面向结构的Agent组织形成和演化机制

基于Agent组织的多Agent问题求解可以大大降低求解难度和交互复杂性。其中Agent组织的形成和演化是基于Agent计算和合作的关键。给出了面向结构的组织形成和演化机制,解决了麻木性和灵活性差问题,保证了Agent的效用理性和个性倾向,刻画了演化所满足的性质,改进了Shehory,Kraus,Glaser等的组织形成和演化方法。     

面向Agent的基本思想研究

提出面向Agem的基本思想是以社会学理论为原则构造和演化复杂软件系统。基于人的社会化、社会互动、社会组织理论论述了面向Agent关键抽象模型Agent、交互、组织的定义；基于社会变迁理论提出多Agent系统演化的目标是Agent和组织的自增长以满足需求的变化。从关键抽象模型和软件技术发展的三要素比较了面向Agent与面向对象的不同。     

Agent组织研究综述

Agent组织为开放环境下大规模协调和协作问题提供了一种解决方案。近年来对Agent组织的研究越来越引起重视,并已成为多Agent领域的一个重要分支。文章介绍了Agent组织产生的背景、Agent组织的定义,并从Agent组织形成的角度对Agent组织进行分类;综述了近年来提出的面向组织构建多Agent系统的方法并对它们进行了比较;分析了Agent组织的演化,并指出了今后的方向。     

Agent组织的一种递归模型

Agent组织是多Agent系统(MAS)的一种求解形式.基于Agent组织的问题求解可以减少MAS中Agent之间交互的复杂性,降低求解难度.结合收益和组织规则提出了一种Agent组织的递归模型,并讨论了Agent组织的目标分解、收益计算和组织规则形成等问题.相对于Ferber和Jennings等人的工作,这种模型适于描述不同规模的组织,有利于MAS宏观分析和微观分析的结合,而且模型中效用参量的引入可以在一定程度上表明Agent组织的演化.     

多Agent系统及其组织结构

组织结构为Agent成员提供一个相互之间交互的框架,为每个Agent成员提供一个多Agent群体求解问题的高层观点和相关信息。讨论了Agent的概念和结构,并根据多Agent系统的特点和目标,给出和分析了Agent系统的组成和三种组织结构。     

基于π演算的一种Agent组织模型

Agent组织是多Agent系统研究的重要方面。从直观含义出发，将组织看做Agent之间的控制关系，以π演算为工具，给出了组织角色的定义和根据组织框架构建具体组织的过程。角色和组织框架都用进程表示，确定了Agent加入和脱离组织的严格描述，相比Ferber等以π演算和化学自动机定义组织形成过程的形式语义的工作，本文显式定义了角色和组织框架，所讨论的组织更具一般性。     

基于层次图变换的多Agent组织结构动态重组机制

如何动态适应环境是基于组织计算的多Agent系统的关键研究内容之一.组织结构的动态重组为多Agent系统柔性地实现组织目标提供了有效途径.结合Agent组织结构特点,给出了一种描述组织结构的社会结构、角色指定和Agent协调的单根节点层次图模型.通过单根节点和层次化地维护组织结构内元素的拓扑关系,有效地降低了大规模Agent组织重组问题的复杂性;扩展DPO(double-pushout)代数图变换,形式定义了Agent组织结构的重组过程.单根节点层次图描述了重组过程中给定时刻的组织结构状态,图变换规则序列定义了组织结构的变化过程.Agent组织重组和图匹配算法实验结果表明,该层次图变换方法有效地刻画了多Agent组织动态重组过程,并支持图形化重组过程要素设计和大规模Agent组织的重组计算.     

Agent的组织承诺和小组承诺

基于Agent组织的多Agent问题求解对降低求解难度和求解复杂性有重要意义.对Agent组织的研究主要集中在组织模型、组织规则、组织结构以及组织的形成和演化等方面,需要从组织中Agent的各种思维属性及其相互关系加以扩展.分析和定义了Agent组织中Agent的内部承诺和社会承诺、小组承诺和组织承诺,研究了基于承诺的Agent组织的形成机制以及Agent组织中承诺的性质,从而推广了关于Agent组织的研究.     

基于使命的Agent组织模型

Agent组织是一种灵活有效的多Agent系统求解方式。针对目前Agent组织模型主要以利己型Agent为基础的现状,提出适合政府及军事等领域使用的基于使命的Agent组织模型。模型以利他型Agent为组织构成基础,使用信任度和Agent组织效益共同评价Agent求解问题的能力,从Agent思维属性及其相互关系的角度出发,研究了Agent组织中使命的特点、组织形成和演化机制,提高了问题求解效率,增强了Agent组织的稳定性,从而拓宽了关于Agent组织的研究。     

基于辩论的多Agent商务谈判认知模型

针对在基于辩论的谈判中如何表示Agent的认知结构和决策机制的问题,提出一个应用于商务谈判的Agent的认知决策模型。该模型由卖方和买方Agent两部分构成,其中,Agent的认知结构用自我目标认知以及对对方的目标认知等集合来表示,Agent的决策用多目标优化模型来辅助进行。基于辩论的谈判实例验证了该模型的实用性。     

基于角色和CSCL的智能网络协作模型

为深入研究智能Agent在开放动态的网络环境中的应用，把角色机制应用到网络学习环境中，提出了一种新型的基于CSCL的智能网络协作模型，给出了智能Agent的结构表示及功能，并从多角色的角度给出了模型中Agent的分类。最后以共同学习活动为例，对Agent之间基于角色的协作过程进行了形式化描述。     

多级正交Agent结构模型

文章用代数理论对Agent的属性和行为特征进行抽象,寻找一种合适的描述多Agent系统的抽象方法。提出了多级正交Agent结构的概念和框架结构,给出了正交Agent结构的核心模型。提出和研究了正交Agent结构的抽象模型和非正交Agent结构的正交化算法。相对于Ferber、Zambonelli和Lesser等人的工作,这种模型使Agent组织结构清晰,易于实现,有利于研究Agent之间的协调求解能力和Agent组织结构的演化能力。     

基于领域需求结构化描述的自动分析建模方法

软件需求描述和需求分析建模一直以来是需求工程的重要工作,且存在紧密的关联,自动化需求分析建模与验证需要以规范的需求描述为基础。提出基于领域需求的结构化描述的自动分析建模方法,通过对系统整体按照一定的组织结构进行描述,描述句式采用富含语义的句型和普通句型相结合的方式,运用自然语言处理相关技术,通过预定义的转换规则对结构化描述下的需求文本进行建模元素识别,实现自动化的建模,最终生成UML图形化分析结果。     

基于语义Web的仿真服务动态发现机制

仿真服务的动态发现是进行基于Web的可组合可扩展仿真研究的首要步骤。首先,基于OWL-S本体规范建立了仿真服务描述模型,对仿真服务与仿真需求进行了形式化表示;然后,研究了网格和Web服务技术支撑下的仿真服务动态发现系统结构,以及基于语义Web和领域本体的动态发现机制;进而,提出了基于本体的服务匹配算法,包括领域定位算法和服务定位算法两部分,领域定位算法大大降低了进行服务定位时候选服务集合的大小,有效地保证了服务匹配精度和效率;最后,通过模拟的实验数据对基于本体的匹配算法的性能进行了分析。     

面向文本结构的混合分层注意力网络的话题归类

针对目前话题归类模型中文本逻辑结构特征与文本组织结构特征利用不充分的问题,该文提出一种面向文本结构的混合分层注意力网络的话题归类模型(TSOHHAN)。文本结构包括逻辑结构和组织结构,文本的逻辑结构包括标题和正文等信息;文本的组织结构包括字—词语—句层次。TSOHHAN模型采用竞争机制融合标题和正文以增强文本逻辑结构特征在话题归类中的作用;同时该模型采用字-词语-句层次的注意力机制增强文本组织结构特征在话题归类中的作用。在4个标准数据集上的实验结果表明,TSOHHAN模型能够提高话题归类任务的准确率。     

论维吾尔语SUBS＋NP结构的形式化描述

该文按照数理逻辑的方法从句法格式,论元及论元模式,动词和名词之间语义关系及逻辑表达式等四个方面对SUBS+NP结构进行初步的形式化描述为自然语言信息处理服务。结果表明维吾尔语SUBS+NP结构中动词与名词之间的多种语义关系决定动词可能选择的表达形式即“”型动名词形式和形动词形式,并且动词与名词之间的语义关系服从句法的编码,借助两种句法形式表现出不同的语义内容。