基于XML的移动agent协作研究

针对多种移动agent协作模型，提出一种XMARS结构，它采用XML作为数据表示形式，对移动agent反应空间结构进行了扩展，用以实现异构环境中移动agent的相互协作，从而达到分布式应用的高度互操作．     

异构蜂窝网络中基于雾节点协作贡献度的计算卸载算法

通过雾计算可将基于云的服务拓展至无线网络边缘和多种场景。针对密集异构蜂窝网络雾计算系统中的协作计算卸载问题,提出一种基于雾节点协作贡献度的计算卸载算法。首先,对协作可行性、协作公平性和协作稳定性进行了建模设计;其次,定义了协作贡献度和协作贡献比系数;然后,结合雾节点的剩余计算容量阈值和协作贡献度阈值,在满足任务可容忍的最大时延约束下,提出以任务执行能耗和用户支付成本的加权和最小化为目标的优化问题,使用外部罚函数法和方向加速法(Powell法)得到最优卸载决策。仿真结果表明,所提算法在各种任务参数和时延约束下能够有效降低执行任务的总开销,并且能够在协作可行性、协作公平性之间进行权衡处理。     

基于工作流技术的虚拟车间协作控制模型

虚拟车间是实施敏捷制造的一个关键基础技术。应用工作流技术,分析了虚拟车间工作流的机理与特点,提出一种基于多agent技术的虚拟车间工作流协作控制模型的体系结构,并论述模型中任务agent、过程agent、活动agent、资源agent、接口agent、协调agent和协同工作流 agent功能需求、运行方式和结构设计方法。     

未知环境中基于免疫网络的多机器人自主协作

为了实现机器人全自主的协同作业，利用单个agent的智能性以及免疫系统良好的工作机理，将人
工免疫系统与agent技术相结合，提出一种免疫agent模型（IAN）.在模型中机器人和环境被分别认为是
抗体和抗原,并且基于此模型设计了一种可应用于未知环境中的多机器人自主协作方法，多个异质机器人
自主协作完成在未知环境中的多个任务.算法中根据抗体和抗原、抗体和抗体之间的相互作用，系统自主
选择合适的抗体消灭抗原，同时充分考虑异质机器人的差异性和独特性.在仿真实验中，多个能力不同的
机器人通过协作将几个原先未知的箱子顺利地推到了目标点，实现了未知环境中的自主协作.     

基于预计算的多智能体协作研究

针对机器人足球多智能体系统的协作和避障问题,定义了预计算概念,提出了预测模型,并在此基础上改进了决策子系统．经过机器人足球的实际比赛和实验验证,该模型和策略是有效的,具有一定实际应用和推广价值．     

异构Agent协作的研究进展

首先在介绍多Agent协作的研究背景以及国内外研究现状的基础上,对多Agent理论及其协作机制分别进行了分类和总结;然后,在研究多Agent协作框架的基础上,分析了当前最具代表性的几种多Agent协作模型,如黑板模型、合同网模型、熟人模型、关系网模型以及承诺模型,阐述各模型特点并在动态性、异构性、灵活性和反应性等方面进行比较,突出承诺模型与其它协作模型相比的优势;最后,介绍了异构Agent协作模型在智能足球机器人、协同决策以及虚拟训练等领域的具体应用. 在Agent协作模型的比较与具体应用中,突出了承诺模型在异构Agent协作过程中所展现的较好的动态性、灵活性和反应性等特征,并提出了在开放环境下,当前Agent承诺模型在动态生成承诺协议方面的不足与改进方向.     

一种用于软件工程协作的多Agent体系结构

阐述了支持协作软件工程CSE的一种解决方案.对支持CSE的传统处理结构进行了阐述,指出了这种结构存在的缺点,提出了克服这种缺点的用于CSE的多Agent体系结构,在该体系结构中将计算机支持的协同工作CSCW和SPT融为一体.在这种多Agent体系结构中引入了协作Agent、调解Agent、协商Agent、通讯Agent、监视Agent以及Agent交互的场所Agora,在Agora的管理中引入了白板的概念,使Agent查找信息更容易.     

多臂协作式小天体附着取样机器人机械系统

为解决探测器在弱引力、特性未知小天体表面的附着取样难题,提出一种融合着陆缓冲、附着固定、取样、放样等核心功能为一体的附着取样一体化机器人设计方案。基于腿臂复用,提出多臂协作主动自适应式着陆缓冲方案;利用超声波钻钻压力小、硬质岩石表面钻进效率高的特点,提出针对岩石类小天体的超声波钻式附着固定方案;针对星表特性不确定,取样适应性要求高的需求,提出砂轮磨削、毛刷清扫的双模式取样方案。采用仿真方法对着陆缓冲性能、取样性能等进行分析;在原理样机研制基础上,开展附着取样全流程实验。结果表明,附着取样机器人可实现着陆缓冲、附着固定、取样、放样等功能,验证了该系统的核心功能。本研究旨在探索小天体附着取样方法,为小天体取样返回任务提供技术支持。     

多Agent协作机制下的分层式网络管理系统框架设计

为解决传统的基于移动Agent的简单网络管理协议(SNMP)网管系统存在的系统效率低、响应时间长、代理协作性差和可扩展性差的缺陷,设计了一种基于多Agent协作的分层式网络管理框架．该框架包括网络管理站层、多移动Agent协作层、SNMP Agent协作层和网元层共4层．在第2层中,建立了一种多Agent中间层策略和多移动Agent协作策略,将SNMP Agent作为驻留代理,利用多个移动Agent并行协作来智能的完成网管数据的采集．在第3层中,针对AgentX框架的不足,实现了一种基于SNMP协议的主/子代理协作机制．该机制将SNMP Agent从任务上划分为主代理和子代理,主子代理之间协作采用SNMP．仿真实验表明,与传统的基于移动Agent及AgentX的SNMP网管模型相比,此框架能使系统带宽降低26.9％,响应时间缩短29.5％,因此更适合应用于大型分布式网络中．     

多Agent系统中Agent的协作机理与模式

借鉴人类社会学，分析了多Agent系统中Agent之间的协作机理，提出了多Agent系统中Agent进行协作的4种模式——对话模式、会议模式、协同模式和层次模式。使用结构化方法描述了4种协作模式的协作过程，给出了对话模式的形式化描述，为设计具有分布式协作问题求解能力的多Agent系统提供了理论框架。