基于MAS的多无人机系统集散式控制体系结构研究

多无人机协同作战是未来空战的主要模式.将多无人机协同作战问题看作复杂的动态协作问题,利用多智能体技术建立多无人机系统的集散式控制体系结构.探讨了在所提出的控制体系结构下,系统能够快速应对各种突发战况,进行组织结构的重构,展现了较好的可重构性.研究表明,基于多智能体技术的集散式控制体系结构适用于多无人机协同作战过程.     

多智能体协作场景下基于强化学习值分解的计算卸载策略

针对未来网络中出现的多智能设备协作计算场景,提出了一种基于深度强化学习的多智能体联合计算卸载策略.所提策略通过多智能体强化学习值分解方法将多智能体联合动作策略函数拆解到各智能体设备上,达成系统的联合卸载决策,使系统在联合计算卸载任务中能够根据当前时刻智能体设备的计算能力、通信能力等状态和任务的时延需求、通信数据量以及所...     

RoboCup中Agent理论与结构研究

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。多智能体系统是当前人工智能研究的热点问题之一。足球机器人系统是典型的多智能体系统,为多智能体系统的研究提供了标准的实验平台。在介绍智能体的基本定义、理论模型的基础上,设计了RoboCup比赛中的智能体的体系结构。     

自主机器人足球系统的通信机制及通信语言设计

自主移动机器人系统涉及到在未知的动态环境中多智能体的协同工作，如何实现各移动机器人之间的高效实时通信是一个关键的问题。通信需要解决对话管理、通信语言和通信协议三个问题。其中，通信语言是智能体之间传送信息和交换知识的媒介。本文建立了全自主移动机器人系统的通信机制，为多机器人系统的协作问题求解和知识共享提供一套基于KQML的简单实用可靠的通信语言。实验证明该设计方法可行。     

认知无线电网络频谱感知与接入算法研究

在对认知无线电网络频谱感知和接入研究成果进行分析的基础上,文章首先讨论了认知无线电网络频谱感知的基本方法以及协作频谱感知、单智能体和多智能体强化学习算法,比较了各种算法的优缺点,并展望了这一领域未来研究的方向。     

基于作战效能优化的多智能体协同电子对抗研究

针对当前多平台、多装备及多进攻与防护手段间的电子对抗逐渐受到关注的情况，文章基于多智能体技术构建了协同电子对抗系统，以达到共享目标信息、统一协调战斗行动、提高现有电子对抗系统综合作战效能的目的。文中给出了电子对抗智能体的构成要素，对智能协同电子对抗的体系结构进行了分析，总结了基于多智能体的协同电子对抗的主要技术特点。     

以多智能体为基础的复杂信息系统开发方法分析

以多智能体为基础的复杂信息系统开发方法是一种把组织学和多智能技术进行无缝对接的重要的信息系统开发方法之一,这一方法的主导思想是把复杂的信息系统视为多主体组织,并按照组织学之原理来具体分析多主体系统具有的组织特点,形成多主体组织的模型,建立起严格的规范,并把设计出来的概念模型运用于协同工作平台,也就是MBOS中进行编程以迅速获取复杂信息系统之原型。本文列举了多智能体系统的设计类型,并着重论述了基于多智能体的复杂信息系统开发方法。     

多传感器交叉提示技术若干问题

多传感器交叉提示技术是多传感器协同的重要内容,具有重要的研究应用价值.首先系统地综述了多传感器交叉提示技术的发展现状;然后对交叉提示的概念、地位、作用、条件、内容、过程以及技术需求等若干问题进行了详细的分析,指出了多智能体技术是研究发展交叉提示技术的最佳方式和趋势,并利用多智能体技术构建了交叉提示的多传感器协作管理结构...     

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.     

多机协同作战任务决策方法多智能体结构框架

多机协同攻击能够充分利用各个飞机的作战资源和空间占位,是未来空战的主要模式。为了描述多架飞机协同作战过程中的信息组织形式和传递流程,基于多智能体的行为特征和构造方式,从飞机编队和飞机平台两个层面建立了多智能体结构框架。由编队中的各架飞机为智能体组成第一层多智能体,由每架飞机内部的各个功能模块为智能体组成第二层多智能体结构。以编队层多智能体和长机内部的决策功能智能体为例,介绍了多智能体数学模型的设计细节。依据所建立的多智能体结构框架和数学模型,以编队层为例,描述了多机协同作战任务决策方法的信息流程。研究表明,以飞机编队和飞机平台两个层面多智能体结构框架描述多机协同作战过程是恰当的。     

复杂系统的MAS分布式协作求解研究

在传统故障诊断基础上,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，是求解复杂过程故障诊断问题的一种新尝试。讨论了基于MAS的分布武智能故障诊断方法和过程。基于一种分布式Agent诊断系统结构原型系统，重点研究了诊断问题的多Agent间的交互、协作以及诊断决策问题，提出了分布式信息交换和分布武诊断的BDI结构的推理机模型，并用CBR技术对其实现了协作求解。应用表明，该系统能快速、准确地进行故障成因分析．取得了与专家相似的诊断结果。     

大型追踪系统的多摄像头协同

多摄像头间的目标追踪,即利用多摄像头协作完成对目标的监控追踪过程,是大规模智能监控系统中的重要研究方向。针对多摄像头追踪系统对多摄像头协同的实时高效性的需求,本文提出了一种利用多Agent代理多摄像头的分布式计算技术,单Agent层面分析其BDI模型,状态转移模型,多Agent层面分析其在目标追踪过程中完整的通信过程,以及多个摄像头的最佳状态选择。通过开源JADE框架,对基于多Agent的多摄像头追踪系统进行系统搭建,系统实现了多摄像头协同下对目标的持续追踪,实验证实了本文的多Agent系统可有效的实现多摄像头的协同,将通信延迟时间缩小到最短,以便及时更新每个摄像头的状态,从而大大提高了目标追踪的准确率,以及计算资源的利用率,达到对目标进行持续追踪的目的。      

一种基于PSO的改进型多智能体遗传算法

通过将多智能体系统加入基本的粒子群算法（PSO）,提出了一种新的函数优化方法——多智能体遗传PSO算法（MAGPA）。该方法将智能体固定在网格上,而每个智能体通过邻域的竞争和合作,随机交叉操作,变异操作,再联合PSO的进化机制,不断地感受局部环境,逐步影响整个智能体网格,以增强对环境的适应度。该算法可以有效地保持智能体的多样性,提高优化的准确性。     

多智能体强化学习驱动的无人机动态信道分配

针对无人机编队在进行远距离实时视频传输时频谱资源不足且利用效率低、吞吐量要求较高、传输任务难以完成等问题,提出了多智能体强化学习驱动的动态信道分配算法,使得无人机编队可以根据传输任务和信道环境动态地选择使用的信道,实现了频谱资源的高效利用。该算法使用了集中式训练分布式执行的架构,通过联合探索和联合学习的方式保证了无人机间的探索和合作能力,使得每架无人机均可以依据局部观测信息同时独立分配自身使用信道,提高了算法的灵活性和可行性,并减少了频谱分配用时。仿真结果表明,该算法训练过程性能更好,执行时相比于现有算法可以提高编队整体的平均任务传输成功率。     

Study on the agile supply chain management based on agent

The most important task of the agile supply chain management (ASCM) is to reconfigure a supply chain based on the customers' requirement. Without more sophisticated cooperation and dynamic formation in an agile supply chain, it cannot be achieved for mass customization, rapid response and high quality services. Because of its great potential in supporting cooperation for the supply chain management, agent technology can carry out the cooperative work by inter-operation across networked human, organization and machines at the abstractive level in a computational system. A major challenge in building such a system is to coordinate the behavior of individual agent or a group of agents to achieve the individual and shared goals of the participants. In this paper, the agent technology is used to support modeling and coordinating of supply chain management.     

Dynamic Spectrum Allocation with Maximum Efficiency and Fairness in Interactive Cognitive Radio Networks

In Interactive Cognitive Radio Networks (ICRNs), secondary usage of spectrum is of competition and cooperation, and radio frequency environment is time-varying. In order to realize real-time secondary spectrum usage, coalition-competition architecture for the ICRNs is introduced in this paper. In the coalition-competition architecture, the ICRNs are divided into many coalitions according to geographical locations, utilization degree of spectrum, frequency range and transmission power level. There exists competition among different coalitions. In the same coalition with competition and cooperation, a model based on cooperative differential games is proposed to solve dynamic spectrum allocation, and cooperative equilibrium solution to the model is given and analyzed in this paper. From an overall perspective, the relationships between available spectrum percentage and the spectrum access rate are studied. How to form a coalition, and the mechanism to allocate total spectrum among secondary users considering Pareto optimality and individual rationality in the coalition are analyzed. The simulation results show the dynamic spectrum allocation model is fair and efficient, and it reflects realistically time-varying radio frequency environment. Cooperative differential games are particularly helpful for the spectrum management in the time-varying radio environment.     

多Agent系统安全保护机制研究

针对现有多Agent系统易受到恶意攻击、难以验证代理身份及代理间难以建立信任机制等安全问题,围绕多Agent分层系统架构,提出一种采用基于数字签名和非对称加密的多Agent通信加密方法,有效保证了通信环节的系统安全,防范了Agent代理身份被冒用。基于动态博弈对抗的思路,在多Agent体系评估的基础上,利用贪婪算法和遗传算法优化多Agent系统安全选择策略,提高了防御者在攻防博弈中获胜概率并缩短了攻防博弈轮次,保证了通信环节的安全防御,防止Agent代理信息被攻击者窃取。     

Application of Multi-agent Particle Swarm Algorithm in Distribution Network Reconfiguration

An improved algorithm based on Multiagent particle swarm (MAS) is proposed to solve the distribution network reconflguration problem in this paper.The approach is a combination of the learning,competition and cooperation mechanism of multi-agent technology and the strategies of Particle swarm optimization (PSO) algorithm.Using the Von Neumann topology structure in PSO algorithm,each particle represents an agent;each agent not only competes and cooperates with its neighborhood,but also absorbs the evolutionary mechanism of PSO algorithm,so as to share the information with the agent of global optimal.The rules of particle renovating reduce unfeasible solution in the process of particle renovating,and it is able to converge to global optimal accurately and quickly.Test on the IEEE 16-node,32-node and 69-node system shows both a rapid convergence and a good robustness of this proposed approach.     

The open agent society and its enemies: a position statement and research programme

Virtual enterprises and connected communities are common visions of future commercial and social structures. Underpinning these visions is the idea of the open agent society: a flexible network of heterogeneous software processes, each individually aware of the opportunities available to them, capable of autonomous decision making to take advantage of them, and co-operating to meet transient needs and conditions. Furthermore, the society should be regulated by the kind of relations (contractual and normative) found in human business and social interactions. This paper reviews experience with developing, deploying and evaluating multi-agent systems, and distills from this some of the drivers for the open agent society. We then identify three crucial innovations which will help realise this idea. However, the development of the open agent society is exposed to certain risks, and we consider a number of `enemies' which threaten its development. We conclude that an awareness of the risks entails new paradigms for engineering multi-agent systems, in which dynamic social relationships are as important as interface definitions in providing the interoperability required for the open agent society.     

由智能管道能力开放看运营商与OTT的竞合

文章分析了OTT时代移动通信产业现状与特点,对4G智能管道的QoS能力管控进行了研究,提出一个基于智能管道能力开放的OTT产业合作体系。该体系从运营商网络核心优势出发,从与OTT的流量合作、自服务、实时QoS控制三个层面分别介绍了智能管道QoS能力开放创造的价值,帮助移动运营商提升OTT时代的用户感知,从OTT业务发展的旁观者转变为OTT产业升级的获益者。