基于组合遗传算法的电力科技创新成果多agent集成仿真

电力科技成果普遍交叉,为了降低集成电力科技创新成果耗时与能量损耗,研究基于组合遗传算法的电力科技创新成果多agent集成仿真。将底层数据库中电力科技创新资源经多种接口调配至关联库、综合评价以及专家评价三大agent模块,通过结合遗传算法与蚁群算法优点的组合遗传算法,优化解决多agent集成任务分配问题,实现电力科技创新成果高效集成。实验表明,该算法的寻优能力高、求解速度快;可规范化、结构化地集成电力科技创新成果信息;具有耗时少、能量损耗低优势。为科技创新和成果转化提供新思路。

列车运行过程的多Agent集成探讨

分析了铁路列车运行过程的特点 ,讨论了其运行过程中智能控制的现状及存在的问题。针对采用单一智能模式控制的缺点及多目标运营要求 ,提出采用多 Agent集成技术 ,建立铁路列车运行过程自动化的综合智能控制。讨论了建立列车运行过程控制的多 Agent集成系统的必要性和可行性 ,并给出该系统的结构和实现方法。

多agent集成方法在复杂系统故障预报中的应用

基于普适性角度,从单个agent系统出发,结合计算机网络结构,研究了多agent集成方法在复杂系统故障预报中的理论规则。首先,对多agent集成系统的各子agent预测模块进行赋值,并给出相应的信任程度;然后,计算决策agent的预测值,判断系统“异常”与否。同时,给出多agent集成系统的工作机理,并设计出多agent集成系统的网络模型;最后,仿真试验验证了该方法的有效性和合理性。分析研究表明,多agent集成方法在复杂系统的故障预报中有广阔的工程应用前景。

基于MAS的U-B-M三层总体框架下信息集成平台的研究与应用

随着企业应用规模的不断扩大,企业信息孤岛和应用孤岛现象越来越严重,企业迫切需要对各种信息和应用进行有机集成.为此,通过对企业信息系统的分析,把MAS技术应用到企业分布式集成中,提出了U-B-M的三层MAS集成总体框架和信息集成模型,该模型把Agent与XML相结合,利用SOAP协议进行通信,为异构数据源的整合提供了新的手段.并把研究成果运用到气田信息整合处理平台中,大大提高了气田的生产安全管理水平,取得了良好的经济效益和社会效益.