一种基于黑板模型的多Agent系统通信方法

本文以人工智能领域中的黑板模型为基础 ,提出了在 Internet环境中多 Agent系统 (MAS)的通信方法 .该方法可用于异构的 MAS系统间的通信 .首先把 MAS系统的通信环境划分为不同的层次 ,然后用黑板模型对这些层次进行了描述 .基于这种描述给出了 MAS系统通信用协议和相关参数 .而且 ,还在这些参数中设置了有关服务质量的元素 .     

基于Agent的分布式信息检索系统

分布式信息检索具有有效性、高性能、高可靠性和低成本等方面的优势，因而是网络检索系统的核心技术，该文以分布、异构的信息检索环境为背景，提出对基于Agent的分布式信息检索系统，采用π演算方法，建立分布式信息检索系统的服务请求模型，经过演算推理，证明该系统模型的有效性、可用性、可靠性和合理性。     

一种基于模糊规则的Multi-agent自动谈判策略

针对当前电子商务中基于Agent的谈判系统的谈判策略的静态性问题,提出基于模糊规则的动态谈判策略。Agent在谈判中能根据对方心理因素和动态确定自己的谈判策略后,产生新一轮的提议,帮助用户做出最优的交易决策,且自动地选择合适的策略。分析表明,采用基于模糊规则的策略比采用固定的策略的谈判结果更让用户感到满意。     

一种基于多Agent的多策略谈判框架

多Agent之间的谈判是DAI领域的重要研究课题.目前的谈判框架大多是采用单因素依赖的谈判策略,没有考虑复杂环境下多因素的综合影响,为解决这一问题,提出了一个多策略加权整合的多议题的谈判框架.本文从时间、资源、对方策略等多方面的因素来考虑整个谈判策略,从而提高了谈判框架的效率.     

基于辩论的多Agent商务谈判认知模型

针对在基于辩论的谈判中如何表示Agent的认知结构和决策机制的问题,提出一个应用于商务谈判的Agent的认知决策模型。该模型由卖方和买方Agent两部分构成,其中,Agent的认知结构用自我目标认知以及对对方的目标认知等集合来表示,Agent的决策用多目标优化模型来辅助进行。基于辩论的谈判实例验证了该模型的实用性。     

基于Agent的多问题并行遗传谈判模型

Agent谈判增加了电子商务系统的主动性,一个有效的谈判模型是系统实现的关键。分析了已有Agent谈判模型的特点,设计的基于Agent的多问题并行谈判模型解决了已有谈判模型中存在的谈判问题单一、非并行、不考虑对手收益和固定权重等问题。模型中产生谈判方案的算法的自适应性体现在问题权重、遗传参数和收益偏差的动态调整上,给出了问题实数编码和权重调整公式。最后,设计了一个面向三个问题的电子谈判实例,验证了谈判模型的可行性和有效性。     

一种基于多Agent系统的企业应用集成框架

在利用Agent模板语言(APL)进行多Agent系统(MAS)快速开发的基础上,提出了基于APL和多Agent系统的面向过程的企业应用集成框架。根据业务过程的一般结构与特征,框架采用分层的业务逻辑模型,实现业务逻辑与业务执行的分离。通过这种方式避免企业业务流程的局部变化引起系统整体结构的较大变动。同时在利用APL对业务过程进行描述的过程中引入了角色与结构化活动,一方面使得用户能够根据角色把业务过程分解为子过程,另外结构化活动的引入弥补了APL在描述复杂业务流程方面的不足。通过这种方式,使得用户能够利用所提出框架,提高企业应用集成系统的开发效率,增强系统的灵活性。     

一种基于GA的自动谈判问题解决方案

针对电子商务的自动谈判问题,文章用数学规划模型对其形式化描述。设计了一种基于遗传算法的解决方案,得到谈判的最优解。实验表明,上述方法可以对offer不断优化,最终生成使参与自动协商的Agent双赢的交易方案。     

一种关于Agent的模糊认知逻辑

由于经典逻辑不能表示模糊事实,而且Agent也不能利用经典逻辑的方法从模糊事实里获取知识,为了克服经典逻辑方面的不足,提出了一种关于Agent的模糊认知逻辑.首先,介绍了模糊认知逻辑和规则,该方法用数字来表示模糊事实,用模糊逻辑来获取知识.其次,引入了一种反向推理逻辑,利用该方法研究了条件和结论的相关性.最后,主要介绍Agent采用模糊认知逻辑获取知识的过程.     

一种基于Agent网络的多Agent系统的协作组织方式

对分布式多Agent系统中的Agent组织方式,协作机制进行了讨论,提出了根据Agent间的物理位置和通信代价关系建立Agent网络,通过Agent网络模型,模仿计算机网络中的动态路由机制,进行Agent协作组织的方法.     

一种基于信任的多Agent供应链协商关系网

Agent技术已被广泛用于供应链伙伴的协商。协商前如何选择协商Agent对提高协商效率有着重要的意义。提出了一种基于信任的多Agent协商关系网及其形成和更新算法,并对该协商关系网的特点进行了深入的研究。模拟表明,提出的协商关系网能有效地促进Agent之间的协商,提高协商成功率。     

基于时态逻辑的自动信任协商模型*

通过分析自动信任协商系统中的行为抽象,形式化定义了协商模式.基于扩展的一阶时态逻辑给出了自动信任协商系统的抽象模型,分析了模型的语法和语义,为实现自动信任协商系统提供了有效的工具.     

基于agent的两阶段式一对多谈判模型研究

提出了一种两阶段式一对多谈判模型。与多个一对一并行谈判模式相比,它可以更好地体现一对多谈判的特点,即加强了多个卖方之间的竞争关系和单个买方的主导地位,使得单个买方有机会获得更优报价,也使其他卖家不会因为采取了竞争力较小的策略而丧失谈判机会。模型中提出了暂时接受报价的概念,即令其等于买方接收到的第一阶段最后一轮最小报价或第二阶段每轮最小报价,并利用此值计算卖方下一轮的报价,从而利用上一轮最低报价压低下一轮报价,达到多方竞争的目的。     

基于多Agent协商的虚拟企业伙伴选择方法

伙伴选择是虚拟企业建立过程中的核心问题,分析了虚拟企业的特点、虚拟企业环境下协商问题的特点,提出了一个适合于虚拟企业环境的多Agent协商模型。该模型支持多Agent多议题的多轮谈判,并将Agent类型引入到协商中来,作为指导协商Agent提议的一个重要因素。在不完全信息的条件下,应用贝叶斯学习的方法,更新既有信息,并通过分析对方Agent的历史提议序列,推测其类型,来指导自身的提议策略和战术,使自己的提议更具有针对性,避免了盲目性,从而节约协商时间,提高了协商的效率,使得盟主企业能在尽短的时间里寻找到理想的合作伙伴。     

Inventory control as an identification problem based on fuzzy logic

An approach is proposed to solving inventory control problems using information available on current demand and stock. The approach is based on identification of nonlinear dependences using fuzzy knowledge bases. By tuning a fuzzy model against a learning sample, model control actions can be made very close to an expert’s decision. This approach can further be developed by creating adaptive (neuro-fuzzy) inventory control models for enterprises and trading companies. __________ Translated from Kibernetika i Sistemnyi Analiz, No. 3, pp. 123–133, May–June 2006.     

基于Norm和信任评估的全局协商模型研究

为了解决传统协商模型在描述企业及企业供应链时表现出的表达模糊及主体间的无效信任问题,提出一种基于Norm和信任评估的全局协商模型.利用Norm语义工具对企业信息进行描述,结合基于承诺的信任评估方法对协商模型中的适应度及信任度进行参数评估.对涉及企业环境的协商议题使用改进的遗传算法进行任务求解,对涉及企业业务的协商议题利用改进的合同网协议进行任务求解.最后,结合某生产企业供应链的实例对该协商模型进行详细设计.实验证明,该模型能够实现对企业环境及业务的全局任务求解,求解效率较其他模型有一定的提升.     

Evaluating teaching performance based on fuzzy AHP and comprehensive evaluation approach

Evaluating teaching performance is a main means to improve teaching quality and can plays an important role in strengthening the management of higher education institutions. In this paper, we present a novel framework for teaching performance evaluation based on the combination of fuzzy AHP and fuzzy comprehensive evaluation method. Specifically, after determining the factors and sub-factors, the teaching performance index system was established. In the index system, the factor and sub-factor weights were then estimated by the extent analysis fuzzy AHP method. Employing the fuzzy AHP method in group decision-making can facilitate a consensus of decision-makers and reduce uncertainty. On the basis of the system, the fuzzy comprehensive evaluation method was employed to evaluate teaching performance. A case application was also used to illustrate the proposed framework. The application of this framework can make the evaluation results more scientific, accurate, and objective. It is expected that this work may serve as an assistance tool for managers of higher education institutions in improving the educational quality level.     

基于模糊综合评价的交互式产品设计应用与研究

交互式产品设计能给用户带来人和产品之间双向信息交流的体验,它除了实现产品本身的功能外,其交互设计能否最大限度地令用户对产品易用、乐用和高效应用是产品的重要评判标准。借用模糊数学中的模糊综合评价方法,综合考虑交互式产品设计各因素,结合用户体验,建立交互式产品设计评价的数学模型;按模糊矩阵的运算方法和最大隶属原则得到综合评价结果;实现从定性到定量,最终又回到定性的转化,为产品的决策提供可靠依据。     

基于模糊控制器的自适应广义通用模型控制

广义通用模型控制(GCMC)方法是一般模型控制(GMC)的改进,适用于相对阶大于1的复杂多输入多输出系统,该控制器参数具有明显的物理意义,但鲁棒性不够强。将模糊控制与广义通用模型控制相结合,构成模型参考自适应控制系统,从而加强了系统的鲁棒性,仿真实验证明了该策略的有效性。     

FLRED: an efficient fuzzy logic based network congestion control method

The number of applications running over computer networks has been increasing tremendously, which increased the number of packets running over the network as well leading to resource contention, which ultimately results in congestion. Congestion increases both delay and packet loss while reducing bandwidth utilization and degrading network performance. Network congestion can be controlled by several methods, such as random early detection (RED), which is the most well-known and widely used method to alleviate problems caused by congestion. However, RED and its variants suffer from linearity and parametrization problems. In this paper, we proposed a new method called fuzzy logic RED (FLRED), which extends RED by integrating fuzzy logic to overcome these problems. The proposed FLRED method relies on the average queue length (aql) and the speculated delay (D _Spec ) to predict and avoid congestion at an early stage. A discrete-time queue model is used to simulate and evaluate FLRED. The results showed that FLRED outperformed both RED and effective RED (ERED) by decreasing both delay and packet loss under heavy congestion. Compared with ERED and RED, FLRED decreased the delay by up to 1.5 and 4.5% and reduced packet loss by up to 6 and 30%, respectively, under heavy congestion. These findings suggest that FLRED is a promising congestion method that can save network resources and improve overall performance.