一种改进的动态合同网协议

对动态合同网协议进行了改进,提出了一种改进的动态合同网协议。管理者进行决策时不仅考虑信任度还综合相应的承包商代价。此外,给出了此动态合同网协议的算法。经过在REPAST平台上的实验,证明了IDCNP协议在运算时间及通信量方面的优越性。     

基于熟人联盟及扩充合同网协议的多智能体协商模型

合同网协议可扩充性好，处理动态环境能力强，在多智能体系统协商中应用广泛．在分析了经典合同网协议的优缺点后，提出了基于熟人联盟及扩充合同网协议的多智能体系统协商模型．根据模型设计了适合扩充合同网协议的系统结构，引入了熟人联盟以及信任度参数，提出熟人联盟生成方法及信任度更新规则并构造了基于经典合同网协议的扩充合同网协议．最后通过对一个导弹防御例子的测试及分析，证实了该模型在保证协商质量的基础上，有效地降低了协商代价．     

基于BDI的Agent合同网实现

合同网是一个用于分布式问题求解的高层通信协议,本文给出了一个扩充的合同网协议的会话策略和一个BDI精神状态形成模型,并在此基础上将BDI模型用于合同网协议,给出了实现合同同网协议的一系列BDI行为驱动规则。本文在合同网协议的招投标过程中引入了信任度、稳健度和积极程度等精神状态参数,这类参数有助于改善协作质量,从而使系统具有较好的适应性和灵活性。     

一种基于多Agent的计算机生成兵力协作方法

研究建立虚拟战场攻防对抗环境,为提高协作任务分配机制的鲁棒性、可扩展性和动态适应性,在经典合同网协议的基础上,通过引入交互信任度、熟人信任度和阈值等策略,提出了一种适合于基于多Agent系统（MAS）的计算机生成兵力（CGF）协作的集成合同网协议。为了保证协议的完整性、正确性和可靠性,利用赋色Petri网进行了形式化建模,分析和验证协议的灵活性、可达性和有界性等特性。对集成合同网协议,应用基于MAS的弹道导弹攻防对抗CGF系统进行协作仿真。仿真结果表明,集成合同网协议有效地降低了协作的通信代价,提高了系统的完成任务指标。     

RoboCup标准平台组中基于改进合同网协议的任务分配算法

针对RoboCup标准平台组SPL中多机器人之间的协同问题,提出了基于改进合同网协议的任务分配算法。首先对RoboCup多机器人系统建立层次结构分解模型和单体机器人行为任务树模型,并采用AHP层次分析法确定各个任务权重。其次,提出基于改进合同网协议的任务分配策略,相对于传统合同网协议,改进的合同网协议将标书公示机制引入任务分配模型;同时,提出了优先招标策略并对合同网协议流程和评价函数进行了改进和扩展。     

基于扩展合同网协议的无线传感器网络协作方法研究

提出一种适用于无线传感器网络协作的扩展合同网协议.该协议在传统合同网协议中引入了信任度、阈值和优先级等策略,减少了无线传感器网络的通信开销,有效均衡了节点的能量消耗.为确保扩展合同网协议的完整性、正确性和可靠性.利用面向对象Petri网对其进行建模、分析和验证.仿真结果表明,扩展合同网协议有效地延长了网络生命周期,提高了网络的能耗效率,网络完成任务数也有了显著的增加.     

一种基于投标结果修正的合同网协议

合同网协议是一种广泛应用于多Agent系统的合作协议. 针对传统的合同网协议, 提出一种基于投标结果修正的合同网协议, 并论述该协议的合作过程, 说明该协议简化了传统合同网协议的工作过程. 最后把该协议应用于一个风力/太阳能互补发电系统的实例中, 结果表明该协议的工作效率比传统合同网协议更高.     

基于扩展CNP的分布式多Agent协同系统

传统合同网协议的投标类型单一,不能准确表达参与任务分配的Agent的意图。结合应用环境的任务抢占机制需求,对合同网协议的投标类型进行适应性扩展,基于扩展合同网协议设计分布式多Agent协同系统,给出Agent程序实现方法、多Agent通信机制设计和协同机制应用实例。该系统具有良好的可扩展性,便于动态引入具有不同功能的Agent,为协同机制的研究提供了基础平台。     

基于swarm仿真平台的合同网协议的应用分析

以仿真软件为基础,实现一种高层通讯协议即合同网协议.首先解释了swarm在人工世界环境下进行计算机仿真模拟的基本思想.及swarm的主要概念和系统结构.进而利用Swarm进行仿真建模的一般思路,以具体实例"捕食者-猎物"问题为实验背景,以Java语言为二次开发语言,通过调用Swarm提供的各种类库,按合同网协议规范来设计"捕食者"之间的协作,并对问题的各个参数进行设置,建立了基于Swarm的研究合同网协议的仿真模型,仿真结果表明Swarm平台很适合基于多Agent的协作的仿真建模,以及发现了传统合同网的不足.     

基于拍卖机制的改进合同网协商策略

在现有合同网协议的研究基础上，引入经济学中的拍卖理论，提出一种基于拍卖机制的改进合同网协商策略，通过Agent间的自主竞争来实现任务的动态分配，从而降低管理者获取和更新其他Agent知识的难度，间接支持Agent能力动态变化，减少Agent间通讯量和评标时间。     

基于面向对象Petri网的动态合同网协议通用模型

传统的合同网协议模型通过管理Agent和承包商Agent之间招投标进行交互和协商以共同完成目标任务。但传统合同网协议模型也存在一些如协作过程中通信量大、通用性不强等问题。为此，采用面向对象Petri网，引入对象Agent，对动态合同网协议进行建模,并采用Petri网的数学分析方法对模型进行了分析，表明模型具有通用性、并发性、活性的特点且通信量减少。     

面向对象Petri网合同网协议模型的一种改进方案

传统合同网协议模型中,Agent之间通信量大,且角色固定,不能满足多Agem系统环境和任务的复杂性和动态性以及交互的灵活性和高效性.通过引入信任度和阈值,采用面向对象Petri网对合同网协议模型进行了改进,提出了一种新的适应系统环境及Agent能力变化的模型,并对改进模型进行了分析,表明模型具有角色可变性、并发性和通信量少的特点.     

基于改进合同网协议的多Agent协作模型

合同网是用于分布式问题求解环境下各Agent进行通信和协作的一种协议,各个Agent内部的知识、能力和策略在问题求解过程中总是动态变化的。为了能够得到实用性强且易于实现的协作模型,分析了传统经典合同网的缺点并进行了改进,利用熟人模型对投标者进行了合理的筛选。采用Agent的主动感知特性,改进了任务Agent接受任务的被动性。在投标过程中引人信任度、感知系数和活跃度等智能参数,防止了投标者在投标过程中的自私性,平衡了各个合同承担者的负载。通过实验证明,改进的合同网降低了网络通信量,提高了多Agent系统协作的效率。     

基于R学习的合同网实时调度模型

提出一种融入合同网运行机制的R学习方法,以此方法为核心构造Agent形成具有学习能力的实时调度模型。模型以最小化作业累计平均流动比为主要目标,同时借助对强化学习报酬的设计减小机器负载的不均衡性,实现对调度过程的双重优化;构造实时调度实例投入测试的结果证明了模型的绩效。另外,一个包含强化学习Agent与无学习Agent的混合机器环境被构建并测试其性能,测试结果表明：在Agent之间借助强化学习过程形成了某种隐性的合作,正是这种合作保证了高质量实时调度方案的输出。     

基于Agent的分布式动态作业车间调度

Agent技术是分布式工业系统建模的一种重要方法．本文对Agent及多Agent技术进 行了简要总结,综述了Agent技术在制造作业车间调度中的应用研究概况,提出了一种基于 合同网协议投标机制的多Agent分布式动态作业车间调度方案．     

Analysis of contract net in multi-agent systems

Application of contract net protocol requires the development of a bid evaluation procedure specific to the problem. Care must be taken to apply contract net protocol to tasks that involve precedence constraints among different operations and heterogeneous resources. The lack of a process model in the original contract net protocol makes it difficult to determine the feasibility of the resulting contracts. We propose a model to facilitate the development of the bid evaluation procedure by extending our previous results to handle tasks with more complex process structure. We formulate an optimization problem to find a minimal cost feasible execution sequence for a task.     

基于合同网机制的边缘花费计算

针对传统的合同网任务分配协议中没有一个正式的模型讨论任务宣布、投标和授予决定而提出了边缘花费计算,此模型主要建立在局部agent标准的基础上,它很好地解决了由于信息拥塞而导致的效率低下等问题。