智能多Agent技术在样条有限条法中的应用研究

样条有限条法是一种有效的分析冷弯成形过程的方法,将多Agent技术应用于样条有限条法中不仅增强了各有限条的智能化描述,而且优化了孔型设计和轧辊设计。介绍了多Agent技术在样条有限条法中的应用,论述了如何利用多Agent技术建立多Agent系统的体系结构,内容包括Agent与多Agent系统的相关介绍、样条有限条法的基本理论以及多Agent系统的体系结构。     

基于RPC的多Agent通信模型的设计与实现

Agent之间的通信是多Agent系统的一个重要组成部分。本文在对Agent和RPC进行分析的基础上,提出了基于RPC的多Agent系统的通信模型,对该通信模型在多Agent系统中的实现步骤和性能进行了具体描述。     

基于多Agent的电子商务系统模型研究

从事电子商务的人员经常面临2个主要问题：如何将网页访问者转换成您的销售线索?如何实现赢利最大化?为此，文中设计了一个基于多Agent的电子商务系统模型，构建了顾客查询Agent、订购Agent、销售Agent和管理Agent，这个多Agent系统将能比较好地解决上述2个问题。     

基于多Agent的电子商务系统模型研究

从事电子商务的人员经常面临2个主要问题:如何将网页访问者转换成您的销售线索?如何实现赢利最大化?为此,文中设计了一个基于多Agent 的电子商务系统模型,构建了顾客查询Agent、订购Agent、销售Agent和管理 Agent,这个多Agent 系统将能比较好地解决上述2个问题.     

基于多Agent的分布式虚拟设计/制造系统研究

文章首先分析了在分布式虚拟设计/制造系统中结合多Agent技术的必要性,然后给出了一种基于多Agent的分布式虚拟设计/制造系统的实现方案,并详细地描述了部分组成和功能。     

基于HLA的智能仿真支撑环境研究

引入了分布式人工智能（DAI）中多Agent的概念，将HLA仿真技术框架和多Agent技术相结合，提出了一种具有智能特性的仿真支撑环境，实现了一个通用的Agent仿真对象模型，介绍了如何利用Agent通信语言KQML进行互操作的方法，描述了仿真系统的工作过程。     

基于Petri Net的多Agent系统建模

多Agent系统是近年来分布式人工智能的一个研究热点。随着对其研究的深入和应用的推广,急需一种建模技术对其进行形式化描述。针对这个问题,该文提出了一种使用PetriNet形式化表示多Agent系统的方法,分别从单个Agent视图和整个Agent系统的全局视图对其加以描述,以便进一步的分析和评估。     

Agent应用系统模板语言研究

为了有效地构造可靠、便于维护的多Agent系统（MAS），根据Grammarware的工程化思想与产生式编程技术，以基于黑板的单Agent结构为基础，提出一种Agent模板语言（APL）。通过一个企业业务过程管理（BPM）场景，说明在应用中如何使用APL描述Agent中针对具体应用的数据类型、知识源组件等，并由解析器将APL转换为JADE上的执行代码，进而实现多Agent系统的快速构建，实现MAS自顶向下的开发，从而提高系统开发的效率，增强系统的灵活性与可复用性。     

对智能多Agent系统的关键技术研究

文章主要对智能多Agent系统涉及的关键技术进行研究,描述了分布式人工智能与Agent的概念,详细阐述了Agent系统的模型、工作过程、特性、分类和结构,讨论了多Agent之间的通信模式、类型、机制和语言,以及Agent协作与协调方式等。     

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。     

基于知识的网络管理模块的扩展

智能网络系统管理是一个多agent的系统。传统的网络管理平台和体系结构主要基于面向对象的网络信息管理,其具体的实现主要由标准化组织如ISO、ITU-T和IETF规范。知识共享研究组织(KSE)主要定义了基于知识的agen的内部和外部的行为,而TINA-C集中研究分布处理环境下的信息网络。该文试图将知识系统扩展到网络资源对象中并建立新的信息模型来支持复杂的网络管理作业所需的智能操作。该文的思想将有助于实际系统的进一步研究和实现     

基于Multi-Agent的分布式智能视觉监控系统研究

90年代以来,随着计算机技术的发展,对于Agent的研究已经成为分布式人工智能领域的一个热点,基于Multi-Agent的分布式智能系统已成功地应用于众多领域。该文将Multi-Agent技术应用于智能视觉监控领域,以开发智能视觉监控的分布式Multi-Agent系统,提出了系统的基本框架和系统实现途径及方法,其中着重研究了基于Multi-Agent理论的视觉监控系统模型、组织活动,以及多Agent之间的协调合作问题。该分布式系统的研究,为实际应用系统的研制开发提供了理论指导和方法依据。     

Graph-theoretic characterisations of structural controllability for multi-agent system with switching topology

This article considers the controllability problem for multi-agent systems. In particular, the structural controllability of multi-agent systems under switching topologies is investigated. The structural controllability of multi-agent systems is a generalisation of the traditional controllability concept for dynamical systems, and purely based on the communication topologies among agents. The main contributions of this article are graph-theoretic characterisations of the structural controllability for multi-agent systems. It turns out that the multi-agent system with switching topology is structurally controllable if and only if the union graph 𝒢 of the underlying communication topologies is connected (single leader) or leader–follower connected (multi-leader). Finally, this article concludes with several illustrative examples and discussions of the results and future work.     

基于多Agent的分布式入侵检测系统设计与实现

先分析了现有的入侵检测系统及其弱点,在此基础上,提出了一个采用多Agent的体系结构。它应用Agent的概念和方法来构造入侵检测的各个部件,通过多Agent技术来实现检测自治化和多主机间检测信息的协调,并以此达成分布式入侵的协作检测。还指明了实现原型系统的关键技术和方法。最后对系统做出简要评价。     

网络攻击下双层结构多智能体系统一致性

研究了遭受网络攻击的双层结构多智能体系统的一致性问题。针对包含领导层和跟随者层的双层网络结构的多智能体系统,考虑了如下情况：领导层相邻智能体之间为友好合作关系,跟随者层相邻智能体之间既包含友好合作也包含对抗竞争关系,同时领导层与跟随者层中部分对应智能体之间存在牵制关系。分析了受网络攻击的领导层多智能体系统、跟随者层多智能体系统和双层网络结构多智能体系统的节点之间的一致性关系。基于线性矩阵不等式（LMI）、李雅普诺夫稳定性理论和图论等相关知识给出了领导层多智能体系统节点间实现一致,跟随者层多智能体系统节点间实现二分一致,以及双层结构的多智能体系统之间实现点对点二分一致的充分性判据。最后,给出了具体的数值仿真例子,实现了遭受网络攻击的双层结构多智能体系统的一致性,验证了所给出的判据的有效性。     

Controllability of switching networks of multi‐agent systems

This paper addresses the controllability of a switching network of multi‐agent systems with a leader obeying nearest‐neighbor communication rules. The leader is a particular agent acting as an external input to control other member agents. Some computationally efficient sufficient conditions for such multi‐agent systems to be controllable are derived. The results show that a multi‐agent system can be controllable even if each of its subsystem is not controllable, by appropriately selecting one of the agents as the leader and suitably designing the neighbor‐interaction rules via a switching topology. The fixed topology case is analyzed and new controllability conditions and formula of inputs for the desired formation of the network are presented. The controllability of a switching network of multi‐agent systems in the presence of communication delay is also investigated. Examples with numerical simulations are given to illustrate the theoretical results. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

Why deep neural nets cannot ever match biological intelligence and what to do about it?

The recently introduced theory of practopoiesis offers an account on how adaptive intelligent systems are organized. According to that theory, biological agents adapt at three levels of organization and this structure applies also to our brains. This is referred to as tri-traversal theory of the organization of mind or for short, a T3-structure. To implement a similar T3-organization in an artificially intelligent agent, it is necessary to have multiple policies, as usually used as a concept in the theory of reinforcement learning. These policies have to form a hierarchy. We define adaptive practopoietic systems in terms of hierarchy of policies and calculate whether the total variety of behavior required by real-life conditions of an adult human can be satisfactorily accounted for by a traditional approach to artificial intelligence based on T2-agents, or whether a T3-agent is needed instead. We conclude that the complexity of real life can be dealt with appropriately only by a T3-agent. This means that the current approaches to artificial intelligence, such as deep architectures of neural networks, will not suffice with fixed network architectures. Rather, they will need to be equipped with intelligent mechanisms that rapidly alter the architectures of those networks.     

一种基于双向选择的多Agent系统自动集成方案

多Agent系统集成方案的选择能极大程度地影响多Agent系统的性能。目前大多数的多Agent系统集成方案只关注于系统级的行为与性能。本文在关注多Agent系统性能的同时,也关注各个Agent的收益。本文提出一种基于双向选择的多Agent系统集成方案,在此方案中,Agent根据自身的意愿选择合适的角色进行申请,同时角色根据对各个Agent的信任值选择合适的Agent来承担其任务。实验表明,随着若干次系统学习,多Agent系统协作任务完成时间能较快地下降,Agent在单位时间内的收益逐步提高。     

多Agent通讯在多移动机器人中的实现方法

随着MAS理论在各领域的应用,Agent间的通讯异常重要。目前,KQML已成为Agent通讯语言的事实标准,得到了广泛应用。该文首先说明了Agent间通讯的方法及其通信语言—KQML(KnowledgeQueryandManipulationLan-guage),然后对KQML语言进行了扩充,以用于多移动机器人间通讯问题的解决,并给出了用KQML的扩充原语完成的一种常见的对话过程。     

多级正交Agent结构模型

文章用代数理论对Agent的属性和行为特征进行抽象,寻找一种合适的描述多Agent系统的抽象方法。提出了多级正交Agent结构的概念和框架结构,给出了正交Agent结构的核心模型。提出和研究了正交Agent结构的抽象模型和非正交Agent结构的正交化算法。相对于Ferber、Zambonelli和Lesser等人的工作,这种模型使Agent组织结构清晰,易于实现,有利于研究Agent之间的协调求解能力和Agent组织结构的演化能力。