基于Agent计算机支持的协同教学与学习环境

从Agent的基本概念、性质、结构等入手,讨论了基于Agent计算机支持的协同教学环境、学习环境,旨在研究实现网上协同教学、学习的技术,并投入实际应用.     

Agent技术在智能教学系统中的应用与研究

在传统的学习平台的基础上,以人本主义学习理论和建构主义学习理论为指导,将Agent技术应用于智能教学系统的构建和研究,为越来越多的学习者提供更加智能化和人性化的协同学习环境和协同学习方法,也为现代教育模式的研究和素质教育的大发展提供了一个新的思路.以多Agent技术为基础,提出了一种新的基于Agent的智能教学系统框架,并讨论了其主要功能及实现该系统的部分关键技术.     

基于多Agent的协同教学环境的设计与探讨

文中以 《操作系统课程设计》 教学环境为背景,探讨了基于多Agent的课程设计的协同教学环境的设计方法和技术,提出了基于 《操作系统课程设计》 的多Agent的协同教学环境的设计模型,解决了模型设计中的一些关键技术问题.     

基于半马氏博弈模型的分层强化学习研究

针对多Agent强化学习研究中面临的非马尔可夫环境和维数灾难问题,提出了一种半马氏博弈模型和MAHRL(multi-agent hierarchical reinforcement learning)协同框架.该模型弱化了系统对外界环境的要求,引入了随机时间步和通信策略的概念,更符合MAHRL研究的实际情况;协同框架中分别用SMG和SMDP模型对不同子任务进行建模,明确了Agent之间的协同机制.通过实验证明了SMG模型和协同框架的有效性和优越性.     

Agent在网上教学中的应用模型

针对当前网上教学这一非传统教学模式中存在的问题结合Agent理论和Agent的特性,利用Agent的特性生成教授学习模式,构造教师Agent和学生Agent,提出了一种应用模型构想。     

基于Agent的Web学习环境模型

网上教学由于受各种条件的限制还不能达到通过传统教学获得的学习效果。因此，提出一种基于Agent的Web学习环境模型，该模型是建立在利用Agent自身特性的基础上，其目的是为了改善学习效果。     

多Agent强化学习方法与应用

强化学习是Agent通过试错与环境交互改进动作策略,单Agent强化学习能够进行自学习和在线学习,单Agent的知识和资源是有限的,多个Agent强化学习是求解复杂问题的有效途径。多Agent系统比单Agent具有更强的问题求解能力,但多Agent的参与又增加了问题的复杂性。本文分析了多Agent强化学习方法的研究现状,总结了目前存在的主要问题及其解决方法,最后介绍了多Agent技术在实际问题中的部分应用。     

计算机支持的协同钻井工程设计系统模型研究*

针对钻井工程设计具有群体性、分布性和协作性等特点,提出在计算机网络环境下,运用CSCW和Agent技术构建计算机支持的协同钻井工程设计系统。该系统可为钻井工程优化设计提供一个网上多群体协同设计的共享环境。详细描述了系统的结构模型﹑Agent的结构与通信机制以及用户管理与访问控制模型。     

Internet上基于多Agent的分布式协同虚拟环境

在分析了目前分布式协同虚拟环境的研究现状以及存在问题的基础上，指出在这种系统中结合多Agent技术的可能性和必要性。着重研究了Internet上基于多Agent的分布式协同虚拟环境实现中的若干关键技术。     

基于多Agent的网络课程协作学习平台的构建与研究

在传统的学习平台的基础上，以人本主义学习理论和建构主义学习理论为指导，将Agent技术和Web技术应用于网络课程协作学习平台的构建和研究，为越来越多的学习者提供更加智能化和人性化的协同学习环境与协同学习方法，也为现代教育模式的研究和素质教育的大发展提供了一个思路。