Agent通信及多Agent系统(MAS协作机制的研究)

Agent及多Agent系统(Multi—Agent system,MAS)已被视为一种新的软件设计风格。本文在介绍了Agent的概念与BDI模型的基础上,分析了Agent的通信类型、通信规划以及多Agent系统(MAS)的基本模型与体系结构,同时对MAS的协作、协商、协调机制进行了深入研究,提出了远程通信和移动Agent通信概念。     

Multi-Agent系统在主动网络管理中的应用研究*

将分布式人工智能中的智能Agent用于计算机网络管理,是近年来最活跃最前沿的研究领域之一。介绍Agent和多Agent系统(MAS)以及主动网络的概念,从分布式主动网络管理体系结构入手,论述了基于多Agent的主动网络管理模型,研究了主动网络管理智能Agent以及MAS体系结构。     

MAS及其相关概念

1 引言现实世界存在大量分布系统,MAS(多Agent系统)结构为其提供了一条研究途径,网络及多处理机的硬件研究成果为其实现提供了必要的支持。 MAS系统由多个智能体(Agent)组成,每一个Agent又是一个自治计算实体,具有目标、知识和能力。我们为什么要研究MAS?首先MAS优于仅由单     

基于FIPA的多Agent系统通信研究

Agent通信是多Agent系统(MAS:Multi-Agent System)的核心活动之一,是Agent相互协调、合作的基础。依据FIPA(Foun-dation for Intelligent Physical Agents)规范,采用消息传送与CORBA技术相结合的通信方式,实现了MAS中Agent之间的有效通信。通过具体的通信实例讨论了MAS中Agent通信的实现。     

基于多Agent的高校教学评测系统模型研究

基于多Agent技术所构造的协同设计系统具有多Agent系统的分布性、协作性和智能性的特点。在分析目前高校教师教学评价系统的基础上,提出了一个基于多Agent系统(MAS)的高校教师教学评测系统模型(MATES),并着重讨论了该系统中各Agent的功能和Agent之间的协作关系。该模型为教师教学评价的自动化、智能化和高效率提供了一个良好的计算平台。     

Agent及Multi-Agent System的理论和应用

Agent和Multi-Agent System(MAS)是人工智能的主要研究方向之一.回顾了Agent及MAS的发展历史,总结了目前Agent及MAS的研究现状,探讨了Agent及MAS的理论与应用,提出了目前Agent和MAS发展所需要解决的问题.     

基于多Agent的继电保护系统

多Agent技术是近年来分布式人工智能领域得到广泛应用,本文中阐述了基于多Agent系统(MAS)的继电保护系统的结构、特点,并就对其系统构架、通信、可靠性等问题做概要介绍.     

MAS系统的问题求解能力分析

本文用状态空间搜索模型分析了多Agent系统(MAS)的问题求解能力，认为MAS系统中Agent之间知识的组合应用和对问题搜索方向的交互和决策是影响MAS系统问题求解能力的主要原因，在状态空间搜索模型下可以将Agent间知识的组合应用表达为不同Agent的搜索路径的组合，而Agent对搜索方向的判断是基于启发式信息做出的，从而为形式化分析MAS系统的性能建立了通用的模型．本文以A*算法为例探讨了可采纳算法下多Agent合作求解效果与Agent的知识和启发信息之间的关系，指出只有在一定条件下MAS系统才会获得更好的解题能力．本文还对非可采纳算法下MAS系统性能分析方法提出了初步看法．     

Agent组织研究进展

Agent理论和技术的研究自20世纪70年代末出现以来发展很快,研究工作从个体Agent模型和思维状态理论扩展到群体Agent合作求解,取得了一系列进展.近年来,Agent组织的研究越来越引起重视,作为多Agent系统(MAS)的一种求解结构,基于Agent组织的问题求解可以有效地降低求解难度和Agent之间的交互复杂性.综述了Agent组织近年的研究进展,介绍了Agent组织模型、MAS思维状态模型、规范化MAS和Agent联盟等方面的研究成果,并指出了今后的研究方向.     

敏捷供应链协同决策体系中MAS的结构与设计

根据敏捷供应链管理过程中决策活动的特点，阐述了敏捷供应链协同决策体系中引入Agent的原因，讨论了多Agent系统(MAS)在敏捷供应链协同决策体系中的应用，研究了MAS的组成结构，建立了敏捷供应链协同决策体系中上层Agent联邦的功能组成，并提出了一种基于Java bean组件技术和面向Agent设计的MAS的设计方法。最后，介绍了MAS在敏捷供应链协同商务系统中的应用。     

PMBC及其在Robocup中的应用

智能体间的协作能够提高多智能体系统的智能度。而规划作为一种重要的问题求解技术,能够有效地实现多智能体间的协作。该文介绍了一种基于协怍的规划模型及此模型的前提、动作和终止条件三要素,通过对特定状态和局部协作的提前规划,有效地实现了多智能体系统中智能体间的协作。通过把此规划模型运用到典型的多智能体系统一机器人足球比赛中,证明了在多智能体系统中应用此规划模型不仅能够提高单个智能体的反应速度,还可以提高整个系统的运行效率。     

基于协进化和CPN的多智能体系统建模

多智能体系统体系结构及协作机制是多智能体理论研究的核心与热点问题,作为一种新兴的研究方法,基于协进化机制的多智能体协作具有广阔的研究前景。但已有的协进化模型过于简单,缺乏灵活性和更强的应用能力。CPN是多智能体系统建模的最好的工具之一,因此将其应用于协进化机制的多智能体系统的建模很有意义。     

多Agent合作求解

Multi-Agent Collaborative Problem Solving is one basic issue of the research of Multi-Agent System (MAS). In this paper we summarize some research work of Multi-Agent collaborative problem solving,expound the characteristic of Multi-Agnet collaborative problem solving,Model of Multi-Agent collaborative problem solving,pro-cess of solving,the application field of Multi-Agent collaborative problem solving and some challenge. Especially wediscuss the main models ,introduce the representative model including joint-intention,joint-commitment ,shared plan.     

Model driven development and simulations with the INGENIAS agent framework

The development of MAS can be facilitated with the introduction of simulations into the development process. The integration of simulations has been addressed by some agent oriented methodologies, generally defining mappings from the original Multi-Agent specification to concrete simulators like Repast or Sesame. This paper contributes with a deeper integration where the methodology becomes a generator of ad hoc simulators for the MAS under development. This is possible with the aid of Model Driven Engineering principles which derives executable Multi-Agent Systems automatically from a Multi-Agent System specification.     

基于角色的多Agent系统代码自动生成技术的研究

多Agent系统代码自动生成技术是为了填补多Agent系统方法在实现阶段的空白。论文研究了基于角色的多Agent系统及其建模工具,并在此基础上提出一种基于角色的多Agent系统的代码自动生成技术,探讨了该技术的独到之处,同时展望该技术今后的研究方向。     

MAS中分布并行计算的研究与实现

Agent理论的日益成熟及多Agent系统MAS(Multi-Agent System)的出现,为开放式分布系统的开发和应用,提供了新的模奎。本文以美国Purdue大学的Bond2 MAS为框架,将其与分布式计算应用相结合,给出了一个用MAS进行分布并行计算的具体实现。     

多Agent技术综述

多Agent系统(MAS)是分布式人工智能(DAI)的主要研究方向之一,提出了MAS的概念,对MAS的研究基础进行了介绍,阐述了三种典型的MAS体系结构,对MAS中的规划进行了介绍和具体分类.并介绍了MAS技术的典型应用.最后,对MAS技术进行了总结与展望.     

一种基于SPA提高MAS协作效率的方法

提高协作效率是提高MAS(Multi—Agent System)工作效率的关键所在,因此采取何种协作方法至关重要。基于SPA(Set Pair Analysis)理论研究如何通过利用Agent自身的特性,使其能够在相应的环境下采取相应的协作方法,从而提高MAS的协作效率。     

基于多代理系统的软硬件协同设计

为使软硬件协同设计过程更具分布性、自主性及并行性,在软硬件协同设计中引入多代理(MAS)技术,提出软硬件协同设计的MAS模型,包括系统描述Agent、软硬件划分及映射Agent、软硬件设计Agent、协同通信Agent、性能评估Agent和硬件系统测试Agent的构建和应用。采用多个目标代理映射、协商的方法协调整个协同设计过程。实际应用表明,该方法能优化系统级芯片设计方案、软硬件结构和功能,并提高系统整体性能。     

RMI在海上搜救智能决策支持系统中的应用

对分布式人工智能领域中的重点问题——多Agent系统（MAS）的通信方式进行分析,论述基于MAS的海上搜救智能决策支持系统的通信机制以及系统的底层实现方法,介绍远程方法调用（RMI）在基于MAS的海上搜救智能决策支持系统中的具体应用,对RMI通信的主要优势进行总结。