多Agent系统中的协同进化研究

协同进化作为多Agent系统研究的一个重要手段，近几年得到了广泛的关注和快速发展，渐渐成为进化研究的一个主流方向。该文系统介绍了协同进化的研究现状，分析总结了协同进化的基本特点，并指出了协同进化可能的发展方向。     

多Agent流程协同建模研究

流程建模是企业变化管理的基础，企业的网络化，分布化导致流程的复杂化，这给传统的企业建模提出了挑战，基于网络的群组流程建模是有效的解决方法，本质上讲群组建模是群决策的过程，分布式群体决策支持系统的发展为群组建模提供了技术保障，该文给出了一种流程的协同建模系统，为辅助建模小组一致地交流，系统采用了agent技术协调。     

基于多Agent的DMS模型研究

配电管理系统(DMS)是供电企业经营管理的重要系统.本文分析了传统DMS平台运行方式和子系统组成,对DMS进行了基于多Agent的研究.DMS中的信息可分为实时与非实时两类,对此模型分别用反应型Agent和智能型Agent进行控制,并根据DMS的工作流程提出了基于多Agent的DMS模型.     

多Agent系统的协同

近年来,基于Agent技术给软件的发展带来了日新月异的变化,这种技术提供了软件系统概念化、设计与实现的全新模式,特别是分布与开放环境中运行的软件系统。文章着重阐述研究多Agent系统协同的原因、一般问题、协同关键方法以及协同协议和策略、几个代表观点,并简单描述了在当前主要应用领域内的经典工作,文中最后还提出了当前存在问题和研究领域。     

基于多Agent技术的分布式协同设计结构的研究

将多Agent技术引入协同设计中,使所构造的协同设计系统具有多Agent系统的分布性、协作性、智能性的特点。文中给出了Agent的结构、协同设计单元的多Agent组成和基于Web服务的整个协同设计系统的结构; 并对协同设计系统实现的一些关键技术进行了讨论,包括Agent的创建、Agent之间的交互、知识的共享和Agent之间的冲突的消解。     

面向装配的多Agent协同设计研究

分析了面向装配设计（ＤＦＡ）技术发展和存在的问题,提出了ＤＦＡ中多Ａｇｅｎｔ协同设计研究的必要性。对设计Ａｇｅｎｔ的概念、结构及设计过程进行了描述和研究,并在此基础上对多Ａｇｅｎｔ协同设计过程和表示做了进一步的研究。最后,对面向ＤＦＡ的多Ａｇｅｎｔ协同原型设计系统进行了设计。     

复杂机械产品多Agent协同仿真研究

协同仿真是协同设计过程中的重要组成部分,成为检验、指导和优化设计的重要手段。车辆动力系统是一种典型的复杂机械产品。文章为解决协同仿真中复杂的交互通信问题,以动力系统为例,应用多Agent技术,研究复杂机械产品多Agent协同仿真的模型和方法。在分析了动力系统协同仿真的业务需求的基础上,提出了一种适合动力系统协同仿真的多Agent结构模型,Agent之间的通信方式采用KQML/XML,并以曲轴的静力学分析为例说明实现方法。     

多Agent系统在网上协同教学中的应用

本文首先介绍了Ａｇｅｎｔ和多Ａｇｅｎｔ系统（ＭＡＳ）的概念、分类与结构,然后重点分析了一个在网络环境中利用多 Ａｇｅｎｔ技术的协同教学系统,介绍了其基本组成和工作流程。     

对多Agent系统协同的研究

多Agent系统中的一个重要问题是如何解决Agents间的通信和相互协作 ,以便达到信息的获取和协同工作的目的。本文介绍了多Agent的协同问题及解决协同问题的关键方法 ,并给出了一个多Agent的信息获取系统和模型。     

用倾向最大回报的协同进化优化多Agent合作

进化计算是多Agent系统学习的一个有用技术。在多Agent系统研究中的某些领域,一种常用的方法是协同进化多Agent合作。研究已经指出:在某些领域,协同进化系统更倾向于稳定而不是成效(即收敛到局部优化解)。这与多Agent系统研究的目的(追求利益最大化)是不相符的。为此,文章提出了一种基于混沌机制的倾向于最大回报的协同进化算法,改进了Wiegand等人的工作,。理论分析和仿真实验表明,这种基于混沌机制的倾向能促使协同进化向更优化的全局稳定点收敛,从而帮助协同进化算法在某些合作的多Agent领域发现更好的解(甚至是最优解)。     

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。     

基于多智能体的人力资源管理决策支持系统

提出了基于多智能体的人事管理系统设计思想，以实现人事管理任务的分布式协作求解，更好地实现人事管理的信息化。分析了现代Agent代理技术，利用Agent智能代理的自治性、反应性、协作性、进化性、通信性和移动性等特点，构建了基于Agent的人事管理决策支持系统的体系构架模型，描述了任务智能体、人事管理系统的结构、具体的功能Agent模块设计及其工作过程和通信方式，使系统能够在目标的驱动下采取社交、学习等行为，对环境的变化作出主动的反应并完成特定的人力资源管理任务。该系统显著提高了人事管理工作的效率，为人力资源管理信息系统的开发提供了一种新的模式。     

基于FIPA的多Agent系统通信研究

Agent通信是多Agent系统(MAS:Multi-Agent System)的核心活动之一,是Agent相互协调、合作的基础。依据FIPA(Foun-dation for Intelligent Physical Agents)规范,采用消息传送与CORBA技术相结合的通信方式,实现了MAS中Agent之间的有效通信。通过具体的通信实例讨论了MAS中Agent通信的实现。     

基于多Agent的传感器管理系统研究与设计

本文提出了一种传感器管理系统框架,给出了基于多Agent的解决方案。该结构通过多个Agent间的相互协商来实现传感器任务的分配,较好地克服了在融合中心存在的缺陷。并在此基础上着重探讨各Agent之间的协调合作问题,实现了基于KQML语言的各Agent之间的协调机制。     

分布式人工智能与多智能体系统研究

智能体理论是一个发展很快的前沿领域。为了解决复杂问题出现了分布式人工智能,多个智能体的协作正好符合分布式人工智能的要求,因此出现了多智能体系统。文中介绍了分布式人工智能的特点,并着重介绍了分布式人工智能的一种分类———多智能体系统。多智能体系统也是分布式人工智能的一种有效的解决方法,同时分布式人工智能又推动了多智能体的发展。     

免疫Agents在网络故障诊断方法中的研究

针对传统的网络故障诊断方法普遍具有自适应差、误报率高等的不足,提出了一种结合免疫算法和agent技术的网络故障诊断方法。在分布式环境中,按照网络的不同特征和环境差异,利用不同功能、不同类别的agent进行故障诊断,同时各agent之间能够互相协作,彼此进行信息交流,和采集数据,从而对所获得的故障类型进行诊断。实验证明,该方法能够对网络故障类型进行有效的判定,对以后大型网络故障诊断是一个很好的借鉴。     

一种MAS构件知识复用动态演化模型

为提高企业的知识利用效率,增强企业创新能力,针对企业现有知识和系统,提出将企业知识管理的业务逻辑与知识处理事务分开,建立了基于多智能体和构件知识的知识复用模型,设计了知识管理业务逻辑的规则模型和智能体的活动行为模型,讨论了基于多智能体的规则协调模式,有效地支持知识的动态复用和知识使用过程的动态重组,增强知识管理系统的分布式处理能力和规模可扩展能力.在分布式构件库系统中,智能体通过协作联合完成任务要求.每个智能体拥有自己的知识库,并且具备学习能力,能够更新其知识库以保持执行结果的有效性.     

一种基于多Agent系统的云服务自组织管理方法

在开放动态的互联网环境下的云服务呈现出发散、动态演化、异构等特征,为了适应多样的应用需求以及持续变化的云环境,云需要以灵活、适应的方法来有效地管理和提供云服务.针对这一需求,提出了一种云服务自组织管理方法,该方法利用agent的环境感知和自主行为决策的能力,依据它的职责实现对云服务的自主管理,并通过agent间的交互以自组织的方式实现对服务资源的有效管理,进而适应云环境和应用需求的变化;提出了支持上述方法和机制的实现技术,包括云服务自组织管理的核心机制和实现框架、云服务汇聚和提供的运行机制及相关实现算法.利用支持语义Web服务发现匹配的公共测试数据设计并完成了两组验证实验,实验结果表明:所提出的方法可以在持续变化的云环境下有效地管理和提供云服务,进而满足动态多样化的应用需求.     

基于Multi—Agent的个性化远程教育系统研究

以学生为中心的个性化、交互协作式教学是远程教学的本质特征。在分析远程教育的现状基础上，论文提出了基于多代理技术的个性化远程教育系统。该系统集www技术和Agent技术与一体，通过智能教学Agent跟踪学生学习情况，监视学习交互进程，收集并分析学生在教学各环节的信息，从而为学生提供个性化的学习建议指导。与传统的远程教育系统相比，该系统更能充分体现远程教育个性化教学特点，真正做到因材施教和提高教学质量。     

基于大数据流的Multi-Agent系统模型研究

在智能决策支持系统(IDSS)中,由于许多推理模型和方法以巨大的数据量为基础,决策响应速度成为系统的瓶颈。结合软件开发实际,提出了一种基于速度优化的Multi-Agent模型,将系统Agent分为智能交互界面Agent、数据分析处理Agent、数据访问控制Agent三类,通过各Agent的分工与协作来实现系统数据的快速交互;并在ERP采购成本分析子系统中进行建模研究,结果表明该模型能大大缩短系统决策响应时间。