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。     

Agent组织结构的圆层式模型

Agent组织是多Agent系统的求解形式,合理的组织结构有助于Agent成员(或子组织)之间的合作和对合作任务及合作成员的管理,因此,对Agent组织结构的研究引起了越来越多的重视.提出了Agent组织结构的圆层式模型;并对Agent角色(或子组织)在MAS求解过程中的行为进行代数抽象,得出了Agent组织结构在代数方面的结构性质.     

Agent系统的一种面向角色的一阶分支时态逻辑

介绍了多Agent系统的ORGSTRUC模型,定义了角色模型、角色提供的服务以及角色间通信概念并对其形式化.首先对组织结构作出形式定义,该定义建立在角色和角色间关系的基础之上,比从Agent层次建模具有更高的抽象度,因此更适合于系统早期的分析和设计工作.在此理论基础上,提出了RASBTL逻辑来描述MAS在角色层面上的运行特性,考虑到组织结构在系统分析和设计时的重要的指导和规范作用,整个形式语言有助于对多agent系统的分析和设计.     

多智能体的角色与结构设计分析

角色是面向Agent软件开发方法研究中的一个重要抽象概念。文中认为角色是连接多Agent系统（MAS）微观模型与宏观模型的桥梁，角色与Agent之间的动态性有利于刻画多Agent系统的结构和行为模型。RoboCup是多Agent系统研究的一个很好的平台。建立一支成功的机器人足球队需要很多领域的知识，合理的模型结构和Agent之间的协调与协作是RoboCup比赛中赢球的关键所在。协调与协作是多Agent系统研究的重要课题。     

多智能体的角色与结构设计分析

角色是面向Agent软件开发方法研究中的一个重要抽象概念。文中认为角色是连接多Agent系统(MAS)微观模型与宏观模型的桥梁,角色与Agent之间的动态性有利于刻画多Agent系统的结构和行为模型。RoboCup是多Agent系统研究的一个很好的平台。建立一支成功的机器人足球队需要很多领域的知识,合理的模型结构和Agent之间的协调与协作是RoboCup比赛中赢球的关键所在。协调与协作是多Agent系统研究的重要课题。     

Agent组织研究进展

Agent理论和技术的研究自20世纪70年代末出现以来发展很快,研究工作从个体Agent模型和思维状态理论扩展到群体Agent合作求解,取得了一系列进展.近年来,Agent组织的研究越来越引起重视,作为多Agent系统(MAS)的一种求解结构,基于Agent组织的问题求解可以有效地降低求解难度和Agent之间的交互复杂性.综述了Agent组织近年的研究进展,介绍了Agent组织模型、MAS思维状态模型、规范化MAS和Agent联盟等方面的研究成果,并指出了今后的研究方向.     

关系网模型--基于社会合作机制的多Agent协作组织方法

在多Agent系统（MAS）的研究中,如何表示Agent之间的相互关系,以及有效地组织Agent之间的协作通信机制,提高系统的可靠程度,降低整个系统的通信代价和减少资源开销,一直是因扰很多MAS研究者的问题,该文主要从研究Agent社会合作机制入手,对大规模开放式多Agent系统（OMAS）环境下的Agent社会组织方法,Agent协作行为表现进行了研究,引入了一个表示Agent之间联系的熟人关系网模型,对Agent之间的可信任度关系进行了讨论,并分析了Agent熟人关系链上可信任关系的传播机制,对Agent社会中的Agent理性行为表现进行了详细讨论。     

MAS系统的问题求解能力分析

本文用状态空间搜索模型分析了多Agent系统(MAS)的问题求解能力，认为MAS系统中Agent之间知识的组合应用和对问题搜索方向的交互和决策是影响MAS系统问题求解能力的主要原因，在状态空间搜索模型下可以将Agent间知识的组合应用表达为不同Agent的搜索路径的组合，而Agent对搜索方向的判断是基于启发式信息做出的，从而为形式化分析MAS系统的性能建立了通用的模型．本文以A*算法为例探讨了可采纳算法下多Agent合作求解效果与Agent的知识和启发信息之间的关系，指出只有在一定条件下MAS系统才会获得更好的解题能力．本文还对非可采纳算法下MAS系统性能分析方法提出了初步看法．     

基于角色和协作场景的MAS管理模型及应用

MAS协作管理是实现Multi-Agent协同工作的关键理论与技术。本文通过引入基于角色的策略和Agent协作场景ACS，提出了一种面向MAS的多Agent协作管理参考模型MACM^2（Multi-Agent Collaboration Management Model），并给出它在基于智能体的网络文本信息检索系统中的具体应用。该模型在实际系统中解决了协作管理的复杂性问题，提高了Agent的协作能力，同时也降低了系统开销。     

模糊型层MAS模型的获取和实现方法

基于多Agent系统（MAS）的开发信息集成体系结构分为界面层、协调层和模型层,每层均由MAS组成。为了获得构成模型层的MAS模型,该文结合信息工程论和面向对象方法而提出了模型层MAS模型获取方法,它从企业行为的功能主题出发进行分析而获取相应的对象模型,并将对象模型转变为相应的MAS模型;为了提高Agent技术的实用化程度,还讨论了在关系型数据库管理系统平台上实现基于MAS的模型层的方法;最后介绍了上述方法的应用实例。     

资源承载力人工社会模型研究

多主体模型是一种研究生态和社会、经济等复杂系统的动态研究方法,社会经济系统作为由类型多样与数量巨大的经济个体组成的复杂系统,系统中各主体复杂的相互作用表现出单个个体所不具备的特征。基于多Agent人工社会建模,在遗产继承和子辈发展方面对原始Sugarscape模型做了改进,借助REPAST软件平台,仿真研究固定资源下对不同数量人口的支撑作用,获取社会财富、个体生活水平以及社会福利随人口变化的数据,根据其变化曲线,得到经济学启示。     

一种多agent的并行认知模型及应用

agent认知模型是多agent系统研究的基础。该文抓住多agent系统的社会行为特性，构建了动态的多agent系统模型。它可以动态地调整系统agent的个数，增强系统的求解问题的能力，整个系统随着问题求解的增多更加稳定。并且在构建动态多agent系统的基础上给出了多agent系统并行认知模型及其相关概念，并把该模型应用于问题求解。     

基于多主体建模资源可持续利用研究

多主体模型是一种研究生态和社会、经济等复杂系统的动态研究方法,社会经济系统作为由类型多样与数量巨大的经济个体组成的复杂系统,系统中各主体复杂的相互作用表现出单个个体所不具备的特征。介绍多主体建模及资源可持续利用的概念,借助Netlogo软件平台,利用Cooperation模型仿真研究了不同利用方式下有限资源对经济发展的支持效果,获取社会财富积累随时间变化的数据,根据其变化曲线,得到经济学启示。     

Organizational structures supported by agent-oriented methodologies

Agent technology is a software paradigm that permits to implement large and complex distributed applications. In order to assist the development of multi-agent systems, agent-oriented methodologies (AOM) have been created in the last years to support modelling more and more complex applications. Even though agents are perceived as autonomous entities that act according to some objectives, they are also members of a society, and have to exchange information with other agents and maintain some relationships at an organizational level. Modern AOMs should be able to capture and represent organizational structures, defining interaction and collaboration patterns between agents, their internal roles and dependencies between groups of agents. This paper analyses the most notable AOMs, paying attention to the support and possibilities that they offer for modelling organizational structures with different levels of complexity. This work can help developers to select the most appropriate methodology taking into account the social and organizational requirements of the multi-agent system to be deployed.     

一种多智能体组织模型

多智能体组织是由多个智能体以承担组织结构中的角色而组成的系统。它一旦形成，就正如一个智能体一样，作为一个整体承担社会或其他某个组织的角色。因此，对多智能体组织的研究就应从整体和结构两个角度进行。基于这种思想，对现有的组织模型进行了改进，提出一种较为通用的组织结构，以及基于角色的社会智能体、多智能体组织的统一模型，并描述了一种实现最大组织效益的多智能体组织形成机制。     

Multiscale MAS modelling to simulate the soil environment: Application to soil ecology

Soils are important components of ecosystem and their functioning is of great importance for human well-being. Describing, understanding, foreseeing, and controlling biological activities and functions in soil in the context of global change are major objectives for scientists. Modelling soil bioturbation by soil engineers is of great importance although it is faced with the difficulty to describe the soil physical environment. Creating a model of a soil leads to complexity problems: a soil is a multi-scale heterogeneous, three-dimensional and dynamic environment that cannot be modelled and simulated without defining a suitable and optimized representation and taking assumptions about the studied system. An approach based on fractal theory (often used in soil sciences) was chosen to model such a real complex environment; it was integrated into a multi-agent system (MAS). MAS allows to simulate situated agents (earthworms) in an virtual world. The originality of this present MAS is that it is based on a dynamic environment which builds itself, on demand, according to an abstract canvas tree and agent movements. The aim of this paper is to present this approach and its originality, and to describe the model and the simulator. A theoretical view of the approach is given and applied to a case study: the impact of earthworms on soil structure and organic matter dynamics.     

Robust consensus of multi-agent systems with time-varying delays in noisy environment

Over the last ten years, the consensus of multi-agent systems (MAS) has received increasing attention from mechanics, mathematics, physics, engineering sciences, social sciences, and so on. It is well known that the robustness of consensus of MAS is usually determined by several key factors, including noise, time-delays, and packet drop. In this paper, we introduce a general time-delayed MAS model with noise and also further investigate its robust consensus. In particular, we prove that the proposed algorit...     

The ontological properties of social roles in multi-agent systems: definitional dependence,powers and roles playing roles

In this paper we address the problem of defining social roles in multi-agent systems. Social roles provide the basic structure of social institutions and organizations. We start from the properties attributed to roles both in the multi-agent systems and the Object Oriented community, and we use them in an ontological analysis of the notion of social role. We identify three main properties of social roles. First, they are definitionally dependent on the institution they belong to, i.e. the definition of a role is given inside the definition of the institution. Second, they attribute powers to the agents playing them, like creating commitments for the institutions and the other roles. Third, they allow roles to play roles, in the same way as agents do. Using Input/Output logics, we propose a formalization of roles in multi-agent systems satisfying the three properties we identified.     

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.