基于多Agent的复杂产品方案设计支持系统的实现

讨论了针对复杂产品方案设计的基于多智能体的协同设计支持系统体系结构,进而阐述了智能体的内部结构。     

基于多Agent的虚拟企业任务调度模型及优化

采用多钾能体技术构建虚拟企业任务调度模型,并对基于该模型的任务调度运作过程进行说明.针对调度优化问题,以资源智能体承担的生产任务为研究对象,综合考虑生产任务之间的时序逻辑关系、作业时间及资源自身已确定的生产任务等影响因素,建立以生产延续时间最小为目标的优化模型,给出粒子群优化求解算法.应用实例及数字仿真验证了模型及优化算法有效性.     

基于多Agent的新产品市场扩散仿真研究

基于多Agent的仿真是一种基于微观层次的建模仿真方法，具有广泛适用性、分布性、智能性和交互性等特征。该文探讨了多Agent仿真的基本思路和系统分析过程，构建了一个基于多Agent的新产品市场扩散仿真模型，并在AgentSheets平台上实现了该模型。     

基于MAS的编队对海打击仿真系统设计与实现

针对编队对海打击仿真问题,设计了一种基于MAS(multi-agent system)的编队对海打击仿真系统;提出结合MAS和OPN(object-oriented Petri net)的思想,利用OPN设计系统的Petri网基网模型;在基网模型基础上,加入状态标示,建立系统Petri标示网的形式化模型;进而采用Petri网的关联矩阵对系统形式化模型的状态进行分析,从形式上确定系统的结构与状态,有效降低了系统初期开发的难度;利用JADE平台实现了编队对海打击仿真系统.仿真实例表明,仿真系统具有良好的人机交互功能,与实际符合较好,能够为对海打击提供决策参考.     

基于Web服务的多Agent系统的研究

该文阐述了多Agent系统的主要特点和Web服务的核心概念。在此基础上,提出了基于Web服务的多Agent系统的体系架构,并探讨了该架结对于构建开放的、动态的、异构的多Agent系统所具有的优越性。     

一种面向Agent的分布监控系统行为建模和设计方法

根据多智能体系统的重要特性和面向高层次抽象的方法,给出了一种扩展BDI智能体行为模型,重点描述了每个智能体的行为以及多智能体通信和协调机制.最后通过实例说明模型的有效性和实用性.     

基于MAS的区域管制系统模型

现代信息技术越来越多地应用于空管领域.建立一个空中交通管制仿真系统,对空域进行模拟仿真,可以辅助管制员做出更完善的管制决策.基于多 Agent 技术,应用 BDI 模型通过建立系统信念模型、目标模型、相互作用模型和管制运作流程,构建一个由航班、管制和管理界面三类 Agent 组成的区域管制仿真系统模型.     

基于黑板模型的多智能体合作学习

Q学习算法要求智能体无限遍历每个状态-动作转换,因此在涉及状态-动作空间非常大的应用问题时,导致收敛速度非常慢。借助多智能体的合作学习,智能体之间基于黑板模型的方法通过开关函数相互协调合作,可以更快地定位那些有效的状态-动作转换,避免了无效的更新,从而以较小的学习代价加快了Q表的收敛速度。     

基于多Agent技术的分布式测控系统研究

文章将智能Agent技术应用于分布式测控系统领域．实现分布式测控系统的智能化。对Agent技术、多Agent系统、分布式测控系统进行分析，指出基于多Agent技术的分布式测控系统需要解决的几个问题，最后给出一个应用实例。     

基于行为预测的多智能体协作模型

智能体的行为预测是多智能体系统中的一个具有挑战性的问题。机器人足球是一个典型的多智能体系统,论文对多智能体系统中的行为预测进行了研究,概述了RoboCup中几种典型的智能体行为预测方法和协作模型,在此基础上采用基于行为的混合预测方法,建立了一种基于行为预测的多智能体协作模型。该协作模型已应用于CSU_YunLu2003仿真球队中,在RoboCup仿真比赛中证明了该协作模型的有效性。     

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     

基于π演算的一种Agent组织模型

Agent组织是多Agent系统研究的重要方面。从直观含义出发，将组织看做Agent之间的控制关系，以π演算为工具，给出了组织角色的定义和根据组织框架构建具体组织的过程。角色和组织框架都用进程表示，确定了Agent加入和脱离组织的严格描述，相比Ferber等以π演算和化学自动机定义组织形成过程的形式语义的工作，本文显式定义了角色和组织框架，所讨论的组织更具一般性。     

融合非稀疏信任网络的时间底限变动的智能体协商模型

在多Agent协商过程中,信任值是一个较少被关注的问题.实际上,信任值对协商的效用和策略会有直接的影响.之前的研究多以直接信任为基础,然而直接信任关系的缺失会导致信任关系矩阵的稀疏,从而降低信任关系的使用效率.同时,大多数研究忽略了信任对协商策略和协商轮次的影响.针对此问题,可以通过信任传递将间接信任与直接信任一同考虑,形成非稀疏的信任网络. Agent将根据信任值的大小选择可靠的协商对手.面对不同信任值的协商对手,Agent采取的协商策略也有所不同.因此结合信任对协商模型中的轮次底限和回价让步方式都进行了改进. Agent将对信任值高的对手有更大的协商耐心,所以协商中的轮次底限和让步空间都会适当增加,而对信任值低的协商对手则相反.多个实验验证了相比之前未考虑信任的协商模型,新提出的协商模型更适用于现实生活中的协商模式.同时,协商成功率和协商效用等方面也取得了更好的效果.     

Agent组织的一种递归模型

Agent组织是多Agent系统(MAS)的一种求解形式.基于Agent组织的问题求解可以减少MAS中Agent之间交互的复杂性,降低求解难度.结合收益和组织规则提出了一种Agent组织的递归模型,并讨论了Agent组织的目标分解、收益计算和组织规则形成等问题.相对于Ferber和Jennings等人的工作,这种模型适于描述不同规模的组织,有利于MAS宏观分析和微观分析的结合,而且模型中效用参量的引入可以在一定程度上表明Agent组织的演化.     

一种基于案例的Agent多议题协商模型

不完全信息条件下的Agent协商最优回价策略一般采用间接学习对手偏好的方式;另一方面,Agent一般拥有或多或少的经验和知识,这将帮助它们取得更好的协商结果.这启发了用基于案例的方法直接学习得到最优回价,提出了不完全信息条件下基于案例和对策论的Agent多议题Pareto最优协商模型.所给出的算法计算复杂度为多项式级,且当案例库规模控制在一定范围内时低于Fatima工作的计算复杂度.实验结果显示,采用该算法的Agent能够取得比人类更优的效用和更短的达成一致时间,且优于Lin等人的实验效果.改进了Fatima等人的工作.     

ADK: An Agent Development Kit Based on a Formal Design Model for Multi-Agent Systems

The advent of multi-agent systems has brought us opportunities for the development of complex software that will serve as the infrastructure for advanced distributed applications. During the past decade, there have been many agent architectures proposed for implementing agent-based systems, and also a few efforts to formally specify agent behaviors. However, research on narrowing the gap between agent formal models and agent implementation is rare. In this paper, we propose a model-based approach to designing and implementing intelligent agents for multi-agent systems (MAS). Instead of using formal methods for the purpose of specifying agent behavior, we bring formal methods into the design phase of the agent development life cycle. Specifically, we use the formalism called agent-oriented G-net model, which is based on the G-net formalism (a type of high-level Petri net), to serve as the high-level design for intelligent agents. Based on the high-level design, we further derived the agent architecture and the detailed design for agent implementation. To demonstrate the feasibility of our approach, we developed the toolkit called ADK (Agent Development Kit) that supports rapid development of intelligent agents for multi-agent systems and we discuss the role of inheritance in agent-oriented development. As a potential solution for automated software development, we summarize the procedure to generate a model-based design of application-specific agents. Finally, to illustrate an application built on ADK, we present an air-ticket trading example.     

基于Agent技术的个性化网络视频选择模型

随着数字视频压缩技术的迅速发展,互联网视频资源日益丰富,图象质量也千差万别,从视频质量的角度,选择最适合客户的资源,是我们关心的问题。Agent是一种新的分布式计算方式,是分布式人工智能中的重要技术。文章将Agent与视频质量评估结合,提出基于Agent技术的个性化网络视频选择模型。     

基于多主体系统和GIS的城市人口增长仿真方法

以GIS、多主体系统和随机过程为基础,建立研究人口增长的仿真模型。利用GIS建立数字环境,提出以效能函数在GIS中表示各类资源效能。实现多主体系统,并进行了实验模拟和分析。该模型具有模块性和可扩展性方面的优势,可用于城市规划研究的多个方面。     

基于智能Agent的金融交易模拟终端设计与实现

Agent技术在仿真与虚拟现实中得到了广泛的应用,在反洗钱的研究过程中,因为诸多原因不能获取现实中的金融交易数据仓库,为了构建反洗钱研究模拟平台所需要的数据仓库并对现有的反洗钱监测理论方法进行验证,文中提供了采用智能Agent角色模拟的实现方式,设计了基于不同角色目标的个体Agent模型及决策模型,并对所得到的数据进行了分析验证,使Agent技术在金融网络研究中得到了进一步的应用。     

基于多智能体的企业生产运作系统仿真与实现

基于多智能体技术建立1个智能化的企业生产运作仿真平台,在为每个智能体（如库存管理、生产计划、采购管理等）赋予生产运作各种知识的基础上,建立不同的决策模型;通过智能体自身的决策以及多智能体系统（multi—agent system,MAS）的协同合作,仿真企业的生产运作过程。研究该仿真系统中智能体的任务、协作机制,并依此观测企业内的物流、信息流以及资金流等的运行状况,仿真结果表明该系统能更真实地体现企业的实际运作状况。