复杂自适应多Agent系统的环境表示及感知

对自适应系统驻留环境的显式表示和有效感知是实现复杂自适应系统的前提,也是当前自适应系统研究面临的一项重要挑战.借助于组织学思想将自适应系统中的自主运行单元抽象为Agent,把复杂自适应系统视为多Agent组织,提出了基于动态绑定的自适应机制和构造框架;将环境作为一阶抽象,提供了对自适应多Agent组织的驻留环境进行抽象和描述的语言设施以及对环境进行有效感知的两种方法:基于事件发布-订阅和基于软传感器的方法;提出了支持软传感器与环境动态关联的思想和技术,使得复杂自适应系统的开发具有环境表示显式化、环境感知透明化的特征,所开发的软件系统易于维护和升级.介绍了实现上述机制、技术和语言设施的支撑平台SADE,并进行了案例分析以验证方法的可行性和有效性.     

基于Agent的自主构件模型设计与评估

为适应复杂环境和业务需求的变化,自适应软件开发要求为系统及其构成成分提供新的抽象和建模手段。自主构件能够感知并依据环境的变化自动地做出决策。采用自主构件开发复杂软件系统的主要目的是有效降低软件开发和维护的复杂性。在分析自适应软件实体功能和特征的基础上,提出一种基于智能体(Agent)的自主构件模型,该自主构件模型能动态感知环境的变化,合理封装自适应逻辑,依据策略规则进行决策,并根据目标导向,自动规划执行行为的序列。评估结果表明,该模型为建模与开发复杂自适应化软件提供了有效的底层支持。     

自适应策略描述语言编译器的设计与实现

复杂自适应系统中的软件实体既需要完成业务功能,又需要不断地感知环境,并根据环境的变化调整自己的结构和行为来适应环境,完成自适应功能。当前自适应系统的开发存在将自适应逻辑和业务逻辑相互缠绕的问题,使得自适应系统的开发和维护变得极为复杂和困难。本文将自适应系统中的自主运行单元抽象为自适应Agent,将自适应Agent的业务逻辑和自适应逻辑相分离,提出了表述Agent如何适应环境变化的自适应策略描述语言SADL。为了将自适应策略编译成可执行的程序单元,本文设计并实现了SADL编译器。通过案例分析阐述了如何定义自适应策略,并展示了编译结果,验证了方法的有效性。     

一种基于智能体技术的软件自适应动态演化机制

针对分布式软件系统在动态演化中面临的原有软件单元难以重用、忽视软件内部运行状态引发的演化需求等问题,借助智能体(agent)具有的环境适应性、变化敏感性等特征,提出了一种基于智能体技术的软件自适应动态演化机制.通过将软件单元封装为Agent,并定义单元间的演化规则,使演化机制重用原有软件单元.通过一种基于数据推送的动态环境感知方法实现Agent间协作关系调整,同时满足来自内外部环境引发的动态演化需求.通过引入信息中介服务,实现了基于改进合同网的Agent协作策略,能够自适应地更替Agent,满足用户意愿变更引发的动态演化需求.依据演化机制在支撑环境中的运行情况及相关能力指标的分析,说明所提出的演化机制适用于动态复杂的分布式软件系统,是一种有效的软件自适应动态演化机制.     

一种基于Agent的高可用性网构软件自动构建方法

Internet环境开放、动态的本质,计算实体自身的自主性和独立性以及网络连接的不稳定性等,均对保障软件系统可用性提出了新的要求.提出了一种基于Agent的高可用性软件构造方法.该方法使用Agent建模网络环境中的自主计算实体,在计算实体及其连接方式的可用性未知的情况下,由Agent通过学习,在运行一段时间后自适应地构造出可用性较优的软件系统.实验表明,基于该方法构建的系统能达到较高的可用性,并能在环境发生变化时自适应地调整自身的行为.     

Agent系统实例分析与开发工具

1.引言 Agent技术是分析、设计和实现复杂软件系统的新方法,利用这种方法可以直观、自然地将整个系统分解为一组相对独立并且交互协作的求解单元,即一组Agent。这些Agent可能对应不同的抽象层,同一层内的Agent之间以及不同层的Agent之间均可能需要交互协作,共同完成整个系统的目标。 Agent是一个具有如下特征的封装软件实体: 自治性能够自主运行而无需人或其它Agent的直接干预,并能控制内部状态和自身的行为。响应性能够感知环境变化并做出及时响应。这里的环境可以是物理世界、用户或其它Agent等。     

基于Agent和带权关系网的软件体系结构自适应

作为软件的蓝图,描述整个系统的结构和行为模型的软件体系结构在软件自适应中起着重要作用,具有适应性特征的Agent为构造自适应软件系统提供了独特的优势.针对现有基于Agent的软件系统在体系结构和动态配置方面的不足,提出了一种基于带权关系网模型,利用Agent对环境的监测和评估,以调整Agent间联系的权重来决策Agent间的合作对象的选择,从而使得基于Agent的软件系统在构件、连接件和配置方面具备适应性,为开发基于Agent的自适应软件系统提供借鉴和参考.     

基于反射机制的多Agent数据交互模型研究

在研究Agent理论的基础上,提出软件系统的智能性、灵活性主要表现在软件系统能够感知环境与需求的变化,根据变化来对自身业务流程做出相应的调整.重点在于结合反射技术,通过动态配置器的参与作为决策依据进行研究,建立基于反射机制的多Agent数据交互配置模型,在现有的多Agent合作和协调机制下,该模型为开放、异构、动态环境下多Agent数据交互提供灵活、自适应的解决方案,并将该模型应用于实际系统的设计中.     

Hierarchical Collective Agent Network (HCAN) for efficient fusion and management of multiple networked sensors

Agent-based software systems and applications are constructed by integrating diverse sets of components that are intelligent, heterogeneous, distributed, and concurrent. This paper describes a multi-agent system to assure the operation efficiency and reliability in data fusion and management of a set of networked distributive sensors (NDS). We discuss the general concept and architecture of a Hierarchical Collective Agent Network (HCAN) and its functional components for learning and adaptive control of the NDS. Sophistication of a HCAN control environment and an anatomy of the agent modules for enabling intelligent data fusion and management are presented. An exemplar HCAN is configured to support dynamic data fusion and automated sensor management in a simulated distributive and collaborative military sensor network for Global Missile Defense (GMD) application.     

面向Agent的软件工程方法学

软件Agent技术正在成为软件开发领域中一个新的发展方向，现在大多数的Agent研究都是以创建Agent应用程序为目标，即用Agent的概念创建更为强大，更具灵活性和智能性的程序。但是随着Agent技术在各种应用中的发展和成熟，就需要在方法论上对之进行指导。因此，面向Agent的软件方法学就成为Agent研究中最活跃的一个研究领域之一。本文通过对几种在面向Agent软件工程中使用的主流方法学进行分析，指出了Agent方法学在面向Agent软件系统开发中的重要性。与此同时，通过对面向对象和面向Agent的方法学比较，指出现有的面向对象方法学的一些不足，以及如何通过面向Agent的概念进行改进。     

基于Agent思想的远程教学系统的设计与实现

1 引言随着现代网络通信技术和Internet应用平台的发展,远程教学利用信息化技术克服了传统教育受时空制约的缺点,使得广大师生可以异地、异步地完成交互式自主性教学活动,并可突破传统教育资源和教学方法的限制。学生也可以根据自己的实际情况和学习水平安排计划和进度,实现个性化、自主化教育。为了体现交互和自主,这个网络分布式异地教学的虚拟空间必然会产生多个身份,如教师、学生和管理者之间相互协调的问题。传统的电视大学或Web静态远程教育系统在教学过程中因缺少智能性和适应性,无法满足按需学习和因材施教。     

智能数据批量处理控制模型

介绍了一种用于设计制造协同平台的基于软件Agent的智能数据批量处理控制模型。模型利用Agent的学习能力分析数据处理的行为特征并记录到信念库中,当有请求到达时,Agent利用外部环境传感器获取系统负载、用户带宽等数据,并结合信念库中的请求特征,运用推理过程计算出当前处理的最佳数据量,通过调用执行计划改变请求的控制流来控制本次请求需处理的数据量。在协同平台中集成本模型可以保障用户的请求响应时间,缩短等待时间,平滑系统负载的峰值。通过实验验证了模型的性能。     

一个基于Agent的分布式构件管理系统

首先给出了软构件在分布式网络环境下的形式化定义 ,据此建立可重用的软构件库 ;然后将A gent技术引入到分布式构件管理中 ,建立了以可重用软构件库为核心 ,通过各类软件Agent进行管理的构件管理支撑环境     

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。     

基于无线传感网的温室花卉自适应调控系统

针对传统温室控制系统大多只是简单地采集环境参数如空气温湿度,并且缺乏长期评估和有效反馈机制的问题,文章提出了一种基于无线传感网的温室花卉自适应调控方法,并实现了一个综合传感、决策、执行反馈的软硬件系统。为此,系统中设计了基于Zigbee的传感器节点模块、传输网关和控制指令集。传感器节点模块可以灵活地布置并实时可靠的传输数据。中间件系统则通过控制指令集接收传感数据和发送反馈控制指令。上层应用管理软件可以实时查看花卉、温室和设备的实时状态以及各种参数。运行结果表明,本系统可以实时采集温室温湿度,并结合专家规则通过中间件系统对花卉生长环境进行有效的评估和精准的反馈调控,达到了在降低温室花卉培育成本的同时,也提高了高端花卉培育成功率的目的。     

移动代理安全机制的研究

移动代理的安全性成为了移动代理系统在Internet及其它现代网络技术中推广应用的瓶颈。论文详细分析了移动代理系统中在数据传递和通信链接、服务器系统资源、移动代理运行环境以及移动代理自身安全等方面存在的种种安全威胁和隐患。然后分别对传输中的移动代理、服务器资源、执行环境中移动代理的保护方案进行了系统的研究,创造性地将JavaCard技术用于构建安全的移动代理执行环境。并在此研究成果基础之上设计并开发出SMMA2002移动代理安全模型系统。     

基于强化学习的自适应在线规划的应用研究

随着互联网的迅速发展,自适应系统受到越来越多的关注,目前,大部分自适应系统的规划都是预先定义的,但是在开放的互联网环境中,这种预知的规划策略往往灵活性和智能性不高,针对系统运行环境通常是动态的、不确定的,系统设计阶段难以预测到环境所有可能的变化,在设计阶段系统针对环境变化所采取的自适应行为也是难以预先确定的.因此,提出一种系统运行时根据环境的变化在线制定规划的自适应行为策略.采用基于强化学习和Agent技术,对自适应系统的行为进行描述、分析,最后通过相关实验对该策略进行验证,结果表明该在线规划具有自适应能力.