一种多Agent系统框架的实现机制

Agent是目前分布式人工智能研究的一个热点,也越来越为信息技术所关注,Agent与分布式计算的结合是实现多Agent系统的关键,本文提出基于CORBA的多Agent系统框架的实现,对CORBA的主要结构及Agent系统的组织方式作了介绍,分析了多Agent系统的结构,组织与通讯,讨论了CORBA提供的服务与多Agent系统的关系,简化了多Agent系统的开发,为多Agent系统的实现提供了一种有效途径。     

基于多Agent的多式联运各区段分运承运人选择

多式联运各区段分运承运人的选择是涉及实现多式联运综合效率与效益最大化的关键问题.提出了一种在网络环境下,基于多Agent的多式联运各区段分运承运人选择的招、投标方法,其目的是实现各区段分运承运人的科学选择.采用基于Java的Agent框架,设计了各区段分运承运人选择的系统体系结构;讨论了基于本体的各区段分运承运人选择领域的建模问题;论述了各区段分运承运人选择的决策支持方法,包括效用理论和基于多Agent谈判的群组决策技术;仿真结果表明:方法是有效的.     

扩充KQML以实现多Agent系统通信

KQML已成了Agent通信语言的事实标准,并得到广泛应用.在对KQML的语义分析的基础上指出它不利于Agent间任务级的高级复杂交互,不能实现合同网.对现有的KQML执行原语集合进行扩充,以期支持合同网中存在的各种协商策略.同时,实现利用KQML进行通信的MAS模型,并给出相应的实例.     

基于多Agent故障诊断知识系统通信模型的设计与实现

将多Agent系统应用于故障诊断知识系统中,将故障诊断知识系统的体系结构分为单体结构和群体结构并予以说明.因为通信是多Agent系统实现互操作的基础, 通过对使用Agent通信语言KQML进行通信的Agent通信模型进行设计,并阐述了实现通信模型的通信机制,解决了在故障诊断知识系统中远程诊断Agent与现场诊断Agent间的通信问题.     

多Agent协作机制下的分层式网络管理系统框架设计

为解决传统的基于移动Agent的简单网络管理协议(SNMP)网管系统存在的系统效率低、响应时间长、代理协作性差和可扩展性差的缺陷,设计了一种基于多Agent协作的分层式网络管理框架．该框架包括网络管理站层、多移动Agent协作层、SNMP Agent协作层和网元层共4层．在第2层中,建立了一种多Agent中间层策略和多移动Agent协作策略,将SNMP Agent作为驻留代理,利用多个移动Agent并行协作来智能的完成网管数据的采集．在第3层中,针对AgentX框架的不足,实现了一种基于SNMP协议的主/子代理协作机制．该机制将SNMP Agent从任务上划分为主代理和子代理,主子代理之间协作采用SNMP．仿真实验表明,与传统的基于移动Agent及AgentX的SNMP网管模型相比,此框架能使系统带宽降低26.9％,响应时间缩短29.5％,因此更适合应用于大型分布式网络中．     

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。     

一种用于软件工程协作的多Agent体系结构

阐述了支持协作软件工程CSE的一种解决方案.对支持CSE的传统处理结构进行了阐述,指出了这种结构存在的缺点,提出了克服这种缺点的用于CSE的多Agent体系结构,在该体系结构中将计算机支持的协同工作CSCW和SPT融为一体.在这种多Agent体系结构中引入了协作Agent、调解Agent、协商Agent、通讯Agent、监视Agent以及Agent交互的场所Agora,在Agora的管理中引入了白板的概念,使Agent查找信息更容易.     

多Agent系统中Agent的协作机理与模式

借鉴人类社会学，分析了多Agent系统中Agent之间的协作机理，提出了多Agent系统中Agent进行协作的4种模式——对话模式、会议模式、协同模式和层次模式。使用结构化方法描述了4种协作模式的协作过程，给出了对话模式的形式化描述，为设计具有分布式协作问题求解能力的多Agent系统提供了理论框架。     

基于MAS的协作Agent间的联盟策略研究

Agent是一个在分布式系统或者协作式系统中能持续自主发挥作用的实体,它具有自主性、主动性、反应性和智能性的特点.随着单个Agent研究的逐渐深入,多Agent系统越来越受到关注,多agent机器人系统(MAS)是目前研究的热点.个体Agent之间互相合作、协作和相互服务,可以共同构成一个功能强大的多Agent系统(多智能体系统-MAS).MAS可以由多个智能和能力较低或较单一的Agent组成,也可以以几个较复杂的Agent成员为基础,结合其他简单Agent成员共同组成.本文首先介绍了Agent的概念、特性和结构模型,通过分析Shapley和Postman算法的优缺点对多Agent在协作过程中的联盟策略进行了研究.     

基于MAS的在轨服务航天器任务分派研究

针对分派在轨服务航天器(on-orbit servicing spacecrafts,OOSS)为地球静止轨道航天器提供服务的问题,建立了基于合同网协议的多Agent模型.首先设计了在轨服务航天器任务分派的多Agent模型结构,描述了各Agent模型的功能.其次,给出了服务母航天器确定评标准则和机动策略的方法,设计了服务子航天器的投标流程.最后,进行了算例仿真分析.     

基于面向对象的思想实现KQML通信的MAS模型

对现有的KQML执行原语集合进行了扩充,以期支持合同网中存在的各种协商策略,并且给出了相应的对话规则.同时,利用基于面向对象的思想实现利用KQML进行通信的Agent模型,构造了相应的类和类框架.     

基于MAS和FS的多任务舰船作战效能评估方法

为解决舰船作战效能评估中评估任务多样化和度量指标间耦合关系问题,提出一种基于多智能体系统 (multi-agent system,MAS)的舰船综合作战效能评估方法．该方法首先设计了一种能有效处理评估指标间耦合关系的复杂体系效能度量模型,并在此基础上建立了舰船作战效能评估的分层递阶控制模型．采用船舶工程分解结构(SWBS)理论建立了舰船评估任务分解机制,提高了任务需求能力向量的准确性．应用模糊集合论(fuzzy set,FS)解决了多任务联邦的并行生成问题,针对评估任务建立柔性评估系统．提出无偏好的联邦成员效用分配方法,保证了指标权重获取的客观性．算例分析验证了该方法求解舰船作战效能评估问题的可行性和有效性．     

A reconfigurable tracked mobile robot based on four-linkage mechanism

A novel reconfigurable tracked robot based on four-link mechanism was proposed and released for the complicated terrain environment. This robot was modularly designed and developed, which is composed of one suspension and one pair of symmetrical deployed reconfigurable track modules. This robot can implement multiple locomotion configurations by changing the track configuration, and the geometric theory analysis shows that the track length keeps constant during the process of track reconfiguration. Furthermore, a parameterized geometric model of the robot was established to analyze the kinematic performance of the robot while overcoming various obstacles. To investigate the feasibility and correctness of design theory and robot scheme, an example robot was designed to climb 45° slopes and 200 mm steps, and a group of design parameters of the robot were determined. Finally, A prototype of this robot was developed, and the test results show that the robot own powerful mobility and obstacle overcoming performance, for example, running across obstacle like mantis, extending to stride over entrenchment, standing up to elevate height, and going ahead after overturn.     

基于视觉信息的移动机器人动态避障方法

为了提高自主移动机器人的动态避障能力,提出了一种基于视觉信息的拟人动态避障方法,以视觉信息为决策依据,利用神经网络对障碍物的屏幕坐标和实际相对坐标进行非线性映射,在避障过程中只考虑障碍物相对于机器人的运动及可能的碰撞方式,无需考虑机器人和障碍物的运动速度和运动方向,仿真试验证明这种方法是可行而有效的．     

基于融合和人工势场的自主移动机器人路径规划研究

研究了动态不确定环境下自主移动机器人路径规划和运动控制问题.在时域上,建立了超声传感器数据预测模型,利用递推最小二乘法在线更新预测模型参数,通过将该预测模型的预测值与当前传感器实测值融合,提高了了超声数据的可靠性;考虑到空间分布的连续性,将相邻近的超声传感器信息融合进来,进一步提高了数据的实用性.由于人工势场法简单易实现的特点,被广泛应用在机器人自主避障中.借鉴预测控制原理,使用上述融合处理的超声数据,在每个滚动周期内运用改进的人工势场法解决了机器人避障问题.最后,在中国科学院自动化研究所自主开发的移动机器人CASIA1上对算法进行了实验,实验结果验证了算法的可靠性.     

多智能体系统混合智能学习算法研究

针对Agent个体学习与群体学习各自的不足，探讨了多智能体系统(MAS)中的合作与协商及Agent学习技术，提出了一种新的混合智能学习算法．将个体学习与群体学习有效结合起来，提高了Agent的个体性能及系统整体的智能水平．在足球机器人仿真系统中进行了实验，结果表明了算法的可行性与有效性．     

基于人工势场与细胞自动机的移动机器人路径规划算法

提出了一种基于细胞自动机（Cellular Automata,CA）和人工势场的全向移动机器人路径规划算法,并通过一个4层的细胞自动机模型实现了该算法。通过构造扩张的障碍占位网格地图可在规划算法中将机器人简化为一个点,然后通过建立数值化的障碍人工势场图来考虑障碍物的局部影响,并使用CA模型得到距离传播图,最后通过搜索势场超曲面的最小值获得从起始点到目标点的最优无碰撞路径。仿真结果表明,提出的算法可以获得最优无碰撞路径,最优路径足够光滑且与障碍有较大的安全距离,便于全向移动机器人跟踪。     

基于人工势场法的机器人路径规划

人工势场法是机器人路径规划算法中一种简单有效的方法.对改进势场函数的规划方法进行分析发现:该方法并不能很好解决局部极小问题,提出了添加附加控制力的方法,即当机器人所受的斥力与吸引力在一条直线上时,对机器人施加一个依赖于障碍物的控制力,使机器人尽快跳出局部极小点.仿真结果说明此方法是有效的.     

Study and application of reinforcement learning based on DAI in cooperative strategy of robot soccer

A dynamic cooperation model of multi-agent is established by combining reinforcement learning with distributed artificial intelligence(DAI),in which the concept of individual optimization loses its meaning because of the dependence of repayment on each agent itself and the choice of other agents.Utilizing the idea of DAI,the intellectual unit of each robot and the change of task and environment,each agent can make decisions independently and finish various complicated tasks by communication and reciprocation between each other.The method is superior to other reinforcement learning methods commonly used in the multi-agent system.It can improve the convergence velocity of reinforcement learning,decrease requirements of computer memory,and enhance the capability of computing and logical ratiocinating for agent.The result of a simulated robot soccer match proves that the proposed cooperative strategy is valid.