多Agent系统在供需链管理中的应用

目前供需链管理和优化已成为企业提高综合竞争力的核心。供需链本质上是由多个具有独立决策能力的实体所构成的复杂动态系统。多Agent系统是描述这一复杂系统的理想模型。论文首先介绍了Agent和多Agent系统的概念,然后从供需链的角度阐述了多Agent系统在供需链管理中的应用,提供了利用多Agent系统进行供需链管理研究的模型框架和基本方法。     

基于多Agent的高校教学评测系统模型研究

基于多Agent技术所构造的协同设计系统具有多Agent系统的分布性、协作性和智能性的特点。在分析目前高校教师教学评价系统的基础上，提出了一个基于多Agent系统（MAS）的高校教师教学评测系统模型（MATES），并着重讨论了该系统中各Agent的功能和Agent之间的协作关系。该模型为教师教学评价的自动化、智能化和高效率提供了一个良好的计算平台。     

基于多Agent的高校教学评测系统模型研究

基于多Agent技术所构造的协同设计系统具有多Agent系统的分布性、协作性和智能性的特点。在分析目前高校教师教学评价系统的基础上,提出了一个基于多Agent系统(MAS)的高校教师教学评测系统模型(MATES),并着重讨论了该系统中各Agent的功能和Agent之间的协作关系。该模型为教师教学评价的自动化、智能化和高效率提供了一个良好的计算平台。     

一种基于BDI Agent的复杂系统设计建模方法

提出一种通过信念一愿望一意图(BDI)结构实现多Agent系统设计建模的方法．多Agent系统设计建模的目的是具体地模型化多Agent组织中承担不同组织职能的每一类Agent的结构，使其易于在现有的程序设计语言环境中实现，在该方法中，多Agent系统的设计建模需要建立三个模型：Agent模型、相互作用模型和相识者模型．Agent模型由信念、目标、计划三个基本子模型构成，这些子模型是根据分析阶段所获得的职能模型、协同工作过程模型以及领域本体来建立的，MAS系统中的每一Agent都是Agent模型中某一类Agent的一个实例．相互作用模型主要说明Agent之间的交互细节，如交互协议、交互语言、交互约束条件等．相识者模型说明每一类Agent的所有相识者及其属性，目前通过这一建模方法已在多智能体协同工作平台(MBOS)上开发出实际的应用系统“多智能体物资调配决策支持系统MAEDSS”。     

多Agent系统的研究

多Agent系统(MAS)是当前分布式人工智能(DAI)的主要研究方向之一。介绍了多Agent系统的背景和概念,着重分析了MAS的关键问题和构造MAS的组织模型,最后给出了多Agent系统的应用。     

城轨列车运行自动监控系统的多Agent模型

城市轨道交通列车自动监控系统ATS(Automatic Train Supervision)国产化具有重要经济效益和社会效益.基于多Agent的模型对ATS系统分析、设计、仿真、优化提供支持.在分析城轨ATS原理的基础上,建立了城轨ATS系统的多Agent模型.给出了ATS多Agent模型的组成结构,模型中最重要的车辆Agent和中央Agent内部结构,分析了模型中各Agent的功能划分,讨论了模型中Agent的通信问题.     

一种BDI模型的实现框架

多Agent系统的设计首先要考虑的问题是Agent自身如何构造。首先总结了构造了Agent的常用方法，阐述了目前BDI模型在基于Internet的多Agent系统应用的现状，介绍了Agent的多平面状态机模型和实现框架，并详细分析了其特点。     

基于多Agent的智能故障诊断系统研究

本文对多Agent技术在故障诊断领域的应用作了研究,在传统智能故障诊断系统的基础上,结合Agent的基本结构和特性,提出了基于多Agent的智能故障诊断系统模型。该系统中的各个单独的Agent都具有自己的判断方法、知识处理及同其他Agent的协作能力,为实际应用系统的开发提供了理论指导。     

Agent协作中的一种选择算法的实现

多Agent系统是一种协同工作系统,多Agent系统在完成任务时所选择的任务组织者对任务完成质量的成坏至关重要。在给出一个多Agent系统组织模型的基础上,提出了一种选择算法,该算法在选择合作时既考虑了Agent完成任务的历史情况,又考虑了Agent能力的变化,从而保证了完成任务的成功率和系统灵活性。     

多Agent系统问题求解的广义粒子模型方法

提出一种多Agent系统分布式问题求解的新的广义粒子模型,将复杂环境下多Agent系统资源分配和任务规划的优化问题转变为广义粒子模型中的粒子运动学和动力学问题.广义粒子模型可以描述和处理的复杂环境包括多Agent系统中的Agent之间存在的随机、并发、多类型的交互行为.各Agent有不同的个性、自治性、生命周期、拥塞程度和故障几率等.本文讨论了广义粒子模型和多Agent系统分布式问题求解的关系,提出了广义粒子模型的数学物理模型和多Agent系统分布式问题求解算法,并且证明了它们的正确性、收敛性、稳定平衡性等基本性质.通过复杂环境下多Agent系统资源分配和任务规划问题的实验和比较,证实了广义粒子模型方法的有效性及其特点.     

人机交互中的智能体情感计算研究

机器的情感是通过融入具有情感能力的智能体实现的,虽然目前在人机交互领域已经有大量研究成果,但有关智能体情感计算方面的研究尚处起步阶段,深入开展这项研究对推动人机交互领域的发展具有重要的科学和应用价值。本文通过检索Scopus数据库选择有代表性的文献,重点关注情感在智能体和用户之间的双向流动,分别从智能体对用户的情绪感知和对用户情绪调节的角度开展分析总结。首先梳理了用户情绪的识别方法,即通过用户的表情、语音、姿态、生理信号和文本信息等多通道信息分析用户的情绪状态,归纳了情绪识别中的一些机器学习方法。其次从用户体验角度分析具有情绪表现力的智能体对用户的影响,总结了智能体的情绪生成和表现技术,指出智能体除了通过表情之外,还可以通过注视、姿态、头部运动和手势等非言语动作来表现情绪。并且梳理了典型的智能体情绪架构,举例说明了强化学习在智能体情绪设计中的作用。同时为了验证模型的准确性,比较了已有的情感评估手段和评价指标。最后指出智能体情感计算急需解决的问题。通过对现有研究的总结,智能体情感计算研究是一个很有前景的研究方向,希望本文能够为深入开展相关研究提供借鉴。     

An efficient and secure agent code distribution service

Mobile agents (MAs) are autonomous computing entities that dwell in agent platforms and have the ability to move to different locations as needed. They are typically composed of code, data, and a state. The performance of MA migrations is always penalized by the need of carrying these components to each visited location. In contrast to the agent data and state, the agent code is static during the whole agent life. Therefore, optimizing the agent code management, the agent migration performance can be improved. The main contribution of this article is the definition of a global cache service to efficiently and securely deal with the distribution of agent code. An implementation of the service has been developed, and its benefits have been extensively demonstrated by a set of performance tests carried out in different scenarios. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

Industrial deployment of multi-agent technologies: review and selected case studies

This paper reports on industrial deployment of multi-agent systems and agent technology. It provides an overview of several application domains and an in-depth presentation of four specific case studies. The presented applications and deployment domains have been analyzed. The analysis indicates that despite strong industrial involvement in this field, the full potential of the agent technology has not been fully utilized yet and that not all of the developed agent concepts and agent techniques have been completely exploited in industrial practice. In the paper, the key obstacles for wider deployments are listed and potential future challenges are discussed.     

基于智能多Agent系统的油库消防训练虚拟现实系统的研究

为解决油库消防训练成本高、耗时多和存在危险的问题,在计算机虚拟现实技术的基础上,采用智能多Agent系统理论构造了油库消防训练虚拟现实系统。在基本Agent定义基础上,针对系统要求构造了用于构造相对静态场景的的反应型Agent、用于运动实体的认知型Agent以及用户Agent。定义了这三种Agent的四类交互关系,并在此基础上进行了三维图形仿真。     

Evaluating the security of mobile agent platforms

Mobility of software agents requires additional security measures. While the theoretical aspects of mobile agent security have been widely studied, there are few studies about the security levels of current agent platforms. In this paper, test cases are proposed to assess agent platform security. These tests focus on malicious agents trying to attack other agents or the agency. Currently, they have been carried out for two agent platforms: JADE and SeMoA. These tests show which of the known theoretical security problems are relevant in practice. Furthermore, they reveal how these problems are addressed by the respective platform and what security flaws are present.     

移动代理的安全解决方案

移动Agent计算模式必将成为未来的主流分布计算模式。但由于伴随它的诸多安全问题，其优势还未得到应用，文章给出了移动Agent的主要安全问题，并提出了解决方案。     

并行工程基于Agent的集成框架研究

研究了并行工程基于Ａｇｅｎｔ的集成框架，提出了用于并行工程的多Ａｇｅｎｔ的基本模型和拓扑结构及Ａｇｅｎｔ间的通信协议，实现了异构Ａｇｅｎｔ之间的集成，这个多Ａｇｎｅｔ系统有效地支持了并行工程的工作过程。     

Learning automata based multi‐agent system algorithms for finding optimal policies in Markov games

Markov games, as the generalization of Markov decision processes to the multi‐agent case, have long been used for modeling multi‐agent systems (MAS). The Markov game view of MAS is considered as a sequence of games having to be played by multiple players while each game belongs to a different state of the environment. In this paper, several learning automata based multi‐agent system algorithms for finding optimal policies in Markov games are proposed. In all of the proposed algorithms, each agent residing in every state of the environment is equipped with a learning automaton. Every joint‐action of the set of learning automata in each state corresponds to moving to one of the adjacent states. Each agent moves from one state to another and tries to reach the goal state. The actions taken by learning automata along the path traversed by the agent are then rewarded or penalized based on the comparison of the average reward received by agent per move along the path with a dynamic threshold. In the second group of the proposed algorithms, the concept of entropy has been imported into learning automata based multi‐agent systems to improve the performance of the algorithms. To evaluate the performance of the proposed algorithms, computer experiments have been conducted. The results of experiments have shown that the proposed algorithms perform better than the existing algorithms in terms of speed and accuracy of reaching the optimal policy. Copyright © 2010 John Wiley and Sons Asia Pte Ltd and Chinese Automatic Control Society     

Plans, Actions and Dialogues Using Linear Logic

We describe how Intuitionistic Linear Logic can be used to provide a unified logical account for agents to find and execute plans. This account supports the modelling of agent interaction, including dialogue; allows agents to be robust to unexpected events and failures; and supports significant reuse of agent specifications. The framework has been implemented and several case studies have been considered. Further applications include human–computer interfaces as well as agent interaction in the semantic web.     

多主体会话策略研究

用交互协议对主体之间的交互进行抽象的研究已经好多年了。然而,主体间会话的效率很低,而且会话的语义冲突问题一直没有解决。本文分析了主体之间通信协议和会话策略的关系,利用引入了本体的Dooley图描述出了主体间会话策略,并通过实验对主体选择不同的会话策略做了比较,其意义在于提高主体之间消除语义冲突的会话的效率,降低会话成本。