基于Agent的DSS模型库运行机制研究

研究模型决策机制问题,模型库是决策支持系统的核心部分,为了提高决策支持系统模型库的通用性和可扩展性,提出了一种基于Agent的DSS模型库通用架构方法和标准化模型策略.主要研究基于Agent的模型表示策略、模型库系统架构及各功能Agent模型,详细阐述模型库中各功能构件的工作原理、模型Agent的自适应演化行为,并在JADE平台上完成了系统原型.实验证明,DSS方法可以带来模型与模型库的标准化,模型的复合也被转换成一个多Agent之间的协作问题,为当前模型库系统的建设提供了一个新的设计策略.     

基于Agent的模型表示与模型复合

在分析当前模型表示与模型复合方法的局限性基础上，结合Agent技术，提出了基于Agent的模型表示与模型复合理论。基于Agent的模型表示与复合,通过在传统的模型表示方法中加入知识和智能机制，从而把模型与数据、对象完整地区分开来，使模型本身具备了自适应和学习能力；模型的复合也被转换成一个多Agent之间的协作问题，从而把以前含糊不清和难于统一的模型复合计算转换为一个多Agent协商和协作问题，为当前模型库系统和决策支持系统的建设提供了一个全新的解决方案。     

基于Immune Agent的城市水污染控制决策系统

将免疫算法和Agent思想应用于实现决策支持,建立基于免疫Agent的城市河流水环境污染控制决策支持系统,避免基于模型的决策支持系统在求解问题时难以适应动态环境变化的缺陷,使决策支持系统面向问题,提高其智能性和自适应性。实验结果表明,使用AHP方法选择Agent方案是可行的。     

基于Web Services的模型库系统开发研究

在分析了当前模型库系统普遍存在的问题的基础上,阐述了基于Web Services的模型表示方法,提出了基于Web Services的模型库管理系统框架,为充分利用Web Services技术跨平台的互操作和松耦合优势构建决策支持系统的模型库提供了一种可行的方法。     

基于Web Services的模型库系统开发研究

在分析了当前模型库系统普遍存在的问题的基础上，阐述了基于Web Services的模型表示方法，提出了基于Web Services的模型库管理系统框架，为充分利用Web Services技术跨平台的互操作和松耦合优势构建决策支持系统的模型库提供了一种可行的方法。     

基于FIPA-Agent的DSS模型库的研究

为了提高决策支持系统模型库的通用性和可扩展性,在遵循FIPA-Agent技术规范的基础上提出了模型库的结构框架,该模型库是一个由模型管理Agent、多个原子模型Agent、目录服务器和通信传输系统构成的逻辑整体.论文详细阐述该模型库中各功能构件的工作原理,包括对模型的管理和调用,以及模型之间的通信等.最后,介绍了作为FIPA-Agent实现技术的JADE软件开发平台.     

基于Agent的智能决策支持系统

根据决策支持系统应用中存在的问题,提出了一种新的利用决策支持系统求解问题的思路,并将Agent思想和技术引入到这一思路的实现中,设计了一种基于Agent的智能决策支持系统的架构,该架构主要由模型选择Agent、模型构造Agent、模型求解Agent和人机交互Agent 4个部分组成。该结构的实现可有效地突破基于模型的决策支持系统在求解问题时难以适应动态环境变化的障碍,使决策支持系统真正成为面向问题系统,极大地提高了决策支持系统的智能型,能够根据问题的变化作出适应性的自主的调整,满足用户的求解问题的要求。     

基于多Agent的组合模型链分布式求解算法及实现

在决策支持系统中,组合模型往往是解决复杂决策问题的有效途径,但无论采用何种模型组合技术,随着模型库模型的增多,模型组合过程中生成的模型链数量都会快速增加,这样势必造成求解速度上的瓶颈。针对这种情况,文章提出了一种基于多Agent的组合模型分布式求解模型,充分利用分布式技术快速对组合模型实现并行求解,从而提高模型组合求解的效率,保证决策的实时性。     

模型驱动的装备保障优化决策支持系统

以数据、模型、用户界面等要素为基础,提出了以优化模型为驱动的装备保障优化决策支持系统设计思路,拓展设计了系统总体功能结构.构建了包含算法库、模型库和应用库的模型库,引入了脚本模型,以顺序、选择或循环结构程序组合优化模型,实现复杂装备保障决策问题的求解和决策.实例应用表明系统极大地提高了部队装备精确保障能力.     

基于Agent的智能决策支持系统开发与应用

针对传统决策支持系统的局限性,该文提出了一个基于Agent的智能决策支持系统开发方案。利用界面Agent、信息Agent、移动Agent、协作Agent来实现系统的智能部件,多Agent通过协作Agent信息路由器进行协作和交互,共同完成决策支持任务。并将该模型应用于草业信息管理决策支持系统中,系统运行结果证明了模型的有效性和科学性。     

基于构建主义的多Agent网络教学系统设计

针对传统网络教学系统缺乏交互性、个性化、自适应性及智能化低等弊端,分析了现代网络教学系统的特点,以构建主义学习理论为指导,创造性地引入了Agent技术和面向服务的系统体系架构,提出了一种具有智能化、交互性和自适应能力的网络教学模型,构建了面向服务的系统体系结构,说明了系统设计原则,探讨了Agent和SOA等关键技术。     

基于Agent的空袭目标流的反应行为模型

采用Agent体系结构表达空袭实体，引入了集成范例学习和推理及规则推理的综合决策机制，有效地解决了结构化经验知识和规则之间的矛盾。提出不确定性的区间数运算规则、含元级知识的冲突解决和分层搜索策略，在保证最佳对抗策略的同时提高了实体的反应速度。构建空袭目标流的反应行为模型，使生成的空袭目标流具有一定的智能，能够较为逼真地模拟实际空情，弥补以往目标流生成器的不足。     

基于信任和声誉的Agent组织信誉模型

Agent组织是OOP(Object Oriented Programming)向AOP(Agent Oriented Programming)转变的重要形式,一个Agent组织要良好运行应该具有较高的信誉值,但此前这方面研究较少。针对上述问题,基于信任和声誉提出一种Agent组织信誉模型AOCM(Agent Organizational Credit Model)和计算方法,内部信任和外部声誉集成为Agent组织信誉,内部信任基于Agent之间的交互,外部声誉基于Agent的观察;改进了Dong Huynh等人关于Agent信任等方面的工作。实验结果验证了该模型的计算可行性、合理性。     

基于Agent的改进贴近度的多属性评价模型

商务智能中,基于Agent的自动谈判利用Agent的各项人工智能优势,日益受到重视。针对当前对其中的多属性评价量化研究不够的现状,结合犹豫模糊理论,构建基于多属性的方案;将属性分为等级属性和数量属性,采用语言术语集对等级属性进行区间数转换,并给出将数量属性转换成区间数的方法;综合以上研究,引入总体贡献率,对理想贴近度模型进行改进,提出基于总体贡献率的相对贴近度模型,从而提出基于Agent的改进贴近度的多属性评价模型,并对模型步骤进行了归纳和梳理;以北京市碳排放权交易为背景拟定算例和数据,通过计算和对比分析验证了该模型的合理性和有效性。     

基于Agent的专家系统推理模型

针对传统专家系统推理模型结构在知识获取方面适应性差的现状,从系统科学的视角,运用复杂适应系统理论,对传统专家系统的结构及运行机制进行了改进.引入Agent来模拟人脑中的神经元,用来承载专家系统中相互作用的知识,然后,基于Multi-Agent之间的相互作用来构建复杂适应的专家系统推理模型.从而,将专家系统中的知识获取机制、知识库、推理机三者统一于由Multi-Agent进行相互作用的复杂适应系统之中.通过设计体育赛事申办决策专家系统的原型,进行了专家系统推理模型的验证.原型运行结果表明:基于Multi-Agent的专家系统推理模型结构能够有效地提高专家系统知识获取的适应性.这为研究更加接近人脑智能的专家系统提供了崭新的研究思路.     

基于复合Agent的RPD决策模型

结合基于认知主导决策(RPD)的海战仿真作战实体决策模型,借鉴复合Agent思想,将RPD模型的不同功能模块实现为简单的子Agent,构造基于复合Agent的RPD决策模型。对模型中各子Agent的功能及经验知识表示方法进行说明,给出子Agent的结构。应用结果表明,相比基于规则的决策模型,该模型能更好地模拟作战实体的决策行为,具有较好的灵活性和可变性。     

基于点状β智能体的飞行器集群避障控制方法

针对传统的飞行器集群避障方法不能有效规避非规则障碍物的问题,提出一种基于点状β智能体的集群避障控制方法。在加速度输入的基础上,基于β智能体概念定义点状β智能体,将α智能体对其在障碍物表面投影的规避变为对点状β智能体的规避,调整个体加速度输入中(α, β)协议量的β智能体的坐标和相关向量,使多智能体面向非规则障碍物形成集群。仿真结果表明,该方法能实现集群对非规则障碍物的规避。     

基于拍卖的混合接入异构网络频谱共享

针对Overlay与Underlay模式的传统频谱共享系统网络效益较低的问题，提出了一种基于拍卖机制的频谱共享。当宏用户靠近飞蜂窝接入点时，飞蜂窝接入点与宏用户之间的链路性能比宏基站至宏用户的性能要好。此时宏基站希望将该用户卸载至飞蜂窝网络中，获得更好的通信服务质量的同时还能为宏基站节约能量。在保证飞蜂窝网络授权用户的QoS前提下，为激励网络内的混合接入，宏基站将自己的剩余频谱供飞蜂窝接入点使用，并对飞蜂窝接入点进行补偿。每个飞蜂窝接入点独立地决定自己的竞价，宏基站根据收集到的竞价决定最优分配策略。提出的基于拍卖机制的混合频谱共享能够使异构网络中的宏基站和飞蜂窝接入点的效用函数最大。并且补偿函数的引入能更好地激励飞蜂窝采用混合接入模式。     

红外图像序列中的人体检测算法

为克服亮度分布惯性特征不能充分体现人体区域亮度特征的不足,提出一种红外图像序列中的人体检测算法。采用MAP MRF模型得到人体可能存在的感兴趣区域(ROI),根据红外图像中人体的成像特点,在以ROI中心点为圆心的各个圆环域中统计亮度信息,构建基于亮度 距离联合空间的人体特征,并采用支持向量机分类器对候选区域进行分类检测。在不同红外图像序列中的实验结果均表明,该算法具有较好的鲁棒性。