Agenl技术的研究现状与发展趋势

对Agent的基本概念和关键技术进行了综述和讨论,对Agent的研究现状及发展趋势进行简要的概述.主要内容包括(1)智能Agent的特性;(2)智能Agent的结构;(3)多Agent系统的协调与协作;(4)移动Agent;(5)面向Agent的程序设计.     

基于Agent的智能决策支持系统开发与应用

针对传统决策支持系统的局限性,该文提出了一个基于Agent的智能决策支持系统开发方案。利用界面Agent、信息Agent、移动Agent、协作Agent来实现系统的智能部件,多Agent通过协作Agent信息路由器进行协作和交互,共同完成决策支持任务。并将该模型应用于草业信息管理决策支持系统中,系统运行结果证明了模型的有效性和科学性。     

基于分布式智能移动Agent的信息检索系统

随着网络的迅速发展和信息时代的到来,从网络中快速准确地检索到自己所需要的信息变得更为困难,于是提出了分布式移动多Agent的概念来接受此挑战.首先对Agent理论的研究现状进行了综述和讨论,主要内容包括智能Agent的概念、特性、多智能Agent系统等;然后在研究了现有的检索系统的基础上,提出了其存在的问题,并进而提出了解决方案,即基于分布式智能多Agent的智能检索系统的设计和实现;该系统可及时有效地根据用户的需求实现智能地、自主地、协作地、快速地检索、过滤和融合网络信息.     

多Agent系统的技术研究

多Agent系统是由多个智能Agent组成的有机系统,这使得它具有比单个Agent更强大的处理能力.它表现出自组织性、鲁棒性、分布性以及很强的复杂行为.文中论述了Agent和多Agent系统的有关理论、方法和技术.主要包括智能Agent的特性、结构和推理;介绍多Agent系统的体系结构分类和常见的几种通信机制;以及面向Agent的程序设计的现状和发展.     

基于Agent的决策支持系统的构建

将人工智能中的最新技术Agent技术用于构建决策支持系统 ,引入交互Agent、信息Agent、模型Agent和知识A gent来构成系统的智能部分 ,利用多个Agent的通讯与合作 ,更好地帮助用户进行决策 ;同时给出了各类Agent的具体实现方法     

多agent规划综述*

多Agent规划是智能规划和多Agent系统的交叉领域,随着智能规划领域研究范围的不断扩展和多Agent系统领域研究内容的不断深入,多Agent规划受到了越来越多的关注。有鉴于此,本文对多Agent规划的概念和主要方法进行全面综述。具体内容包括智能规划和多Agent系统的背景介绍、多Agent规划的各种形式化描述方式以及基于规划修复、合并或者马尔可夫决策过程的的分布式规划方法。最后,还给出了多Agent规划的发展趋势。     

分布式控制中的智能Agent联合协作

联合协作是分布式智能Agent技术应用的核心。该文通过组队协作过程模型和分布式智能Agent系统结构对智能Agent联合协作的组建和分类进行研究,给出在柔性控制中的应用方案。     

智能Agent与多Agent系统的研究

智能Agent及多Agent系统自20世纪80年代起一直是分布式人工智能研究的热点。对Agent理论，语言，结构以及多Agent系统结构等问题进行了研究，并对Agent与对象（Object) ,过程控制系统，软件“精灵”以及多Agent系统与分布式问题求解的区别进行了分析。     

基于Agent的决策支持系统的构建

将人工智能中的最新技术Agent技术用于构建决策支持系统,引入交互Agent、信息Agent、模型Agent和知识Agent来构成系统的智能部分,利用多个Agent的通讯与合作,更好地帮助用户进行决策;同时给出了各类Agent的具体实现方法.     

Agent研究现状与发展趋势

对有关Agent理论和实践两方面的研究现状、关键技术和发展趋势进行了综述和讨论,试图勾画出目前Agent研究的脉络、重点及其发展趋向.主要内容包括：（1）智能Agent的特性、表示和推理;（2）多Agent系统的联合意图、协商和规划;（3）面向Agent的程序设计.最后,简单讨论了Agent技术目前所面临的挑战.     

基于智能流量预测的入侵检测方法

为了提高入侵检测系统检测的实时性,提出了一种基于智能流量预测的入侵检测方法。该方法拟合了智能Agent的智能性、自主性和自适应性的优点以及灰色预测对不确定资源的科学预测的优点,用流量预测智能Agent预测得到的流量序列来代替未来一段时间段内的实际流量,并把这个预测序列作为检测对象集的一部分。然后用人工方法模拟了流量处理Agent与预测智能Agent的活动,并通过对实际的采集数据进行仿真,实验证明了预测智能Agent的预测活动的科学性。     

浅议智能Agent

智能Agent自20世纪八十年代以来一直是分布式人工智能研究的热点。本文主要对Agent的抽象结构、Agent语言等问题进行了研究,并对智能Agent与对象、专家系统、过程控制系统的区别进行了分析。     

Agent的移动机制与Agent传输协议

以智能Agent和Internet为背景,研究Mobile Agent的移动机制,和实现Agent移动所需要的Agent传输协议.     

Agent技术及其在网络协作学习中的应用研究

应用Agent的智能特征,把Agent思想嵌入到网络协作学习系统中;分析了网上协作学习环境、协作学习区、学习环境的运作方式以及其特点。引入智能Agent的网络协作学习环境,实现了个性化教学,能充分调动学习者的主动性。     

基于Agent的决策支持系统研究

将人工智能中的最新技术Agent技术用于构建决策支持系统,利用界面Agent、信息Agent、协作Agent来实现决策支持系统的智能部件,提出协作Agent来实现多Agent之间的协作和交互,为解决多Agent系统中Agent之间的协作难问题提供了一种新的思路。     

基于多Agent的网络管理技术研究

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。文章从分布式网络管理体系结构入手,基于多Agent的网络管理模型,以及多Agent之间的协调和协作等问题,研究了网络管理智能Agent的结构。     

HUNTBot-第一人称射击游戏中NPC的结构设计

游戏产业的发展迫切需要使用新的技术开发具有智能行为的NPC,Agent技术因其对人类智能的刻画及模拟不失为一种好的选择。同时,电脑游戏也因为其固有的复杂、实时、动态性而吸引了众多Agent研究者的目光。针对第一人称射击游戏——“虚幻竞技场（Unreal Tournament,UT）”设计了HUNTBot作为游戏中的非玩家角色NPC。这种Agent具有混合式结构,使Agent既能对变化的环境迅速做出反应,又能对目标进行实时规划,并具有社会性和学习能力。因此Agent能够适应动态、复杂、实时的游戏环境,使NPC的智能行为更加接近人类玩家。     

基于智能Agent的电子商务知识管理

通过运用智能Agent技术解决了客户知识获取的问题.建立了基于智能Agent的电子商务知识管理框架,运用买方Agent获取客户知识,卖方Agent检索相匹配的产品信息;还运用ontology对产品和客户进行建模,并构造了基于ontology的产品分类学习算法.最后,通过原型的验证证明智能Agent技术能够有效地获取客户知识,也提高了产品信息检索的精度与速度.研究结果为电子商务环境下的客户知识管理提供了新思路.     

多Agent系统的技术研究

多Agent系统是由多个智能Agent组成的有机系统,这使得它具有比单个Agent更强大的处理能力。它表出自组织性、鲁棒性、分布性以及很强的复杂行为。文中论述了Agent和多Agent系统的有关理论、方法和技术。主要包括智能Agent的特性、结构和推理;介绍多Agent系统的体系结构分类和常见的几种通信机制;以及面向Agent的程序设计的现状和发展。     

服务于数字图书馆的智能Agent研究

介绍了智能Agent的基本含义、基本特性，同时结合智能Agent的基本特性和功能，就智能Agent技术在数字图书馆中如何实现Internet信息自动搜索，提供个性化主动服务进行了研究。