多Agent系统的构筑方法

分析了现实世界中信息处理系统的活动,根据信息处理过程中信息共享、资源共享及协同工作的特点,将信息处理系统的开发映射为多Ａｇｅｎｔ的系统的构筑过程。Ａｇｅｎｔ由主板加个软构件构成,构筑Ａｇｅｎｔ即根据其职能、所处理的数据及其它Ａｇｅｎｔ的关系,选择合适的主板及软构件,使其通过主板的控制机制协调运行。依此方法开发的信息处理系统有利于分布式环境下的软件复用。     

基于知识构件的多Agent系统角色动态分配开发方法

通过分析4种典型的多Agent软件开发方法,指出目前多Agent软件开发方法在动态性和层次性方面的不足.在ARG(Agent-Role-Group)方法的基础上,提出了基于知识构件的动态角色分配的多Agent开发方法,通过加入Group层使得系统易于层次化和功能化,符合软件工程中高内聚、低耦合的原则,在一定程度上弥补了目前开发方法的层次性的不足.通过角色能力知识的交流,使得Agent具备变换角色的能力,开发的系统具备动态性.最后具体描述了一个传感器网络软件开发的例子.     

多Agent系统的模型和形式语义

1 引言自90年代以来,关于Agent和多Agent系统逐渐引起重视并形成AI研究的热点。由于Agent表达能力强,市场求解机制以及把推理格局引伸到思维状态,因此适用于动态开放环境的问题求解。Agent和多Agent系统最初是作为一种分布式计算模型提出来的,旨在控制分布式计算的复杂性,克服人机界面的局限性,以及适应实际问题的开放性和分布性的要求。     

基于语义关系的多Agent多模态表示规划

介绍了一个用于多模态规划的多Ａｇｅｎｔ系统。为了显示被表示对象之间的语义关系,表示规划需满足一定的约束,阐述了多Ａｇｅｎｔ合作进行规划的机制,重点论述了约束的传播以及动态修改。     

智能Agent与多Agent系统的研究

智能Agent及多Agent系统自20世纪80年代起一直是分布式人工智能研究的热点。对Agent理论，语言，结构以及多Agent系统结构等问题进行了研究，并对Agent与对象（Object) ,过程控制系统，软件“精灵”以及多Agent系统与分布式问题求解的区别进行了分析。     

基于π演算的一种受限AGENT0操作语义

AOP语言AGENT0的交互动作缺乏明确的操作语义，Hindriks等使用的语义模型不能以恰当的方式处理交互动作，π演算是刻画并发交互系统的重要工具。在对AGENT0做恰当限制的情形下，基于π演算给出了受限AGENT0的操作语义，确定了交互过程中Agent的行为，对AGENT0做限制的目的是语义解释减少复杂性，不影响语言的基本含义。与Hindriks等在AGENT0方面的工作相比，更适用于多Agent系统。     

基于多Agent系统的动态软件体系结构

科学合理的软件体系结构是开发一个成功应用系统的必要条件,对于提高系统的开发效率和质量具有非常重要的意义。随着网络技术的日趋完善,基于Internet的分布式协作系统成为应用软件发展的主流。基于Agent技术的提出为复杂分布式问题的求解找到了办法。本文综述了多Agent技术的主要概念、特性、作用,提出了遵循HPA规范的多Agent系统（MAS）动态体系结构。     

面向Web服务的多Agent系统的通信机制

介绍了一种面向Web服务的多Agent系统的通信机制,该通信机制通过消息模板和基于本体论的知识表示语言,消除了多Agent系统中因通信语言的差异而产生的影响,实现了Agent之间的有效通信。     

多Agent系统中实时消息传递机制

1 引言 Agent是具有信念、能力、决策和承诺等精神状态的实体,它的提出是以计算的社会学模型为背景,通过多个简单Agent协同工作,可以完成比较复杂的任务。分布式人工智能(DAI)的主要目标就是解决如何组织多Agent系统中的Agent,使它们能够协同工作以完成复杂问题求解。多Agent系统的关键问题是Agent间的协同,而根据计算社会学模型的观点,消息     

一种基于多Agent的Internet上JavaBean构件挖掘方法

基于构件的开发是软件重用的主流技术，人们迫切需要一种能够有效地在Internet进行构件挖掘的方法或工具．目前流行的构件库的建设方法之一是人工建设构件库并为用户提供查询接口，这种方法为用户提供了较高的查询效率但是带来了沉重的维护负担。另一种方法是按照用户的查询要求直接到Internet上去为用户搜索构件，这种方法避免了构件库的维护，但是查询效率较低。本文以Java Bean构件为研究对象，在对JavaBean构件的发布特征进行了分析的前提下，结合多Agent技术提出了一种新的JavaBean构件挖掘方法。该方法利用及时反馈服务模式和订阅服务模式提供用户需要的分布在Internet上JavaBeans构件接口和函数信息。     

基于逻辑的软件演化操作语言及结构化操作语义

由于使用环境和新技术的不断变化,软件演化的控制变得日趋复杂.为了提高软件演化活动的可视化和形式化支持程度,结合谓词逻辑和软件演化,提出了一种软件演化操作语言SEOL(Software Evolution Operational Language)描述软件演化,给出了SEOL的语法和结构化操作语义描述,并指出了软件演化操作语义等价分析方法.结合软件代码演化和软件模型演化实例,说明了SEOL的应用.与已有的软件演化操作描述相比,SEOL在易用性、可重用性和形式化分析方面有明显的改善,为软件演化的管理、分析和实施奠定了基础.     

基于特征模型和构件语义的概念体系结构设计

特定领域软件体系结构(domain-specific software architecture,简称DSSA)是特定领域开发中的重要资产,而基于特征的领域模型使得从领域需求到DSSA的映射成为可能.引入本体作为特征模型的描述基础,通过该方法得到的领域特征本体将同时作为领域内业务构件的语义描述基础存在.在此基础上,提出了基于特征模型和构件语义的概念体系结构设计方法.该方法综合考虑了特征模型中的共性、可变性、绑定时间以及结构关系、依赖关系等对DSSA设计的影响,同时以构件语义作为特征到概念构件设计的过渡.相关方法已经实现为基于本体的特征建模工具和基于特征模型的体系结构设计工具,为特征驱动的领域开发提供了有力的支持.     

Trace-Based Abstract Interpretation of Operational Semantics

We present trace-based abstract interpretation, a unification of severallines of research on applying Cousot-Cousot-style abstract interpretation a.i. tooperational semantics definitions (such as flowchart, big-step, and small-step semantics)that express a programs semantics as a concrete computation tree of trace paths. Aprograms trace-based a.i. is also a computation tree whose nodes contain abstractions ofstate and whose paths simulate the paths in the programs concrete computation tree.Using such computation trees, we provide a simple explanation of the central concept of collecting semantics, and we distinguish concrete from abstract collectingsemantics and state-based from path-based collecting semantics. We also expose therelationship between collecting semantics extraction and results garnered from flow-analytic and model-checking-based analysis techniques. We adapt concepts fromconcurrency theory to formalize safe and live a.i.s for computation trees; in particular, coinduction techniques help extend fundamental results to infinite computation trees.Problems specific to the various operational semantics methodologies are discussed: Big-step semantics cannot express divergence, so we employ a mixture of induction andcoinduction in response; small-step semantics generate sequences of programconfigurations unbounded in size, so we abstractly interpret source language syntax.Applications of trace-based a.i. to data-flow analysis, model checking, closure analysis,and concurrency theory are demonstrated.     

命令的操作语义在类型系统中的一种表示

类型系统建立在一个小的规则集合基础上，易于实现，可理解性好，且具有计算完全性和足够的表达能力,在类型系统中可以重述推导规则，将其形式化为一些归纳关系，从而直接表示了命令的操作语义,类型理论不仅适合于函数式程序的证明，也是刻画和证明命令式程序的合适的框架。     

作战辅助决策多智能体系统体系结构

针对现代战争中作战节奏越来越快、决策问题越来越复杂、越来越多的问题无法抽象成数学模型等特点,设计一种分层的基于多智能体的作战指挥辅助决策系统。系统分为决策层、决策辅助层和数据平台层,以通用信息处理平台为支撑,提供情报分析处理、方案评估、计划推演等功能,直接面向用户进行决策交互;并采用协同机制、驱动和知识学习机制等多智能体技术,确保系统反应快速灵活,决策实时正确,实现人机智能结合。     

基于构件的网构软件系统动态演化

为适应网构软件系统在线演化的需求,提出一种基于构件的网构软件系统动态演化模型。该模型以构件为基本单位,基于软件体系结构部署和实施演化,给出构件添加、删除和替换需求的演化算法,通过引入一致性检查机制保证演化的安全和可靠。该模型实施简单、具有普遍适用性,软件系统无须进行大量的改动即可适应该演化模型。     

多Agent系统的技术研究

多Agent系统是由多个智能Agent组成的有机系统,这使得它具有比单个Agent更强大的处理能力。它表出自组织性、鲁棒性、分布性以及很强的复杂行为。文中论述了Agent和多Agent系统的有关理论、方法和技术。主要包括智能Agent的特性、结构和推理;介绍多Agent系统的体系结构分类和常见的几种通信机制;以及面向Agent的程序设计的现状和发展。     

Verilog操作语义研究

提出了一个结构化操作语义模型,用于描述Verilog核心子集的语言特征,此子集包含了事件驱动、基于共享变量的并发特性、时间延迟等Verilog的主要语言成分.在此操作语义模型中,所有的Verilog程序将被统一地认为是开放式系统,所以在此操作语义模型的基础上能够进一步提出Verilog开放进程的观察模型,并提出基于互模拟的观察等价概念来判定进程之间的等价关系.最后证明了所定义的观察等价关系对所有的Verilog构造子而言是一个同余关系,从而为发展相应的进程代数理论提供了一个可靠性基础.     

构件式体系结构模型映射的形式化语义

语义一致性是模型驱动开发中模型转换正确性的一个重要标准,但目前模型转换中语义特性保持的定义、描述和验证仍是一个尚未解决的难题.基于软件体系结构,利用范畴理论和代数规范形式化描述体系结构模型及其间的映射关系,使之具有精确的语义.体系结构模型的形式化语义用类型范畴图表来表示,态射合成被用来追踪构件模型之间的关联和映射,不同层次模型间的映射关系用态射和函子来形式化描述.以此为基础,进一步分析了模型转换应保持的语义特性.范畴理论支持图形化建模,可以使模型中的构件关系以及结构特征可视化,有利于对模型转换的理解和追踪.应用研究表明,该描述框架很好地把握了模型驱动开发的实质、过程和要求,为模型转换和模型驱动开发提供了新的认知、设计和语义计算的指导架构.