基于目标驱动的复杂信息系统开发方法探究

以目标驱动为主体的信息系统研发,主要是依据系统内部所支持的程序,进行参数的界定,保证相关指令传输的精准性.基于此,文章对复杂信息系统开发理念进行阐述,分析复杂信息系统开发中面临的问题,并对实际开发方法进行研究.     

复杂网络下多智能体系统一致性分析

由于传统分析方法无法深入分析多智能体系统拓扑量,因此提出复杂网络下多智能体系统一致性分析.设计一致性考虑协议方程,并根据协议方程推导出一致性拓扑条件方程,总结出多智能体系统复杂网络下一致性结果.通过线路轨迹实验与算例实验得出,复杂网络下多智能体系统一致性分析能验证系统稳定性,并确保多智能体系统一致性运行.     

企业信息系统的构件化开发方法分析

由传统的企业信息系统开发方式的不足引出软件构件化思想,对构件的概念进行了介绍。给出构件化企业信息系统开发方法的框架,简要分析开发过程。由复用过程中存在大量构件但查找困难的实际问题找到关键技术,提出一种解决方案,即.NET平台下C#语言构件的开发过程。扩展标记语言(eXtensible Markup Language,XML)作为该方案描述语言,重点解决构件及其描述的一体化问题。     

基于多智能体的网络信息系统的原理与实现

本文针对目前单Agent系统的一些缺点,提出采用多Agent技术实现搜索引擎的功能.系统具有计算效率高、可靠性强、可扩充性好、强健壮性、软件可复用性好的优点.并对系统要解决的主要问题:MAS的组织和结构、精确的形式化、通讯、协作问题,进行了详细说明.     

以防火墙为基础的高校信息系统安全设计

随着互联网技术的推广和应用,高校在信息系统建设应用中使用防火墙技术,有利于高校信息系统的建立,同时适应新时期高校信息系统抵御新型病毒的需要。文章对以防火墙为基础的高校信息系统安全设计进行探讨。     

复杂环境下改进AGNES多智能体动态联盟算法

在当前战场环境反馈输入所占比重日益增大的情况下,提出利用无监督学习中的AGNES层次聚类算法对传统多源智能体联盟理论框架进行改进.综合考虑环境和传感器不同个体效能中的复杂性与模糊性因素,对联盟的多智能体模型进行描述以及多智能体交叉提示下动态联盟探测系统具体提示步骤进行设计,针对性改进无监督学习AGNES聚类算法结合目标...     

高阶多智能体系统的一致性分析

 移动多智能体系统的一致性问题是复杂动力学系统中非常有现实意义的问题.在网络通信拓扑固定时,本文基于矩阵分解理论,提出了高阶多智能体系统中的信息流一致性收敛判据,给出了渐近收敛的充分必要条件;在通信拓扑具有最小生成树的前提下,通过构建多输入多输出系统的闭环传递函数,得到了各个阶次的状态量权重系数对收敛稳定性的影响效果,指出只要状态量权重满足Hurwitz稳定条件,即可实现一致性收敛.最后给出数值算例,仿真结果验证了结论的正确性.     

基于GPU并行计算的智能体个性化信息系统研究

传统的智能信息系统通常使用FPGA混合串联架构进行设计,难以达到对数据进行有效采集和处理的设计要求,存在信息系统运行效果较差等局限。为解决上述问题对智能体个性化信息系统进行研究。利用GPU并行计算方法对信息系统数据进行处理,并创新了智能体个性化信息系统,在智能体个性化信息系统中有效利用GPU并行计算进行图形数据特征信号进行处理,提高对图形数据特征信息的采集和处理的能力,保障智能体个性化信息系统的有效运行。     

基于多智能体技术的交通管理系统的分析

随着科学技术的不断发展,人民生活水平的不断提高,对于交通管理系统的要求也在不断的提升。从目前发展来看,基于多智能体技术的交通管理系统正在成为人们研究与关注的焦点。多智能体技术就是通过多个智能体共同构成的统一智能系统,从而利用各个智能体之间的合作来实现智能化的交通管理,进而全面提升交通管理部门的运行效率,降低由于交通给环境造成的污染。     

多智能体系统群集运动一致性控制分析

多智能体系统由于在微电网需求响应管理、无人驾驶飞行器控制、无人车控制等诸多工程领域中的应用而得到了广泛的关注.其中,多智能体系统的一致性是实现工程应用的理论基础.文章主要给出了多智能体系统的基本概述,并分析了多智能体系统群集运动的一致性控制问题.     

以单片机为基础多机通信系统的设计对策分析

在信息时代高速发展的背景下,我国科学技术水平逐渐发展起来,单片机凭借自身的技术优点,在通信领域有着非常重要的地位。目前来看,将单片机技术与多机通信系统融合发展,能够使通信数据传播具有更高的安全性以及稳定性,在一定程度上,促进我国通信领域的发展。但是,由于我国多机通信系统的起步较晚,在实际运行中存在一定的弊端,为了促进其发展,基于单片机技术完善多机通信系统的设计是非常必要的。基于此,文章将以单片机以及多机通信系统的介绍为切入点,探究单片机技术对多机通信系统的设计控制,并对多机通信系统的功能进行测试。     

多智能体系统设计的关键技术研究

关于Agent理论和多Agent系统的研究是近年来分布式人工智能领域的研究热点,阐述了多智能体系统的特点及设计多智能体系统需考虑的基本问题。着重讨论了多智能体系统体系结构、Agent结构、同构型Agent与异构型A-gent、多智能体系统规划、Agent学习、多智能体系统之间的通信和相互协作等问题。     

多语言语音合成技术助力奥运智能信息系统

2008年北京奥运会举办期间,来自全世界的运动员、体育界人士、新闻记者以及数百万计的观众将汇聚北京,欢度奥运盛典。为解决2008年北京奥运期间来自不同国家的宾客们可能遇到的语言瓶颈,两年前国家科技部863计划成立了唯一的国家级重点科技攻关项目“面向2008奥运会的多语言信息服务系统”,中科大讯飞公司作为其中唯一的多语言语音合成技术研发单位,承担项目中重要的多语言语音合成组件,配合项目总体承担单位——北京首信公司完成系统中的语音输出界面部分,使未来参加奥运会的各国来宾可以通过高质量的合成语音获取奥运赛事、旅游、交通等各…     

基于多智能体技术的城市智能交通控制系统

本文中提出一种城市交通智能控制系统,针对城市交通网络中相邻交叉口的交通流可能相互冲突,即局部交通流的优化可能引起其他区域交通状况的恶化的问题,采用多智能体协调控制方法来协调相邻交叉口处的控制信号消除网络中的交通拥塞.提出以一个智能体的方式实现一个信号灯交叉口控制,对多个信号灯交叉口形成的交通网络采用多智能体协调控制的方式实现网络流量优化来消除拥塞.文中提出由递归建模和改进的贝叶斯学习相结合的多智能体系统来使智能体可以确定其他智能体的准确模型并实时更新信息,并基于上述方法在简单的交通网络模型上建立了多智能体交通控制系统,仿真结果表明了方法的有效性,对实现智能交通系统有重要意义.     

基于多智能体的分布式智能诊断方法研究

在传统智能诊断基础上，将多Agent技术应用于动态、分布、实时和不确定的复杂系统故障诊断领域，以求解复杂过程诊断问题．提出了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程；讨论了基于模式聚类的故障求解机制及对诊断问题任务的辨识、分解；研究了多Agent的约束和关联；设计了应用Agent工作状态的表达机制；确定了应用Agent间的工作状态影响关系及多Agent间的交互、协作和通讯；构建了多Agent模糊关联模型；给出了多Agent诊断系统局部诊断决策与全局诊断决策的集成描述结构：实现了一种分布式Agent诊断系统结构及其原型系统．工程应用表明，该系统能快速、准确地进行故障成因分析，并给出有效的决策意见，取得了与专家相似的诊断结果．     

2011第二届复杂科学管理暨智能信息系统国际会议召开

<正>10月14～15日,第二届复杂科学管理暨智能信息系统国际会议在华北电力大学召开。中国工程院院士徐寿波、华北电力大学副校长杨勇平、中国技术经济学会常务副理事长吴贵生、国家自然科学基金委     

对智能大厦内部信息系统的分析

将计算机技术、信息技术与建筑技术相结合的智能大厦,将成为未来建筑的主流。随着社会的飞速发展,智能大厦需要有结构更为合理、功能更为完善、性价比更高的信息系统。本文对智能大厦及其信息系统进行了概述,以智能大厦内部信息系统综合防雷为例,浅谈在雷击情况下如何确保智能大厦内部信息系统的安全、稳定运行。     

基于多智能体技术的变电站设备信息集成分析

伴随智能变电站的逐渐发展,变电站设备信息集成成为变电站建设中的一个重要课题.本文围绕多智能体技术,首先对多智能体系统进行简单介绍,然后对基于多智能体技术的变电站设备信息集成设计进行详细论述.     

多智能体强化学习方法综述

在自动驾驶、团队配合游戏等现实场景的序列决策问题中，多智能体强化学习表现出了优秀的潜力。然而，多智能体强化学习面临着维度灾难、不稳定性、多目标性和部分可观测性等挑战。为此，概述了多智能体强化学习的概念与方法，并整理了当前研究的主要趋势和研究方向。研究趋势包括CTDE范式、具有循环神经单元的智能体和训练技巧。主要研究方向涵盖混合型学习方法、协同与竞争学习、通信与知识共享、适应性与鲁棒性、分层与模块化学习、基于博弈论的方法以及可解释性。未来的研究方向包括解决维度灾难问题、求解大型组合优化问题和分析多智能体强化学习算法的全局收敛性。这些研究方向将推动多智能体强化学习在实际应用中取得更大的突破。     

基于多智能体的CGF建模研究

为了解决某分布式虚拟训练系统中计算机生成兵力建模问题,对计算机生成兵力建模需求进行了全面分析。在此基础上,研究了基于多智能体的CGF模型。设计了由任务规划层和路径规划层组成的混合型智能体。根据智能体任务规划特点,提出了基于ANFIS的智能体任务务规划算法。通过仿真实验对智能体模型和算法的正确性进行验证,结果表明提出的智能体模型满足了建模需求,任务规划算法具有较好的精度。