多agent规划综述*

多Agent规划是智能规划和多Agent系统的交叉领域,随着智能规划领域研究范围的不断扩展和多Agent系统领域研究内容的不断深入,多Agent规划受到了越来越多的关注。有鉴于此,本文对多Agent规划的概念和主要方法进行全面综述。具体内容包括智能规划和多Agent系统的背景介绍、多Agent规划的各种形式化描述方式以及基于规划修复、合并或者马尔可夫决策过程的的分布式规划方法。最后,还给出了多Agent规划的发展趋势。     

多Agent的协调组合设计模型研究

多 Agent协调机制研究是近年来受到广泛关注的研究方向 .在这个问题的研究中 ,人们普遍关注的问题是如何组织协调 Agent之间的关系 ,让各 Agent充分发挥作用 ,使系统处于最佳状态 .本文抓住多 Agent之间的这个关键问题 ,提出了多 Agent的协调组合设计模型 ,从而为这个动态系统的各 Agent有机组合找到了有效的处理方法 ,进一步丰富和完善了多 Agent协调机制的研究内容     

面向涌现的多Agent系统研究及其进展

在多Agent系统研究领域,涌现现象越来越引起人们的注意.面向涌现的多Agent系统研究正成为多Agent系统研究中值得注意的一个新方向.它关注的是多Agent系统宏观层面的涌现性问题以及系统涌现的宏观与微观层面的联系机制,并最终希望发展出一套面向涌现的多Agent系统的设计和控制方法.该文在介绍涌现的概念和特征之后,考察了多Agent系统宏观特征的面向涌现描述方法;然后对多Agent系统涌现的微-宏观机制进行了总结,比较分析了面向涌现的多Agent系统设计方法和设计模式;最后分析讨论了该领域研究存在的问题和进一步的研究方向.     

多智能体系统及其协同控制研究进展

对多智能体系统及其协同控制理论研究和应用方面的发展现状进行了简要概述.首先给出 Agent 及多 Agent 系统的概念和特性等,介绍了研究多Agent系统协同控制时通常用到的代数图论;然后综述了近年来多Agent系统群集运动和协同控制一致性方面的研究状况,并讨论了其在军事、交通运输、智能机器人等方面的成功应用;最后,对多Agent系统未来的发展方向进行了探讨和分析,提出几个具有理论和实践意义的研究方向,以促使多Agent系统及其协同控制理论和应用的深入研究.     

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。     

Agent系统的随机集表示

多Agent的协调性是多Agent系统与其它相关研究领域区别开来的关键性问题之一,也是保证多智能系统能在一起共同工作的关键.因此,该文对多Agent协调工作机制进行了研究,给出了多Agent的随机集表示方法,进一步丰富多Agent系统的研究内容.     

智能Agent与Agent系统

随着计算机网络及基于网络分布计算技术的发展，对于多Agent系统的研究，已逐渐成为人工智能领域一个新的研究热点。本文从多Agent系统研究的需求背景和技术背景，智能Agent的定义、特性，多Agent系统研究的现状以及发展前景等方面进行了阐述，初步向读者说明了多Agent系统的发展概况。     

多智能Agent在Web信息检索中的研究

本文介绍了人工智能领域的Agent技术,以及其基本特性和一些主要功能。通过对Agent系统结构分析提出多智能Agent工作模型。通过对Agent之同通讯研究开发新的规则和解决方法,通过对多Agent协作不仅改善了单个Agent的基本处理能力,而且可以从Agent系统的交互协作中进一步理解多智能Agent系统的现实意义     

多Agent强化学习方法与应用

强化学习是Agent通过试错与环境交互改进动作策略,单Agent强化学习能够进行自学习和在线学习,单Agent的知识和资源是有限的,多个Agent强化学习是求解复杂问题的有效途径。多Agent系统比单Agent具有更强的问题求解能力,但多Agent的参与又增加了问题的复杂性。本文分析了多Agent强化学习方法的研究现状,总结了目前存在的主要问题及其解决方法,最后介绍了多Agent技术在实际问题中的部分应用。     

多Agent系统的排队模型研究（1）——基本概念

多Agent系统是人工智能、软件领域等研究的热点问题，在这个问题的研究中，人们普遍关注的问题是如何组织协调Agent之间的关系，让各个Agent充分发挥作用，使系统处于最佳状态。本文抓住多Agent之间的这个关键问题，给出了多Agent系统的排队模型的基本概念，为进一步研究多Agent系统奠定了理论基础。