基于Agent的分形供应链自适应协同计算

应用分形、智能Ａｇｅｎｔ和神经网络自适应控制技术,研究分形供应链适应环境变化的结构模式和策略模式．探讨了分形供应链Ａｇｅｎｔ关联结构,提出了分形供应链双层自适应协同计算模式,论述了资源Ａｇｅｎｔ,信息协调Ａｇｅｎｔ,人机交互Ａｇｅｎｔ和领域计算Ａｇｅｎｔ之间的相互作用关系．以一个分形模块的策略协同为分析对象,研究了领域单元的自适应协同计算模式,分析了分形模块的成本模型,并对基于Ａｇｅｎｔ交互的神经网络模型部分进行了算例仿真．     

基于Agent的分形供应链自适应协同计算

应用分形、智能Ａｇｅｎｔ和神经网络自适应控制技术,研究分形供应链适应环境变化的结构模式和策略模式．探讨了分形供应链Ａｇｅｎｔ关联结构,提出了分形供应链双层自适应协同计算模式,论述了资源Ａｇｅｎｔ,信息协调Ａｇｅｎｔ,人机交互Ａｇｅｎｔ和领域计算Ａｇｅｎｔ之间的相互作用关系．以一个分形模块的策略协同为分析对象,研究了领
域单元的自适应协同计算模式,分析了分形模块的成本模型,并对基于Ａｇｅｎｔ交互的神经网络模型部分进行了算例仿真．

     

基于多Agent协作的设计问题求解框架

提出了以多Ａｇｅｎｔ协同方式来构造系统的问题求解框架。建立了一个Ａｇｅｎｔ逻辑模型并介绍了其基本实现机制。重点提出了一个完整的基于多Ａｇｅｎｔ协作的变型设计支持系统框架,并将其中的Ａｇｅｎｔ功能划分为管理服务型,设计求解型和方法工具型等几类。最后,具体分析了其中的构件设计Ａｇｅｎｔ的实现机制。     

多智能体系统支撑环境MAS/TH-5

ＭＡＳ／ＴＨ－５系统是具有一定开放性的支持ＭＡＳ构造与集成的支撑环境,它将开发与运行环境集为一体,形成整体解决方案．同时,文中所构造的具有实际应用价值的Ａｇｅｎｔ模型,为支撑环境提供了理论和技术基础．这种模型具有理性平衡的特点．该模型还为用户提供了建立其他Ａｇｅｎｔ模型的一般性框架,可以满足ＭＡＳ系统中Ａｇｅｎｔ交互的需求．在支撑环境上,文中所设计的Ａｇｅｎｔ语言具有描述ＢＤＩ等思维状态的能力,可处理较复杂的实际应用问题．     

远程教学的Agent模型

利用网络进行远程教学有很多优点,本文讨论如何把Ａｇｅｎｔ技术应用到远程教学中,以增强教学效果,在多Ａｇｅｎｔ通信语言ＫＱＭＬ的基础上,提出了远程教学的Ａｇｅｎｔ模型,设计了Ａｇｅｎｔ的能力编码,通过对搜索教师Ａｇｅｎｔ算法的时间复杂度分析,说明在该模型中搜索教师Ａｇｅｎｔ是可行的和有效的。     

一个基于Java的Agent应用开发环境框架

ＡＯＤＥ是一个基于Ｊａｖａ的Ａｇｅｎｔ应用开发环境,本文给出了其总体框架,ＡＯＤＥ为Ａｇｅｎｔ系统的开发提出了一种方法,并提供了一组开发工具包和一套可扩充的类库该方法的各阶段。由于利用ＡＯＤＥ开发人员只需关注领域级问题求解能力,Ａｇｅｎｔ级功能如通讯,合作和协商等主要对ＡＯＤＥ构件中实现,从而在方便Ａｇｅｎｔ应用系统的开发。     

基于GeoAgent的数字地球自适应网络系统模型

数字地球是一个复杂,动态变化的自适应网络系统。通过类比人类对外界刺激的反应过程和数字地球的行为,提出了以一种具有学习和空间处理能力的智能实体－空间智能体ＧｅｏＡｇｅｎｔ作为数字作自适应网络中的基本处理单元,并给出了基于ＧｅｏＡｇｅｎｔ的数字地球自适应网络的系统模。     

基于Agent的电子白板系统模型

引入Ａｇｅｎｔ的概念及技术正在成为ＣＳＣＷ研究新的思考途径。文章基于ＣＳＣＷ与Ａｇｅｎｔ的电子白板系统的模型,讨论了模型的结构、Ａｇｅｎｔ的形式化表示、Ａｇｅｎｔ的形式化表示、Ａｇｅｎｔ之间通信等有关实现问题。     

多Agent系统的非终止主动合作计算模型

在多Ａｇｅｎｔ系统中,由于资源、能力的有限性和分布性,因而合作是多Ａｇｅｎｔ系统的一个重要特征,当前,随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ,Ｉｎｔｒａｎｅｔ技术的不断 以及应用的不断深入,传统合作计算模型已不能满足用户需求,主动合作计算正成为一个新的应用需求点,文中提出一个非终止的主运输在于言语行为理论以及多Ａｇｅｎｔ系统计算的理论框架,文中讨论了该合作计算模型所涉及的Ａｇｅｎｔ通信行为,分析了Ａｇｅｎｔ如何响应     

形式化Agent的能力

能力是规范和设计Ａｇｅｎｔ的一个重要的抽象概念。本文提出了多Ａｇｅｎｔ系统中Ａｇｅｎｔ计算的能力理论以支持Ａｇｅｎｔ计算的理论研究。我们区分两种能力：实现型能力和维护型能力。基于多Ａｇｅｎｔ系统计算的逻辑框架,我们给出了它的语义定义,获取和描述了它的一些重要属性。     

一种Agent的协作模型

针对Agent之间的协同合作,提出了一种Agent的操作模型,并以形式化的方法描述了其内部的工作机制.现有的Agent系统一般是将Agent的思想应用到某一个特定的区域内,因此其通用性较差.介绍了"市场"这种较为通用的多Agent协作模型,并将其应用到数据挖掘的系统之中,使系统的智能性得到了很大的提高.     

动态环境中Agent心智状态的研究

Agent的行动是由Agent的心智状态驱动的,如何描述Agent的心智状态是一个难点问题。本文利用动态模糊逻辑对Agent的心智状态进行刻画,给出了Agent的心智模型及其相关公理。     

用Agent-based软件工程方法构建CSCW系统

CSCW系统是一个支持多用户协同工作的多应用程序集成系统,随着CSCW系统应用不断扩展和Agent-Oriented概念设计的引入,需要为基于Agent的CSCW系统设计合适的框架模式,并根据Agent的内在层次结构创建适宜的Agent协作环境ACE(Agent Collaborative Environment)。     

一种Agent结构的形式化模型

从外表看,Ａｇｅｎｔ是具有信念、意向、期望等意识属性的统一整体。Ａｇｅｎｔ之间可相互通信或相互合作,而且,Ａｇｅｎｔ自身还可以有诸如计算,推理或其他人们所希望的具有一定的智能特征的行为。为了把Ａｇｅｎｔ行为和它所应具有的内部结构联合起来,本文提出一种Ａｇｅｎｔ 形式化描述模型,在此模型的帮助下,可以较好地把一些Ａｇｅｎｔ的简单行为解释为Ａｇｅｎｔ内部状态的演变过程。这对Ａｇｅｎｔ的建模与实现,加深     

多Agent系统规划协作过程研究

在多Agent问题求解方面,一个明显的问题是如何规划Agent组的活动.多Agent规划是指通过Agent调整的行为朝着一个共同目标来增强系统中多个Agent协作的强度,从而提高系统的一致性.从协调一致性原理的角度来说明多Agent系统规划协作的过程,并将其划分为发现协作潜力、调解协作请求、构建协作团队、制订协作计划、实现协作行动及评估行动结果6个阶段,对各个阶段进行了说明.并对一种主从式层次结构的多Agent系统协作过程进行了阐述,构建了基于这种结构协作的基本模型.     

局域网中利用Mobile Agent技术实现信息的检索

本文提出了一个应用于局域网中的基于Mobile Agent技术的信息检索 系统的模型,并给出了实现该系统的关键技术。整个模型是建立在已有网络协议的基础上并且有用了概念分层结构。关键技术涉及Agent的基本结构、Agent的管理和通信、Agent的回调生成算法和安全问题。     

一种基于DFS的Agent在线学习模型研究

Agent的学习理论是目前研究的热点问题。本文基于动态模糊集（DFS）,抓住Agent心智特性,提出了一种Agent学习模型,构建出该模型下的Agent混合结构并给出了该模型的工作机制,最后借助动态模糊集（DFS）和强化学习技术实现了模型中的策略构造函数,使Agent具有自适应动态环境的能力和在线学习能力。     

基于感知效用的多阶段多属性匹配决策途径

针对当前双边匹配研究仅限于单阶段情形,提出一种多阶段多属性情形下的匹配决策方法。 首先,根据主体给出的各阶段orness测度,建立以各阶段orness测度与所求的累积权重orness测度间的偏差和,以及各累积权重之间的最大离差,两者之和最小为准则计算得到匹配对象各属性的累积权重。然后,与专家给出的属性值加权集结得到其累积评价值,进而依据逼近理想解法的思想测算匹配对象的累积评价值与主体期望的正负理想值之间的吻合度,得到主体的感知效用并作为匹配依据。通过建立一种基于感知效用的双目标优化模型,使用极大极小法求解该模型获得匹配结果。最后,通过一个算例比较极大极小法与线性加权法,前者得到的双方损益效用差值(0.33)小于后者(0.36);另外,所提方法使较劣一方的损益效用达到最大。     

一种智能Agent内部信号的分类及图示方法

作为信息处理机的智能Agent,可接收、记忆、处理信息,还能以信息的方式表达自己的感受及想法,并根据自身观点或思考结果采取相应行为。在信息系统等概念的基础上,本文进一步对Agent内部存在的各种信号进行合理分类,着重讨论并给出一种意识类信号的分类及图示方法,为方便和直观地描述Agent内部信息及其交流过程奠定了基础。     

多Agent系统安全模式设计

设计了一种使用SPKI证书体系结构为基础的多Agent安全模式结构,保证了单个Agent活动的可验证性和不可抵赖性,并由此构建了一个以此安全铆为对象的多Agent系统安全模式结构。