基于移动Agent的个性化数字学习模型研究

在开放、动态的学习资源网络环境中,个性化服务支持对在线学习者尤其重要.讲述了在基于web服务技术的分布式学习环境中如何构造一个分布式的个性化数宁学习环境.在建立服务代理的功能模型的基础上,构造了一种基于多移动Agent的个性化数字学习(E-Learning)框架模型,阐述了其工作流程并进行了结构分析;引入Petri网模型,设计了基于移动Agent的联邦组建与动态服务合成算法;说明了系统实现的技术手段与方法.从对系统模型雏形的应用与性能监测来看,系统模型实现切实可行且运行性能良好.     

基于移动代理和动态拓扑结构的入侵检测系统模型

分布式网络攻击的破坏性越来越大。网络在运行中拓扑结构又是在动态变化的。如何在拓扑结构变化的网络中去发现和阻止网络攻击，本文提出了一个基于移动代理技术的模型。模型由拓扑发现代理、拓扑计算代理、检测代理、追踪代理、阻击代理组成。拓扑发现代理和拓扑计算代理完成网络拓扑结构跟踪，检测代理、追踪代理、阻击代理完成对分布式网络攻击的探测、追踪、阻止。该模型具有适合大规模网络、占用网络带宽少、能自动跟踪网络拓扑变化、系统的入侵检测和响应与拓扑变化无关等特点。     

基于多代理技术可自检的分布式入侵检测系统模型

通过对现有多代理技术的分布式入侵检测系统的研究,提出了一种基于多代理技术可自检的分布式入侵检测系统模型,并且对该模型的结构,组成和代理的处理流程进行了描述,该模型是一个开放的系统模型,具有很好的可扩展性,易于加入新的入侵检测代理及相应的自检,也易于增加新的入侵检测模式,代理之间的协同采用代理守护进程来实现。     

基于整体活性度模型的自适应分布式代理机制

将网络用户整体访问网络的行为视为个体用户兴趣的叠加,以此建立用户整体活性度模型。基于该模型,提出一种自适应分布式代理机制,给出代理集群系统的结构与模型代理规则。实验结果表明,与规则网络、聚集网络相比,采用自适应分布式代理机制的网络对网络链接的处理能力较优。     

基于多代理技术可自检的分布式入侵检测系统模型

通过对现有多代理技术的分布式入侵检测系统的研究,提出了一种基于多代理技术可自检的分布式入侵检测系统模型,并且对该模型的结构,组成和代理的处理流程进行了描述,该模型是一个开放的系统模型,具有很好的可扩展性,易于加入新的入侵检测代理及相应的自检,也易于增加新的入侵检测模式,代理之间的协同采用代理守护进程来实现.     

云计算环境下基于时间和可靠性的调度策略

云计算中,调度策略对于用户任务的运行和服务提供方均有很大的影响,直接影响到云平台的运行效果。针对传统任务调度算法难以适用于云计算环境这一问题进行了研究,采用由星型结构演化而成的多代理模型,首先给出多代理模型的体系结构,然后针对多代理系统,提出了基于服务时间和可靠性为优化目标的任务调度策略,并采用模拟退火算法进行求解。最后进行了仿真实验,实验结果表明我们的调度策略是高效的。     

基于多Agent的动态层次化分布式入侵检测系统

随着入侵检测技术的发展。IDS越来越呈现出分布性、智能性的特征。传统的基于多Agent的分布式入侵检测系统，往往采取一种分布式数据采集和层次化数据分析的方法。这虽然使系统的逻辑结构简单严谨，却很大程度上限制了系统的分布性、智能性与实时响应能力。本文提出一种动态建立的层次化结构，并提出了对其运行进行支持的基本方法体系；引入了对手思维状态模型，实现了建立在多Agent合作关系上的协同检测；对传统的分布式入侵检测系统进行了有效的改进。     

基于移动代理和动态拓扑的分布式入侵检测

运行中网络的拓扑结构是动态变化的,因此提出了一种针对WAN环境设计的基于移动代理和动态拓扑的分布式入侵检测模型.该模型使用移动代理来实现入侵证据的收集、分析,通信和同步机制,并通过移动代理来跟踪运行中网络拓扑结构的动态变化以及网络入侵检测,并讨论了该模型的更新机制.     

可复用的基于移动代理的网管系统模型

提出了一种基于移动代理的可复用网管系统模型.这一模型的核心内容是任务代理、导航代理和代理池,通过这三个部分的协同工作来实现系统对于子网的透明性,即系统的可复用性;提出了多代理协作和多代理分组传输的优化方法,通过优化,改善该模型下系统的运行性能.实验结果表明,该模型有效地屏蔽了子网差异性,提高了网管系统的运行效率.     

多目标分布式发电接入系统的分层优化

针对目前研究大规模多阶段多目标分布式发电优化配置中遇到的问题,提出了一种多目标分布式发电接入系统的分层最优化方法,使得计算量大幅度降低,避免了多目标函数处理的困难。新模型还引入了分布式发电运行功率因数约束,以最大化分布式发电接入对系统电压的支撑作用。仿真计算结果验证了上述模型和算法的有效性。     

基于MAS的分布式控制软件系统模型研究

大型实验装置计算机集中控制系统是一个由前端、预放、靶场等十几个分系统构成的大型分布式控制系统.基于MAS的分布式控制系统具有了良好的扩充性,开放性与可重构性.针对该大型实验装置的控制软件系统提出了一种基于MAS的分布式控制软件系统模型,对单智能体Agent的结构及多智能体Agent的协作做了介绍,并对控制软件系统的核心--控制流程算法做了详细设计,为该模型应用于其它大型实验装置提供了理论基础.     

THE GAIA2JADE PROCESS FOR MULTI-AGENT SYSTEMS DEVELOPMENT

In this paper we present the Gaia2JADE process concerning how one can implement a multi-agent system with the JADE framework using the Gaia methodology for analysis and design purposes. This process is particularly dedicated to the conversion of Gaia models to JADE code. It is described using the Software Process Engineering Metamodel (SPEM) and extends the one proposed by FIPA for describing the Gaia modeling process. Thus, it proposes to potential MAS developers a process that covers the full software development lifecycle. This work is based on the experience we have acquired by applying this process for implementing a real-word multi-agent system conceived for providing e-services to mobile users. With this paper, we share this experience with future multi-agent systems (MAS) developers, who would like to follow this process, taking into account several technical issues that emerged during the implementation phase, helping them to easily model and implement their systems.     

Specifying distributed multi-agent systems in chemical reaction metaphor

This paper presents an application of Chemical Reaction Metaphor (CRM) in distributed multi-agent systems (MAS). The suitability of using CRM to model multi-agent systems is justified by CRM's capacity in specifying dynamic features of multi-agent systems. A case study in an agent-based e-learning system (course material updating) demonstrates how the CRM based language, Gamma, can be used to specify the architectures of multi-agent systems. The effectiveness of specifying multi-agent systems in CRM from the view point of software engineering is further justified by introducing a transformational method for implementing the specified multi-agent systems. A computation model with a tree-structured architecture is proposed to base the design of the specified multi-agent system during the implementation phase. A module language based on the computation model is introduced as an intermediate language to facilitate the translation of the specification of multi-agent systems. The multicast networking technology pragmatizes the implementation of communications and synchronization among distributed agents. The paper also discusses the feasibility of implementing an automatic translation from the Gamma specification to a program in the module language. This work is supported by University of Houston-Downtown Organized Research Committee.     

基于事件触发机制的多智能体网络平均一致性研究

文章研究了事件触发机制下具有固定和切换拓扑结构的多智能体网络的平均一致性问题。为了有效降低多智能体一致性控制协议的更新次数,文章提出了仅依赖于各智能体及其邻居节点信息的分布式事件触发机制。为了使多智能体网络渐近收敛至初始平均状态,文章提出了基于事件触发机制的多智能体平均一致性协议。然后,文章建立了事件触发机制下的闭环系统模型,并分别获得了固定和切换拓扑结构下多智能体网络平均一致收敛的充分条件。仿真表明,基于事件触发机制的平均一致性协议保证了多智能体网络的平均一致性,并且分布式事件触发机制有效降低了多智能体一致性协议更新次数。     

有向切换拓扑下多智能体系统编队控制

针对多智能体系统编队形成过程中受lur’e型非线性项影响,并考虑降低系统通信要求,基于一致性理论,设计了分布式控制器,使得多智能体系统形成时变编队。利用Laplacian矩阵的特殊性质,对其进行分解,将多智能体系统的编队控制问题转化为低阶系统的稳定性问题。给出了切换拓扑的平均驻留时间概念,据此提供了一种设计分布式控制器的步骤,利用线性矩阵不等式和Lyapunov函数证明了有向切换拓扑条件下,多智能体系统受lur’e型非线性项影响时能够形成时变编队。通过仿真验证了所设计控制器的有效性。     

Cooperative global output regulation of heterogeneous second-order nonlinear uncertain multi-agent systems

In this paper, we study the cooperative global output regulation problem for a class of heterogeneous second order nonlinear uncertain multi-agent systems. We first introduce a type of distributed internal model that converts the cooperative global output regulation problem into the global robust stabilization problem of the so-called augmented multi-agent system. Then we further globally stabilize this augmented multi-agent system via a distributed state feedback control law, thus leading to the solution of the original problem. A special case of our result leads to the solution of the global leader-following consensus problem for the second order nonlinear multi-agent systems without satisfying the global Lipschitz condition.     

基于行为法多智能体系统构形控制研究

为实现多智能体系统的构形控制,针对二阶多智能体系统,采用了一种基于智能体行为的控制算法,这种控制算法考虑到智能体的驶向目标行为和构形维持行为,可以有效实现智能体相对于期望目标的构形控制,由于采用该算法使得多智能体系统中有明确的队形反馈,因而有利于分布式控制和实时控制。智能体的动力学模型采用多智能体问题研究广泛使用的独轮车模型,通过反馈线性化方法,将这种非线性模型转化成了实用的双积分系统模型。通过Matlab仿真验证了算法的有效性,结果表明控制器参数整定简单,具有很好的稳定性和鲁棒性。     

基于DFL的多Agent时序推理模型研究

Agent的理论、技术,特别是多Agent的理论、技术,为分布式开放系统的分析、设计和实现提供了一个崭新的途径。目前,对Agent的研究大致分为智能Agent、多Agent的程序设计。该文对Agent系统的群体组织结构进行深入研究,基于DFL,给出多Agent时序推理模型理论,进一步丰富Agent系统理论的研究内容。     

多Agent系统可视化开发环境的设计与实现

多Agent系统是构造复杂的分布式软件的一种新方法,有广阔的应用前景。但设计多Agent系统难度很大,除了要考虑传统的分布式系统的所有问题外,还要考虑Agent的灵活性需求。为了支持多Agent系统的开发,提出并实现了一个可视化开发环境,用户可以从描述任务出发,经过一系列步骤,半自动化地生成多Agent系统,极大地减轻了编程负担。     

Containment control of a class of heterogeneous nonlinear multi-agent systems

This paper studies the containment control of a class of heterogeneous nonlinear multi-agent systems under general directed graph. Every follower agent is a nonlinear system in the output feedback form with the same relative degree. The authors’ goal is to design a distributed dynamic controller such that the outputs of followers enter the convex hull spanned by the outputs of leaders. To this end, the containment problem is converted into a cooperative output regulation problem, a distributed adaptive recursive procedure and the internal model are employed to design the distributed controller.