智能Agent技术在CAPP系统中的应用

智能Agent技术已经成为分布式人工智能领域的一个研究热点,吸引了越来越多研究者的关注.本文简单介绍了Agent、MAS的基本概念和CAPP系统的基本组成,在此基础上提出了一种基于MAS技术的CAPP系统体系结构,阐述了系统中各主要Agent的功能,探讨了系统的实现方法,同时实现了一个基于MAS的线切割自动编程系统,最后对基于MAS技术的CAPP系统与传统的CAPP系统的优缺点进行了比较.     

基于混合式多智能体系统的协作多机器人系统研究

针对各种先进制造模式对多机器人系统开放性、灵活性的要求 ,利用智能体 (Agent)的思想 ,综合了集中规划与分布规划的优点 ,在局域网环境下 ,设计了用动态集中规划方法构造的混合式MAS (Multi AgentSystem)协作多机器人系统 .对机器人Agent的结构及各模块的功能进行了重点介绍 .该混合式MAS的特点是 :可以方便地动态增加或减少Agents;允许存在异构的机器人 ;并能够根据各Agent的运行状态和工作能力的变化 ,对任务进行重新分解和分配 .系统实验结果表明 ,该系统较传统的机器人系统具有良好的开放性、灵活性和鲁棒性     

基于协作协进化的多Agent协作机制的研究

协作问题是自主多智能体机器人系统研究的关键问题之一.基于多智能体机器人系统的CCP协作协议所生成的各Agent的任务序列依赖于目标的初始顺序,难以得到优化解.提出了一种利用协作协进化实现多Agent协作的机制,采用多种群协作生成多Agent系统的任务执行序列,在给定的任务分解所产生的所有可行解中寻找优化解,从而达到优化系统的性能的目的.利用该机制,对3个智能体协作搬运8个物体进行计算机模拟,结果表明,该方法在优化任务执行序列方面作用明显,从而能有效提高多智能体机器人系统的协作性能.     

问题层与交互层分离的多Agent系统组织结构设计

MAS组织结构作为Agent成员协作交互的框架,是多Agent系统实现系统目标的基础.设计适用于不同应用领域的MAS组织结构有利于降低转换应用成本.提出MAS组织结构设计过程,其主要特点在于:将应用领域相关知识从可普遍适用的组织协作机制中抽离出来,从而提高组织的协调机制部分的可重用性和可扩展性,而且该设计过程允许在没有预先说明协调机制之前,就可以进行一种说明性的、基于领域知识的组织设计.首先详细介绍问题层与交互层分离的多Agent系统组织结构的设计过程,随后给出交互层的实现过程及原型设计说明.     

基于混合式多智能体系统的协作多机器人系统研究

针对各种先进制造模式对多机器人系统开放性、灵活性的要求，利用智能体(Agent)的思想，综合了集中规划与分布规划的优点，在局域网环境下，设计了用动态集中规划方法构造的混合式MAS(Multi-Agent System)协作多机器人系统．对机器人Agent的结构及各模块的功能进行了重点介绍．该混合式MAS的特点是：可以方便地动态增加或减少Agents；允许存在异构的机器人；并能够根据各Agent的运行状态和工作能力的变化，对任务进行重新分解和分配．系统实验结果表明，该系统较传统的机器人系统具有良好的开放性、灵活性和鲁棒性。     

多Agent电网运行决策支持系统

如何把有关电网运行的各类信息和知识组成一个规范统一、界面友好的自适应的决策支持系统,用以提高电网运行的可靠性、调度效率和管理水平,是电网运行信息化所面临的一个挑战.电力系统是一个开放复杂互联的大系统,根据对Agent的智能、移动、交互等属性方面的分析,本文研究并提出了基于多Agent技术的电网运行决策支持系统体系结构,同时介绍了系统功能和运行过程.系统由决策资源层、通信服务器主体层和职能主体层三层构成.每个智能Agent都有自己的知识库,其中的知识和数据支持智能Agent完成自己的任务并处理好与其它主体和环境的交互.通过采用Agent技术,可以将复杂系统理论,信息采集和知识发现方法,电力系统专业理论,专家的经验以及强大的计算机处理能力紧密地集成到一个基于多Agent的人机协作系统中.每一个Agent可以对本地局部的电力系统进行分析判断,通过多个Agent的自治以及它们之间的协作可以完成大规模的控制和决策.因此,系统可以更快、更正确地支持电网调度员做出运行决策和控制决策.     

一种基于多Agent系统的智能家庭网络研究

在分析家庭网络智能化需求的基础上,提出一种基于多Agent系统的智能家庭网络MAIHN模型,用Agent实现不同功能单元的控制与管理,通过MAS技术的思想、方法和体系建立智能家庭网络整体结构。给出了MAIHN模型的各个组成部分,对模型中各种Agent的功能设计与实现模型进行了分析,研究了MAIHN模型中的多Agent协作与通信策略,并设计了系统的实验原型。     

多Agent协同系统的Pi演算建模方法

MAS因自治性、反应性等特性适用于复杂的分布式系统,为了分析、模拟Agent的并发交互过程并设计出合理的MAS,应用了形式化方法Pi演算进行建模． 首先介绍了多Agent协同系统中Agent之间的广播、中介和代理3种通信模型, 然后给出了Agent之间交互模式的Pi演算建模方法． 再以家庭物联网系统作为多Agent协作实例, 应用Pi演算对其建模, 模拟多个Agent协作过程中的通信． 最后, 采用移动工作台对模型的语义进行了验证, 表明了Pi演算对MAS建模的适用性．     

基于多Agent系统多目标机组组合问题的研究

将多Agent系统(MAS)引入到多目标机组组合优化中,并建立MAS模型,利用智能Agent的自学习能力与模糊信息融合对机组组合进行求解,该方法不仅可以减少内存的占用率,还能够节省大量时间,最后通过仿真验证了该模型与算法的有效性和可靠性.     

基于层次MAS的旅游电子商务系统模型设计

目前我国旅游电子商务系统尚处于初步发展阶段,普遍存在着信息化、智能化程度低、主动服务意识差、服务项目单一等缺点。文章在分析现有系统共同特点和存在问题的基础上,引入了智能Agent及MAS技术,通过新型层次MAS结构的建立和分析,提出了3层MAS结构的新系统模型,仿真出系统与用户的伙伴关系交互过程。系统主体结构通过不同MAS层之间的协作运行,完成对用户需求的自动学习、分析及方案推优等功能,体现了单A-gent和多MAS技术相结合的混合式结构设计特点。文章结论部分还分析了新系统模型的引用预测及其对传统旅游企业的运作方式的深刻影响。     

基于合同网的多agent任务分配分布式优化算法

针对合同网下的多agent系统,基于集合覆盖理论提出了一种解决子任务分配的严格启发式搜索算法;并分析了该算法的收敛性及渐进时间复杂度;证明了其搜索结果的上确界．该算法具有分布性,搜索空间缩减快,适合于中小型的多agent系统的子任务分配．     

基于Web服务实现MAS专家系统

将MAS和Web技术应用于专家系统开发中,设计了基于Web Service的MAS专家系统构架模型,并在多Agent协商中提出了一种冲突消解策略.在安全性方面,提出了一个系统安全管理机制,利用容器砂箱模型,实现了MAS专家系统基于角色的访问控制.     

基于多Agent的网关

随着多代理系统（MAS）的快速发展,不同MAS之间的通信变得尤为重要。MAS通常为了满足专门的需要而设计,因此MAS很难符合某一种标准。阐述了一种称为代理网关的工具,试图使用一种简单有效的方法解决上述问题。此工具先将来自一个MAS的消息转换成基于XML的中介消息,然后再转换成另一个MAS的消息。     

学习机制在电子商务中的应用

为了削除基于智能体电子商务双边多议题协商当中智能体之间的不完全信息,加速协商的过程,提高协商的效率,提出一种分类学习机制来学习协商中竞争对手的不完全信息,特别是协商中议题的权重信息.该方法主要是通过协商过程中将不同的让步议题分配给不同类别权重的方法,从而学习到对方协商议题的权重信息.在实验中,分别对没有学习的智能体和带有分类学习的智能体的协商结果进行对比,结果表明在求解双边多议题协商问题的时候,带有学习机制的智能体可以使得协商中的智能体高效达到协商的满意解. 这个结果说明,在基于智能体的电子商务当中带有学习的智能体可以提高电子商务中协商的效率.     

智能CAPP系统及其加工资源动态决策

为了提高计算机辅助工艺规划（CAPP）系统的柔性、可扩展性、可重用性和动态适应性，基于并行工程理念，采用多代理技术，提出了一种智能CAPP系统体系结构．在研究了智能CAPP系统的工作机理基础上，利用BP神经网络和相关算法实现了车间加工资源的动态决策．结果表明：基于多代理的智能CAPP系统由若干代理构成，每个代理具有独立的功能、结构、推理机和知识库，它们通过协作完成对整个工艺计划问题的求解，在系统结构上具有可重构、可扩展的能力；企业的应用表明，通过CAPP和车间生产计划的集成，基于BP神经网络实现制造资源的动态决策，使得工艺计划的可执行性提高了近1／3．     

分布式发电系统中的人工智能技术

总结分布式发电系统运行于孤立模式和并网模式时需要考虑的主要问题,全面综述多代理系统（MAS）、人工神经网络（ANN）、遗传算法（GA）和模糊逻辑（FL）等典型人工智能技术在分布式发电系统中应用情况及国内外的研究现状,分析并指出各种方法在应用中存在的问题和解决思路．提出一种基于高速配电网通信技术（PLC）和Multi-agent技术的网络化分布式发电系统协调控制系统方案．     

Agent Architecture and Collaboration for Supply Chain Management

Recently multi-agent system(MAS)is regarded as a powerful paradigm to develop and simulate complex system. Because supply chain(SC)is a complex network,it is hard to improve supply chain management(SCM)efficiency and automate SC operating process.Researchers have applied MAS in SCM viewing enterprises in SC as different functional agents collaborating to achieve common goal.In this paper a MAS-based supply chain management framework(MSF)is developed on which agents can collaborate to conduct business activities of enterprises and customers.Six kinds of functional agents are designed,namely, management agent,order receiving agent,order decomposing agent,resource agent,manufacturing-controlling agent and trans- portation agent.Through the agents' collaboration the MSF can support SC dynamic forming and operating process.For partner selection the method to transmit customers' order into demand matrix,and transmit enterprise's resource capacity into resource matrix is described in detail.The MSF users decide which algorithm to be applied in matching the two matrixes,and algorithms are stored in model base.Finally the generic agent architecture is put formard.