基于负载平衡智能体的分布式Web代理群集研究

为了帮助Web代理系统自动调整负载,提高服务器节点的使用效率,提出了基于多智能体的代理服务器集群架构,设计了一套适用于负载平衡的智能体通信协议和Web缓存管理机制,及时反映系统的负载变化及节点间的负载差异。当网络负载和服务器数量发生变化时,服务器节点能够随环境变化进行自适应的配置,在智能体指导下修改服务器的资源管理范围。实验结果表明,与其它代理群集相比,智能体代理系统在缓存命中率、负载均衡以及响应延迟方面都有显著提高。

基于Multi-Agents的多媒体信息检索引擎探讨

在介绍了数字图书馆等概念的基础上 ,简要地介绍了基于Multi Agents (MAS)的多媒体信息检索引擎在数字图书馆中的应用 ,并结合当前的研究状况 ,描述了基于MAS的多媒体信息检索引擎应用的光明未来。

污水处理智能化系统的Multi-Agent通信技术与实现

Agent通信是Multi-Agent系统能否高效运行的关键技术之一。FIPA-ACL是最新的Agent通信语言。为实现基于Multi-Agent的污水处理智能化系统中各Agent间的交互、协商与合作,解决污水处理这一复杂工业过程的控制问题,通过分析FIPA-ACL规范集合的系统组成、通信机制等,提出了一种基于FIPA-ACL的污水处理智能化系统的Multi-Agent通信技术,确定了其通信方式、通信策略与通信协议,并给出了具本实现方法。

基于多智能代理的供应链分布式仿真平台体系结构

为支持复杂供应链系统的分析,提出了基于多智能代理的供应链分布式仿真平台框架,分析了平台框架中各层次的内容。给出了支持分布式仿真的多代理交互的协调控制结构。设计了分布仿真时间同步推进模型并给出了时间同步实现步骤。采用模块化的软件设计方法构建了实现分布式仿真平台的类结构,并开发了图形用户界面。最后,对某集成电路生产企业的实际生产过程进行了仿真,结果表明,该仿真平台能够有效支持供应链建模与仿真。

基于多智能体深度强化学习的无人机路径规划

为解决多无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)在复杂环境下的路径规划问题,提出一个多智能体深度强化学习UAV路径规划框架.该框架首先将路径规划问题建模为部分可观测马尔可夫过程,采用近端策略优化算法将其扩展至多智能体,通过设计UAV的状态观测空间、动作空间及奖赏函数等实现多UAV无障碍路径规划;其次,为适应UAV搭载的有限计算资源条件,进一步提出基于网络剪枝的多智能体近端策略优化(network pruning-based multi-agent proximal policy optimization, NP-MAPPO)算法,提高了训练效率.仿真结果验证了提出的多UAV路径规划框架在各参数配置下的有效性及NP-MAPPO算法在训练时间上的优越性.

人工智能体作为有限道德代理者的道德责任

人工智能体在“人—机”社会系统中的角色与人类社会的律师、股票经纪人、演艺经纪人等类似,扮演着代理者的角色。它不具有初级利益,仅具有次级利益,是有限道德代理者。按照角色责任理论,人工智能体作为有限道德代理者须承担一定的代理责任,但从道德实践来看,它并未如人类代理者一般被问责和追责。这种“问责”与“担责”被分开的有限道德责任是他者维度的道德责任,包含两大内涵:对他者(人类)负责;被他者(人类)所期望和赋值。“为他者”或者说“为人类”,是人工智能体道德责任产生的基础。在他者意义上,人工智能体的道德责任被设计、被赋予,也被确立,其实质是一种“趋善避恶”的预期性道德责任,具有强烈的他律性特征。

基于Multi-Agent的虚拟企业集成框架研究

本文采用多智能体技术构建虚拟企业集成框架 ,在该框架中 ,由 agent代表各成员企业 ,相应地 ,多智能体系统 (Multi- Agent System )代表虚拟企业 .其中重点提出了 agent通用结构 ,它包括核心层、接口、通讯层三个组成部分 :核心层由企业的原有系统构成 ,以保证企业的自治性 ;接口实现了 agent核心层与通讯层之间的信息交换 ;通讯层则支持 agent之间的交互 ,实现企业间的合作 .该虚拟企业集成框架不仅支持虚拟企业像一个企业一样进行工作 ,而且实现了虚拟企业的可重用、可重构和可扩充 ,并使企业根据需要同时参加多虚拟企业成为可能 .

基于多智能体机制面向资源的CAPP系统研究

为提高在车间中执行的工艺规划的柔性和适应性 ,提出一个基于多智能体机制面向资源的 CAPP系统的框架。该系统由分布式制定工艺任务的工艺信息代理和对应车间资源的资源代理组成。面向一个工艺任务 ,资源代理组成多个资源代理联盟 ,工艺信息代理通过选择资源代理联盟进行任务分配。重点研究了工艺规划和资源分配的并行 ,多代理之间多级协商的资源冲突消解策略 ,以及面向资源的工艺决策优化等关键技术。开发了原型系统以评价系统的性能 。

电力系统无功优化的多智能体粒子群优化算法

无功优化是电力系统实现电压和无功功率最优控制和调度的基础,提出了一种全新的优化算法——多智能体粒子群优化算法来求解此类优化问题。该算法结合 multi-agent系统和粒子群优化技术,构造了一个格子环境,所有 Agent都固定在格子环境中。每一个 Agent 相当于粒子群优化算法中的一个粒子,它们通过与其邻居的竞争、合作和自学习操作,并且吸收了粒子群优化算法的进化机理,能够更快地、更精确地收敛到全局最优解。在 IEEE 30 节点系统上进行校验,并与其它方法比较,结果表明,提出的算法具有质量高的解、收敛特性好、运行速度快的突出优点。

基于multi-agent的分布式专家系统原理及应用

基于Internet/Intranet松耦合环境设计分布式选矿专家系统 ,采用面向agent(智能体 )的系统开发方法和multi agent分布协作求解模式 ,采用异构异质agent,即agent可建构于广域网、局域网和单处理器紧耦合模式 ,且求解a gent可以是基于符号系统、神经网络、遗传算法等agent的协作 .此外 ,建立了统一的知识库标准 ,基于关系数据模式表征了传统的规则、框架、语义网络及谓词逻辑等知识表示方法 .其中 ,基于数据库引导及搜索技术实现了正向推理机制及反向推理机制 ,易于agent之间知识的传输 ,大大提高了通信效率 ;基于DCOM技术 ,以C + +构建框架类加速了agent的实现 .以矿石可选性预测求解为例 ,实现了多agent协作求解的仿真系统 。

基于Multi-Agent的协作学习系统

针对当前的协作学习系统很少考虑到学习者知识水平、认知特性、兴趣等个性化属性,提出了一个基于学习者知识水平的分层多Agent学习系统模型,该模型结合智能代理技术,通过对学习者知识水平的界定实现系统的分层结构,较好地解决了现有学习系统中普遍存在而又尚未解决的无序和混乱、群体互动效果、个性化以及系统通讯开销等问题。

基于Multi-Agent的分类器融合

针对决策层输出的分类器融合问题 ,该文提出了一种基于Multi Agent思想的融合算法 .该算法将分类器融合问题建模为人类发源地问题 ,通过引入决策共现矩阵 ,并在智能体之间进行信息交互 ,从而利用了分类器之间的决策相关信息 .算法根据在融合训练集上得到的统计参量 ,指导各个智能体向不同类别溯源 ,并通过智能体之间的信息交换改变溯源概率 ,最终达到群体决策 ,得到决策类别 .本文在标准数据集上对该算法进行了实验研究 ,通过与其它一些融合方法的比较 ,得出在用于融合的分类器较少时 ,该算法得到比其它方法更低的分类错误率 ,其空间复杂度相对BKS方法较小 .实验证实 ,该算法是收敛的 .

基于Multi-Agent的主动式ESS设计

基于Multi Agent的主动式主管支持系统 (ESS,ExecutiveSupportSystems)是一个前沿性的研究课题 ,文章对此进行了初步分析 ,主要的工作有 :1 )通过对企业环境、技术发展以及传统ESS的分析 ,认为基于Multi Agent的主动式ESS是ESS发展的方向之一 ;2 )针对企业战略制定的具体决策问题 ,设计了一个基于Multi Agent的主动式ESS的体系结构 ;3 )

Multi-Agent系统中Agent通信可靠性的研究

简要介绍了Agent的概念,及Multi-Agent系统通信的方式。提出Multi-Agent通信可靠度的概念。由系统可靠性理论导出Multi-Agent间通信的可靠度,为多Agent间通信建立了定量分析方法。

RoboCup仿真比赛中的Multi-Agent层次协作模型

本文针对RoboCup仿真比赛的多智能体协作问题,分析了目前在RoboCup中的几个典型多智能体协作模型,提出一种三层的Multi-Agent层次协作模型,它包括全局层、局部层和个体层。实战证明该模型是合理的、有效的。

电子市场排污权交易的多智能体协商方法

为了平衡经济发展和污染治理之间的矛盾,将地理位置相对集中的排污企业建立专业电子市场用于排污权的交易。在控制排污总量的前提下,通过合理安排生产来最大化排污企业的收益。基于市场交互机制,给出了一个多智能体协商框架。每个智能体代表一家企业参与协商,在不暴露企业商业信息前提下,在当前污染物价格下通过规划方法计算污染物需求量。市场端接收每种污染物需求量并计算每种污染物价格,然后作为公共信息加以发布。仿真实验表明,相对于按比例单独缩减排污量,协商结果使得污染企业的个体收益都有所提高,从而增大了社会收益。

知识智能代理技术

知识智能体技术实现了人与知识的连接、知识与人的连接以及人与人之间的连接,同时保证了连接的有效性。知识智能体技术已经成为知识组织的核心技术。本文介绍了知识智能体技术的背景、组成、特点及实现技术,并给出了知识智能体在其典型应用领域———知识管理系统的应用。

自适应智能体在入侵检测中的应用

提出了一种基于自适应智能体技术的入侵检测系统体系结构,将智能体技术和自适应模型生成技术应用于入侵检测系统中,使入侵检测能够自动配置和更新不同环境下的入侵检测模型,能够通过自我学习、自我改进来提高系统的入侵检测能力和适应能力。

Multi-agent的协作模型及其应用

本文从经济学和社会心理学角度出发 ,探讨了多种高级认知结构在社会活动中的作用 ,建立了多种高级认知结构的框架 ,研究了这些高级认知结构在多智能体代理系统环境中如何相互作用问题 ,并提出了三个系统模型来刻画这些相互作用。

多代理强化学习在智能教学系统中的应用

教学的个性化和智能化是智能教学系统研究的重点和难点。文章采用智能代理技术模拟系统中学生的智能和行为方式,将强化学习理论应用于多代理体,设计了结合资格迹理论的强化学习算法,并用以生成和调整适合于每个学生个体的教学内容和教学策略。多代理体技术实现了教学的个性化,强化学习算法使得教学策略具有智能化。实验结果表明,新的算法较原有算法更为有效。