多agent系统中agent的行为决策

1.介绍 agent是指在某一环境下能够持续自主运行,具有社会性、反应性、自发性等特征的计算实体。多agent系统由一组具有一定资源和能力、相对独立且交互合作的agent组成。由于多agent系统提供了更高层次的抽象模型,能够自然、贴切、直观地表示现实世界中的计算实体及其问题求解方     

基于免疫计算的agent系统研究

由于免疫系统具有良好的特性以及与multi-agent系统的相似性,因此将免疫机理应用于multi-agent系统的研究越来越受到关注。该文提出了一种新的实体agent——免疫agent和多免疫agent系统。首先给出了免疫agent的功能、结构以及形式化描述,然后构造了基于独特性网络理论的多免疫agent系统模型,借鉴生态学协同进化机理提出了系统中免疫agent之间的四种交互关系:共生、共栖、捕食者-猎物和竞争关系,并给出了免疫agent的浓度函数表达式。     

软计算Agent系统综述

1引言 在过去的30年里,为了设计智能系统研究者们提出了很多方法,多agent系统就是其中之一.它的提出源于生物社会性理论[1],认为生物不仅具有自然属性还具有社会属性,个体的智能在群体相互作用的过程中得以进化.多agent系统通过多个实体共同分担计算任务的方式达到整体上的智能.近年来,网络技术使Internet蓬勃发展.网络上分布着大量的信息,并且信息是动态变化、高度不可预测的,这些都为人工智能提出了新的挑战,而这正成为多agent系统发展的契机.多agent系统中包含多个有自主性的agent,它们可以感知环境并对环境做出反应,可以完成独立的或半独立的任务,通过相互作用实现共同目标.智能agent还具备推理能力和学习能力.     

轻量级开放式移动Agent系统：原理与实现

移动agent计算模式是一种灵活的基于Internet的分布式计算模式，但是“黑盒”式的设计和“单体”结构使得既有移动agent系统过于冗余，且不能随着用户需求和计算环境的变化动态修改系统的结构和行为。因此提出利用反射技术将移动agent系统“构件化”使其能够支持系统的“可定制”或“可裁剪”，并采用开放式的实现为移动agent系统的使用者提供扩展系统的能力。反射架构下的移动agent系统能够在运行时刻无需关闭系统动态加载或卸载特定模块；通过移动agent和底层平台的反射特性能自然地实现agent和agent平台的自适应。遵循这个途径开发了具有反射特性的Artemis-Mogent原型系统，并通过试验示范了新系统应用反射后的效果。     

免疫agent概念与模型

阐述了免疫agent(ImA)这一新概念，分析了免疫agent求解实体的个性特点。构造出一种能对动态环境进行实时监控和故障预警的多免疫agent的形式化网络模型。并提出一种新颖的免疫agent算法，以此构建的系统具有更强的灵活性，鲁棒性和局部更新能力，是一个适用于动态环境的自组织系统。     

面向普适计算的多Agent协同设计系统模型

根据普适计算的特点,提出了一种多agent协同设计系统框架模型.考虑到普适计算环境下移动设备的交互和多通道的信息集成,该模型在已有多agent协同设计系统的框架模型上增加了相应的agent,并且在设计agent的结构中包含了通道识别、上下文生成及多通道信息整合模块,以处理多通道的信息.详细介绍了在该agent模型中基于设计上下文的知识表示、搜索和更新式学习算法,以及协同设计系统中多agent知识共享的方法.该研究对于普适计算在设计领域中的应用有重要的意义.     

基于Agent技术的交通流仿真研究

基于我国当前的交通问题以及传统交通管理系统的特点,在前人的理论基础上,文中将agent技术应用于智能交通系统,运用系统中各个元素进行agent建模。介绍了KQML语言规范并详细探讨了KQML消息机制在agent通信中的应用,在此基础上选择Java编写agent消息类,构建仿真系统。系统在周期边界条件下进行单车道交通流仿真,真实地再现了流量-平均速度、密度-流量之间的关系。仿真结果表明,基于agent的智能交通仿真能够细致地刻画交通流特性和交通实体的微观行为。     

基于Agent技术的交通流仿真研究

基于我国当前的交通问题以及传统交通管理系统的特点,在前人的理论基础上,文中将agent技术应用于智能交通系统,运用系统中各个元素进行agent建模。介绍了KQML语言规范并详细探讨了KQML消息机制在agent通信中的应用,在此基础上选择Java编写agent消息类,构建仿真系统。系统在周期边界条件下进行单车道交通流仿真,真实地再现了流量-平均速度、密度-流量之间的关系。仿真结果表明,基于agent的智能交通仿真能够细致地刻画交通流特性和交通实体的微观行为。     

基于JADE和Jess的智能agent系统开发

多agent技术在复杂建模领域具有优势,是当前研究的一个热点。但对于普通研究者来说,从底层开发多agent系统具有复杂性。因此,该文分析了多agent系统的分析和设计过程,讨论了以JADE为开发工具的多agent系统开发步骤,并设计了基于Jess的知识推理流程,增强了agent智能性。对基于JADE和Jess的智能agent系统的开发过程进行了研究。     

嵌入基于案例记忆机制的个人辅助Agent

个人辅助agent是一种能够帮助用户解决工作环境中特定任务的认知agent。为个人辅助;agent设计了一种记忆机制,用于表示和组织个人辅助agent的记忆。受基于案例推理思想的启发,构建了一个记忆处理器,以对记忆进行更新和管理。在多agent平台—OMAS中实现了个人辅助agent原型系统。实验表明,具有记忆机制的个人辅助agent能更有效地执行用户任务。     

Agent在多Agent系统中计算的意愿理论*

提出了Agent在多Agent系统中计算的意愿理论,以支持Agent计算的理论研究.区分了两种意愿：实现型意愿和维护型意愿.基于多Agent系统计算的逻辑框架,给出了两种意愿新的语义定义,获取和描述了它们的一些重要逻辑属性.     

复杂网络特性对大规模多智能体协同控制的影响

随着分布式多智能体系统应用领域和系统规模的不断扩大,网络特性已成为影响系统性能的一个重要因素.通过研究和分析复杂网络特性对大规模分布式多智能体系统协同控制的影响,对多智能体系统性能的影响做出系统性分析,同时为提出大规模多智能体组织结构的优化算法提供依据.主要针对随机网络、小世界网络、网格网络和无尺度网络这4种典型复杂网络特性,从理论和仿真两方面进行分析.在理论方面,通过基于马尔可夫链的信息传输过程在不同网络结构下的建模,对比分析了信息无偏随机游走模型和智能决策模型下的传输效率.在仿真建模中,主要从智能体间信息传输效率、不同应用领域中集成协同控制效率、对网络故障恢复的影响这3个典型的多智能体系统协同控制应用对比分析复杂网络特性对系统性能的影响.研究结果表明,复杂网络特性如小世界和无尺度特性可以在相同的控制策略下形成明显的性能差异,如果设计合理的控制算法,复杂网络结构将有助于多智能体系统性能的提升.     

Agent思维状态模型

文章综述了20世纪90年代以来多Agent系统中Agent思维状态模型的研究结果.从直观分析、形式化模型、结构模型、合作研究和应用方面来介绍Bratman的哲学观点、Cohen和Levesque的意图模型、Rao和Georgeff的BDI模型等重要成果,最后介绍了正在开展的工作.     

联合战役决心方案自动生成系统中多Agent协作方法

在用MAS技术研制联合战役决心方案自动生成系统时，多Agent间的协作是一个必须解决的问题。通过分析该系统中Agent间协作的时机、特点，以及体系能力的量化和作战效能的计算，提出了基于综合作战效能和任务难度的定性定量相结合的多Agent协作方法，建立了合作模型，对解决战役自动决策问题起到了积极作用。     

Distributed consensus of heterogeneous multi-agent systems with fixed and switching topologies

In this article, we study distributed consensus of heterogeneous multi-agent systems with fixed and switching topologies. The analysis is based on graph theory and nonnegative matrix theory. We propose two kinds of consensus protocols based on the consensus protocol of first-order and second-order multi-agent systems. Some necessary and sufficient conditions that the heterogeneous multi-agent system solves the consensus problems under different consensus protocols are presented with fixed topology. We also give some sufficient conditions for consensus of the heterogeneous multi-agent system with switching topology. Simulation examples are provided to demonstrate the effectiveness of the theoretical results.     

多智能体系统联合行动的形式化研究及其应用

针对多智能体协作的需要,从智能体的群组思想,社会规划,群组意图及联合意图几方面,探讨了多智能体系联合行动的形式描述,并对每种形式做了具体分析,提出利用多智能体的联合行动实现复杂工业过程联合监控的思想。最后阐述了该项研究进一步的发展方向。     

基于意图的多智能体协调机制及其在Mirosot机器人

为建立一套满足Mirosot机器人足球比赛要求的新型机器人系统，提出了一种基于意图的多智能体协调机制．这种机制利用各智能体的意图，在时间和空间上加以配合，从而完成复杂行为的协调控制．将该机制用于Mirosot足球机器人系统，对该机制进行了说明．     

Reactive multi-agent system for assembly cell control

This paper presents a multi-agent system for the control of manufacturing systems. The multi-agent system is designed to provide manufacturing control with three important characteristics: high robustness, quick response and good expandability. A prototype multi-agent-based control system has been developed for a flexible assembly cell as an example. The prototype multi-agent system contains several reactive agents. Each agent acts according to its built-in behaviours, and the behaviours are able to respond to stimuli from the manufacturing environment. A system architecture to implement the multi-agent-based control system is proposed and the coordination model of the reactive agents is developed. The generic agent structure is established for individual reactive agents, and the behaviours and the subsumption architecture of each agent are designed.     

Modeling human behavior during emergency evacuation using intelligent agents: A multi-agent simulation approach

It is costly and takes a lot of time for disaster employees to execute several evacuation drills for a building. One cannot glean information to advance the plan and blueprint of forthcoming buildings without executing many drills. We have developed a multi-agent system simulation application to aid in running several evacuation drills and theoretical situations. This paper combines the genetic algorithm (GA) with neural networks (NNs) and fuzzy logic (FL) to explore how intelligent agents can learn and adapt their behavior during an evacuation. The adaptive behavior focuses on the specific agents changing their behavior in the environment. The shared behavior of the agent places an emphasis on the crowd-modeling and emergency behavior in the multi-agent system. This paper provides a fuzzy individual model being developed for realistic modeling of human emotional behavior under normal and emergency conditions. It explores the impact of perception and emotions on the human behavior. We have established a novel intelligent agent with characteristics such as independence, collective ability, cooperativeness, and learning, which describes its final behavior. The contributions of this paper lie in our approach of utilizing a GA, NNs, and FL to model learning and adaptive behavior of agents in a multi-agent system. The planned application will help in executing numerous evacuation drills for what-if scenarios for social and cultural issues such as evacuation by integrating agent characteristics. This paper also compares our proposed multi-agent system with existing commercial evacuation tools as well as real-time evacuation drills for accuracy, building traffic characteristics, and the cumulative number of people exiting during evacuation. Our results show that the inclusion of GA, NNs, and fuzzy attributes made the evacuation time of the agents closer to the real-time evacuation drills.