该体系结构的关键技术,以及基于多智能代理技术的工作流管理机制的模型,并实现了各个工作站协同工作以及智能多代理等模块.     

基于三层架构的ASP.NET网站设计与开发

针对使用两层结构开发软件存在的高耦合、不易扩展的问题,采用三层架构开发ASP.NET网站。介绍了三层（多层）架构软件体系结构及基于三层（多层）架构的ASP.NET网站设计与开发的完整流程,并给出了各层的主要代码。     

分布式微机电系统的多主体控制

分析了分布式微机电系统特点,对基于多主体控制的分布式微机电系统构成进行了研究,提出了采用多主体技术实现分布式MEMS控制的框架。对系统的模型、微机电主体的结构、行为策略进行了形式化表示,给出了控制算法,并在此基础上开发了原型系统。     

助老助残服务机器人机载计算机软件系统设计及实现

针对家庭及医院等环境下的助老助残服务机器人,采用基于行为的机器人控制技术,设计了服务机器人机载计算机软件体系架构,对软件系统的硬件通讯层、指令协议解析层、行为层和行为决策层进行了详细的说明。软件编程中通过各种抽象对象的组合来组织代码,由面向对象的C++编程语言进行实现。通过采用模糊控制及基于加权合成的多行为融合机制,较好地实现了服务机器人的复杂行为控制。实验及应用表明,本服务机器人机载计算机软件系统具有界面友好、性能稳定、使用方便、可扩展性强、开放性强的特点,较好地满足了家庭及医疗环境下服务机器人对机载计算机系统软件的要求,具有一定的应用推广价值。     

基于agent的模式表示模型AIM

针对模式表示研究存在的语义缺失问题,基于agent技术和人的记忆原理,提出一个新的模式表示模型agent影响图(agent influence map,AIM)。AIM反映了模式的整体特征,提供一个有效的软计算工具来支持基于先验知识的自适应行为。AIM通过特征的多阶段整合呈现记忆模式的层次性;把模式信息存储在整个网络中,通过协作涌现出高层次特征体现记忆的语义特性。     

Design and implementation of self-protection agent for network-based intrusion detection system

1　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＷｉｔｈｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｏｆｔｈｅｄｅｍａｎｄｏｆｎｅｔ ｗｏｒｋｓｅｃｕｒｉｔｙ ,ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｉｎｔｒｕｓｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ (ＩＤＳ)ｈａｓｔｕｒｎｅｄｉｎｔｏｔｈｅｓｅｃｕｒｉｔｙａｐ ｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｌａｒｇｅｓｃａｌｅｈｉｇｈｓｐｅｅｄｎｅｔ ｗｏｒｋ[1 3] .ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＩＤＳｂｅｃｏｍｅｓｔｈｅｌｅａｄｉｎｇｒｅｓｅａｒｃｈａｒｅａ[4] .ＴｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆＩＤＳｉｔｓｅｌｆｂｒｉｎｇｓａｂｏｕｔ…     

基于故障树和G2的航天器故障诊断系统开发

在航天器故障诊断系统的开发方面提出了一些新观点.首先,提出了航天器故障诊断的层次诊断结构,给出了4类诊断框架,即系统级诊断框架、分系统级诊断框架、部件级诊断框架和零件级诊断框架.其次,提出了一个层次诊断模型,该模型有4个层次组成,即传感器层、功能层、行为层和结构层,这些层协同工作以实现故障报警、故障诊断和故障定位.再次,提出了面向故障树的基于框架和广义规则的混合知识表示方法及相关的推理策略.最后把故障树和专家系统开发工具G2结合起来并给出了一个航天器电源系统的诊断案例.     

基于强化学习的多智能体协作实现

基于马尔科夫过程的强化学习作为一种在线学习方式,能够很好地应用于单智能体环境中.但是由于强化学习理论的限制,在多智能体系统中马尔科夫过程模型不再适用,因此强化学习不能直接用于多智能体的协作学习问题.本文提出了多智能体协作的两层强化学习方法.该方法主要通过在单个智能体中构筑两层强化学习单元来实现.第一层强化学习单元负责学习智能体的联合任务协作策略,第二层强化学习单元负责学习在本智能体看来是最有效的行动策略.所提出的方法应用于3个智能体协作抬起圆形物体的计算机模拟中,结果表明所提出的方法比采用传统强化学习方法的智能体协作得更好.     

一种用于软件工程协作的多Agent体系结构

阐述了支持协作软件工程CSE的一种解决方案.对支持CSE的传统处理结构进行了阐述,指出了这种结构存在的缺点,提出了克服这种缺点的用于CSE的多Agent体系结构,在该体系结构中将计算机支持的协同工作CSCW和SPT融为一体.在这种多Agent体系结构中引入了协作Agent、调解Agent、协商Agent、通讯Agent、监视Agent以及Agent交互的场所Agora,在Agora的管理中引入了白板的概念,使Agent查找信息更容易.     

智能电网多层次优化方法研究

提出了将分布式能源、可再生能源和能源存储设备连接到微电网的一种多层次优化方法,构建了一个用于降低计算复杂度、优化不同分散的微电网、不同的决策者和多目标结构的多层次结构体系。该体系将多层次结构体系连接到系统控制网络的智能电网,多层次结构体系的上层决策层具有一组固定的参数(参考值)函数,并通过特定的控制策略结构来适应较低的决策水平,根据这一参数,每个较低级别的决策者通过跟踪上层决策者所提供的参考值解决自身的优化问题。软件模拟仿真结果显示,多层次结构体系的运用,不仅在智能电网中优化了运行时间,而且对电网能量进行了优化管理,降低了能源消耗。     

危险化学品查询系统的设计与实现

为快速查询危险化学品的相关信息,迅速、稳妥地做出诊断、急救、自救、互救、消防、堵漏等正确的决策,建立了危险化学品查询系统.它的主要任务是应用模糊查询的技术及时地对各种危险化学品信息进行查询,本文对该系统的内容、功能、流程进行了介绍.