移动Agent的影子协议

移动Agent控制协议是当前移动Agent技术研究的重点问题之一。影子协议可以用来定位Agent、终止Agent和进行孤儿的探测。1 影子概念提出影子概念之前,需要了解一下能量和路径的概念。能量的概念是针对探测孤儿而提出的,是指A-gent获得资源和接受服务的能力。在启动Agent时赋予它一定数量的能量。Agent在生命期里,消耗它所在场所的资源(例如CPU时间、内存)、使用场所提供的服务(例如目录服务)。存取任何资源都要消耗Agent的能量,也就是说Agent存取资源的数量是有限的。路径的概念是针对Agent的定位和终止而提出的。路径上的单个元素,即节点上的数据结构,被称为Proxy。移动Agent通常以不可预见的方式移动,通常     

一种基于按劳分配原则的联盟形成策略

联盟形成主要研究如何在联盟内Agent间划分联盟效用,使Agent在决策时愿意形成更优的联盟。但是已有的联盟形成策略对额外效用的平均分配没有考虑到每个Agent对联盟的贡献大小以及加入后的利益,不利于联盟的形成。提出一种基于按劳分配原则的联盟形成策略,该策略运用按能力分配原则对额外效用进行合理分配,体现了“能者多劳,多劳多得”的特点,维护了个体间的利益,优于Shapley值方法和平均分配法,较好地满足了联盟的稳定性和时效性等要求。     

一种新的动态Agent联盟形成机制

动态Agent联盟的形成机制是当前MAS研究的一个重要方向.为了克服目前Agent联盟形成机制存在的Agent利用率不高等缺陷,本文提出了一种基于"二次招/投标"和NOAH规划的动态Agent联盟形成机制.该机制采用"二次招/投标"法形成动态联盟,采用NOAH规划进行任务规划和分解,能够在满足子任务时间约束的条件下,充分发挥Agent的并行执行能力;并使得Agent能够动态加入和退出联盟,从而提高了Agent的利用率,保证了自利Agent自身利益的最大化.最后通过一个典型的实例验证了其有效性.     

综合集成研讨厅的软件体系结构

主要研究基于网络的分布式综合集成研讨厅的软件体系结构.采用了一种扩展请求器-中介器-供应器的嵌套式客户/Agent/服务器计算模式;并利用该模式给出了一个基于Java的智能信息Agent构建的宏观经济决策研讨厅框架和工作机制;综合了Agent移动性与消息传递机制、算法与交互能力、多种类型Agent和多种设计模式.与通常的C/S与B/S模型相比,该系统具有更大的灵活性、更快的响应性能、对网络性能的低需求等特性.     

一种基于利益均衡的联盟形成策略

联盟形成是多Agent系统中的一个关键问题,主要研究如何在联盟内Agent间划分联盟效用,使Agent在决策时愿意形成全局更优的联盟.但已有策略对额外效用的平均分配没有顾及后加入联盟的Agent的利益,不利于全局优化联盟的形成.对此,给出一种基于利益均衡的联盟形成策略,在非减性效用分配等原则的基础上,提高了对额外效用分配的合理性,在面向任务的领域中可以达到全局优化解,较好地满足了稳定性、时效性以及分布等要求.     

多Agent系统中实时消息传递机制

1 引言 Agent是具有信念、能力、决策和承诺等精神状态的实体,它的提出是以计算的社会学模型为背景,通过多个简单Agent协同工作,可以完成比较复杂的任务。分布式人工智能(DAI)的主要目标就是解决如何组织多Agent系统中的Agent,使它们能够协同工作以完成复杂问题求解。多Agent系统的关键问题是Agent间的协同,而根据计算社会学模型的观点,消息     

基于多Agent技术的油田智能防汛系统

本文分析了基于多Agent的决策调度在防汛系统中应用的可行性，给出了多Agent防汛决策调度系统的设计方案和软硬件体系结构．通过在油田防汛决策支持系统中的应用，说明多Agent的体系结构降低了复杂任务的协作难度，实现了分布式智能处理，提高了决策调度的能力。     

多Agent协作的强化学习模型和算法

结合强化学习技术讨论了多Agent协作学习的过程,构造了一个新的多Agent协作学习模型。在这个模型的基础上,提出一个多Agent协作学习算法。算法充分考虑了多Agent共同学习的特点,使得Agent基于对动作长期利益的估计来预测其动作策略,并做出相应的决策,进而达成最优的联合动作策略。最后,通过对猎人。猎物追逐问题的仿真试验验证了该算法的收敛性,表明这种学习算法是一种高效、快速的学习方法。     

并行工程中MAS决策的协商机制及其评价

并行工程中,多Agent智能决策是一个核心组成部分。Agent间决策结果的不一致性会影响整个并行工程的决策结果,需要采取适当的协商机制调节Agent之间的矛盾。本文给出了可信度优先、权威性优先、相邻影响、彼此影响等四种Agent协商机制以及相应的决策公式,并对它们进行了量化比较,分析了各自的优越性和适应性情形。最后给出了基于协商的Agent分组决策的一致性策略。     

基于Agent的导弹兵力行动方案辅助决策的系统建模

自主规划、适应环境和学习功能等多项智能行为是现代战争的决策活动对辅助决策系统的基本要求.以常规导弹兵力行动方案的辅助决策为背景,提出了基于多Agent的系统总体设计,确立了系统构成的核心:机动方案Agent、测试方案Agent、运输方案Agent、保障方案Agent、,集成方案Agent以及任务管理Agent,建立了各类Agent的结构模型,并阐述了其功能.     

基于博弈遗传算法的组合电路进化设计

为了有效提高组合逻辑电路进化设计的速度和效率,提出了一种基于博弈遗传算法的电路进化设计算法。将组合电路中的每个输出端作为博弈者,组成每个输出端的逻辑门之间的连接和组态作为策略,将电路优化问题转化为博弈优化决策问题,策略的选择通过遗传算法实现,从而建立了组合电路优化设计的博弈模型。最后通过仿真实验验证该算法的有效性。     

认知无线电中基于博弈论的频谱分配算法*

利用博弈论分析了认知无线电网络中动态频谱分配问题,构建了基于博弈论的认知无线电频谱分配问题模型,提出了基于潜在博弈论的分布式频谱分配算法,并得到了相应博弈过程的纳什均衡。仿真结果表明,该算法能在较短时间内收敛到稳定状态,潜在函数取值达到最大值、系统总干扰水平降到最小、用户的SIR水平得到明显改善,达到了潜在博弈下信道分配的纳什均衡,实现了提高频谱利用率的目的。     

基于非理性博弈的舆情传播仿真建模研究

随着社交网络的不断发展,借助社交网络进行传播的舆情信息的威胁越来越大. 本文利用博弈论的方法研究了舆情信息的传播机制,从理性博弈和非理性博弈的角度出发对个体与邻居的交互行为进行建模. 随后以目前较为成熟的传染病模型为基础,通过引入传播学中的社会威慑因素来构建基于非理性博弈的舆情传播模型,以实现适应舆情传播研究的仿真系统,继而将基于非理性博弈的舆情传播模型在无标度网络和小世界网络上的动力学特征进行理论分析. 在仿真环境中对非理性博弈的舆情传播模型进行实验,分析模型参数、网络密度和舆情传播源对舆情传播的影响,其结果符合理论分析结果. 最后对无标度网络上舆情传播的控制策略进行了研究,包括:社会威慑方法、目标免疫方法和正面消息方法,为社交网络上的政策制定提供了理论基础.     

博弈论在感知无线电决策机的应用研究

为了使决策机进行策略分析,得到最优的策略,对感知循环、博弈理论以及基于博弈的感知无线电决策机进行了分析.对感知无线电博弈模型中的游戏者、行为、收益等做了相应定义,并针对Neel的决策模型的局限进行了研究.对于多游戏者、多行为、以及多均衡等问题,Neel模型不能很好解决.通过博弈案例的求解分析了多纳什均衡解情况,说明只依靠博弈理论无法得到最优策略,并提出了解决问题的思路.     

A social-cognitive approach to online game cheating

Drawing upon social cognitive theory, the present study constructed a conceptual model to provide an in-depth understanding of the key psychosocial factors shaping the cheating behavior in online multiplayer games. An online survey approach and structural equation modeling were adopted to investigate the hypothesized relationships and to assess the fitness of the model. The findings of this study provided support for the research model and the social cognitive theory perspective on game cheating behavior. The cheating behavior was found to be influenced by both external and self-generated factors. Specifically, individual gamers’ social environment (peer influence), their own attitude towards game cheating, and evaluation of cheating outcomes played an important role in shaping this problematic behavior in online games. Game cheating self-efficacy was interestingly found to be an insignificant factor for the game cheating behavior. The study fills a gap in the current literature on games and cheating, specifically on the social cognitive mechanisms of the cheating behavior in online multiplayer games.     

Reputation-based decisions for logic-based cognitive agents

Computational trust and reputation models have been recognized as one of the key technologies required to design and implement agent systems. These models manage and aggregate the information needed by agents to efficiently perform partner selection in uncertain situations. For simple applications, a game theoretical approach similar to that used in most models can suffice. However, if we want to undertake problems found in socially complex virtual societies, we need more sophisticated trust and reputation systems. In this context, reputation-based decisions that agents make take on special relevance and can be as important as the reputation model itself. In this paper, we propose a possible integration of a cognitive reputation model, Repage, into a cognitive BDI agent. First, we specify a belief logic capable to capture the semantics of Repage information, which encodes probabilities. This logic is defined by means of a two first-order languages hierarchy, allowing the specification of axioms as first-order theories. The belief logic integrates the information coming from Repage in terms if image and reputation, and combines them, defining a typology of agents depending of such combination. We use this logic to build a complete graded BDI model specified as a multi-context system where beliefs, desires, intentions and plans interact among each other to perform a BDI reasoning. We conclude the paper with an example and a related work section that compares our approach with current state-of-the-art models.     

医院消杀机器人作业安全与交互设计策略

作业安全与设计质量对提高医院公共环境消杀机器人"人机系统"运行效率具有关键作用.以人因工程学、交互科学、认知科学理论为视角,探究医院消杀机器人作业安全与交互设计策略.采用层次任务与表格任务结合H TA-T分析法,构建消杀作业任务流程,剖析作业流程中典型安全事故及其致因逻辑,基于工作域分析法(WDA)对消杀作业约束条件进...     

基于严格位势博弈的动态预留信道选择

由于认知无线电网络中可用频谱存在时变特性,以往频谱切换中静态式的信道预留方式显然不能满足实际要求。为解决这一问题,在讨论认知无线电交互模型与博弈论的基础上,提出了基于严格位势博弈的动态预留信道选择方法,该方法将认知网络作为一种干扰减小网络,利用博弈交互原理实现动态参数的调整。在802.11h平台下给出了性能仿真分析。结果表明,该方法能够在增加少量网络总干扰的情况下实现动态预留信道选择,并且所预留的信道不受环境影响,从而适用于所有网络覆盖范围。     

Do video games exert stronger effects on aggression than film? The role of media interactivity and identification on the association of violent content and aggressive outcomes

This study investigated whether media interactivity would influence the short-term effects of violent content on audience aggression. The general aggression model, social cognitive theory, and character identification offered the theoretical framework. A random sample of 102 male college students were randomly assigned to one of three conditions: video game playing, recorded game-play watching, or movie watching. The results indicated that video game players (mediated enactive experience) experienced greater increases in aggressive affect, aggressive cognition, and physiological arousal than participants who watched recorded game play or comparable movie scenes (mediated observational experience). The study indicated that media interactivity in video game exacerbated the violent effect on short-term, aggressive responses. Character identification did not mediate the effect of media interactivity on aggression. Future studies should incorporate more comprehensive measures of character identification to investigate inconsistent findings regarding media interactivity and identification.     

Enhancing User Engagement through Gamification

Gamification—the use of game elements in non-game contexts—is gaining interest among researchers and practitioners. How gamification enhances user engagement, though, remains unclear, largely due to the lack of a theoretical framework. To narrow the theory gap, this study develops a theoretical model, which draws on cognitive evaluation theory to explain the effects of game dynamics on user engagement, and tests it using data collected from 164 users of a gamified information system. The results reveal that gamification enhances user engagement through the mediation of psychological needs satisfaction (autonomy, competence, and relatedness) between game dynamics and enjoyment. The results suggest that gamification should go beyond merely providing fun and enjoyment; gamification should also generate diverse game dynamics, such as rewards, competition, altruism, and self-expression in a way that helps people to satisfy their psychological needs. The study contributes to a more nuanced understanding of the success of gamification.