基于Multi-Agent的无人机集群体系自主作战系统设计

针对无人集群自主作战体系设计中的关键问题,提出基于Multi-Agent的无人集群自主作战系统设计方法。建立无人集群各节点的Agent模型及其推演规则;对于仿真系统模块化和通用化的需求,设计系统互操作式接口和无人集群自主作战的交互关系;开展无人集群系统仿真推演验证。仿真结果表明,所提设计方案不仅能够有效开展并完成自主作战网络生成-集群演化-效能评估的全过程动态演示验证,而且能够通过重复随机试验进一步评估无人集群的协同作战效能,最后总结了集群协同作战的策略和经验。

基于Multi-Agent的水电站变压器故障诊断系统

为了精准、快速完成水电站变压器的故障诊断,设计基于Multi-Agent的水电站变压器故障诊断系统。变压器状态监控agent将检测到的变压器故障信息发送给系统管理agent,系统管理agent通过通信agent将变压器故障信息发送给变压器故障诊断agent,变压器故障诊断agent利用小波变换方法提取变压器故障特征,并将其作为IFOA-SVM模型输入,完成变压器故障分类后,获取变压器故障诊断结果,该结果通过通信agent显示给用户。实验表明,该系统可有效诊断变压器故障诊断,诊断成功率受系统故障信息丢失率的影响较小,诊断耗时、耗能小,并具有较高故障诊断成功率。

Multi-Agent系统中基于UML的领域本体建模

在Multi-Agent系统中,本体在实现知识的共享和复用方面起着非常重要的作用。传统的本体建模一般采用基于KIF(KnowledgeInterchangeFormat)的本体语言和描述逻辑(DescriptionLogic)。在面向对象建模领域,UML已成为标准的建模语言,支持整个软件生命周期系统模型的建立,并且有强大的商业支持环境。该文论述了如何利用UML在a-gent抽象层次上为Multi-Agent系统建立领域本体模型,为此提出了一个本体模型框图(OntologyModelDiagram),并讨论了基于UML的本体模型的推理方法。

基于Multi-agent的机电设备群控智能调度系统

针对群组控制的机电一体化设备具有分布、并行工作和自主运行的特点,从优化调度、提高运行效能的角度出发,基于M u lti-agent理论和技术,提出了一种具有递阶结构的M u lti-agent智能调度模型,并对M u lti-agent系统结构、A gent协作机制和控制算法等关键问题进行了研究。结合典型的电梯设备群控调度作了实例仿真,仿真结果说明该方法是可行的、正确的,具有十分明显的优越性。

集装箱堆场收发箱管理Multi-Agent系统研究

考虑集装箱码头堆场管理的动态性、复杂性和分布式特点,在对集装箱堆场作业工艺分析的基础上,建立了堆场收发箱管理Multi-Agent系统模型,系统地分析了Agent基本结构和功能,分别基于两级调度策略和翻箱期望最小设计了收、发箱箱位优化Agent,提出了Agent间的通信和协作机制.算例仿真表明该系统能有效改进收发箱管理性能.

基于Multi-Agent的长距离调水系统优化调度仿真研究

南水北调中线工程是长距离调水领域内的复杂系统,整个系统需要考虑包括水、雨、冰、气象、水价和设备运行在内的市场、环境、安全等各种因素,同时各个因素间互相影响、相互制约.所以在模型建立过程中引入基于Agent的人工智能的思想,其中的决策规则采用自然语言中的谓词逻辑,以期能针对南水北调中线工程复杂的状况建立具有自适应、自学习和自响应特点的基于Multi Agent优化调度仿真模型.

Multi—Agent系统及其在国防运输中的应用

本文研究了Multi-Agent系统(MAS)的组织结构及其在执行任务时各Agent之间的协作模式,提出了在国防运输中应用Multi-Agent系统的方法.

基于Multi-agent的分布式系统负载平衡

为实现分布式系统的动态负载平衡 ,基于Multi agent提出了一种新的分布式系统动态负载平衡算法 .该算法采用接收者启动的策略 ,根据各主机的负载状态 ,在系统运行过程中利用移动Agent动态迁移任务 .文中研究了主机负载状态 ,提出了负载状态指标 :〈LC,LM〉 ,该指标反映了分布式测控系统中各主机的异构性特点 .文中还详细介绍了Agent的功能、结构及通信 ,并且通过实例对Agent通信及如何创建移动Agent进行了说明 .将所提算法应用于分布式测控系统 ,结果表明 ,该算法能有效地减少网络传输、节省时间、提高系统效率和实现动态负载均衡 .

Multi-Agent系统中Agent知识获取的合作模型

Agent的知识是 Agent计算的前提 .在动态、不确定的 Multi- Agent系统中 ,Agent必须具备及时有效地获取所需知识的能力以求解问题 .现有的知识获取模型不能有效地支持在动态、不确定的 Multi- Agent系统中Agent对知识获取的要求 ,Agent的知识获取能力比较有限 .提出一个系统的、用于 Agent知识获取的合作模型KACM( knowledge- acquiring cooperation model)系列 ,包括被动模型、主动终止模型和主动非终止模型 .基于言语行为理论和以分枝时序逻辑为基础的形式化框架 ,讨论了 KACM所涉及的 Agent通信行为 ,分析了 Agent如何响应这些通信行为以完成知识交互 ,定义了各通信行为以及 KACM的满足语义 ,最后讨论了研究工作的意义 .

基于Multi-Agent自适应供应链系统研究

尽管基于Mu lti-Agent的供应链提高了供应链系统的灵活性,但是由于供应链系统中供应商、消费者以及产品的经常变化,供应链系统适应环境的变化。提出了基于Mu lti-Agent的自适应供应链系统模型,讨论了该模型下如何解决由于新的厂商加入引起的交互协议的改变带来的供应链系统的适应性问题,并在此基础上对基于Mu lti-Agent的自适应供应链系统的实现技术进行了介绍。

基于Multi-Agent的大型游乐设施远程安全监控预警系统

在对大型游乐设施的故障和事故致因进行深入分析的基础上,综合人工智能、智能控制和测控技术,提出了基于Multi-A-gent的游乐设施远程安全监控预警系统;系统以基于免疫神经网络故障预测模型的预警Agent为核心,结合DSP、GIS和GPRS等手段,协同多个Agent分工合作,实现对游乐设施的安全监控与安全预警功能;仿真实验结果表明,该系统能够有效地预报设备故障,减少事故发生率,提高设备的安全运行水平。

基于Multi-Agent的决策支持系统模型管理研究

针对传统模型管理系统难以解决分布式网络环境下的复杂决策问题的不足,利用Multi-Agent技术对解决决策问题所需的若干原子模型进行复合,形成解决该决策问题的模型方案。对模型复合过程中Agent的作用及实现技术进行了设计,在此基础上构造了基于Multi-Agent的决策支持系统(DSS)模型管理系统。

基于Multi-Agent的武器装备虚拟维修训练系统

提出了一种基于M u lti-A gen t的虚拟维修训练系统(VM TS)结构框架,整个系统分别由主控A gen t、仿真A gen t、和接口A gen t3个具有交互作用的A gen t组成,从而将虚拟维修训练系统的开发转化为一个多A gen t系统的设计与开发。基于多A gen t的框架结构可实现受训者的智能模型及虚拟训练场景中虚拟物体的行为模型,从而可以提高VM TS的健壮性和可重用性。基于A gen t的概念模型实现了A gen t之间的交互和协作,并介绍了主控A gen t和仿真A gen t的具体实现方法。

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 。

基于免疫计算的Multi-agent系统设计方法

依据人工免疫系统的特点,分析和设计了免疫Agent的结构,建立了一种基于生物免疫机制的Multi-Agent系统网络模型,并给出了其形式化描述。以此为基础,阐述了构建具有更强的灵活性、鲁棒性和局部更新能力的复杂分布式软件系统的方法和步骤,这对现有的软件工程起到了重要的补充作用。

Multi-agent系统在电力系统中的应用

现代电力系统是一个复杂开放的分布式系统,Multi-agent是分布式人工智能的新技术,能使逻辑上和物理上分散的系统并列、协调地运行得以解决.结合Multi-agent技术的基本原理及适用范围进行了综述.然后针对Multi-agent系统的特征和体系结构重点阐述了在电力系统安全防卫体系、二次电压控制、电力市场和EMS以及发电厂中的应用并指出Multi-agent技术的发展方向.探讨了Multi-agent技术在电力系统其它方面的应用.指明了Multi-agent技术在控制系统组织、自适应能力及智能、交流3方面的研究方向,特别是在新型的电力系统广域协调控制领域的应用前景.

基于Multi-agents系统的分布式数据挖掘

计算机网络的发展以及海量数据的分布式存储,滋生了分布式数据挖掘(DDM)这一新的数据挖掘方式。本文针对多agent系统下的分布式数据挖掘进行了初步的研究,对agent方法用于DDM的优势、基于agents的分布式数据挖掘的问题,以及典型的基于agent的分布式数据挖掘系统和该领域的进一步研究方向作了一个概要的综述。

基于CBR的Multi-agent旋转机械故障诊断系统

近年来,基于Multi-agent的分布式智能系统已成功地应用于众多领域.将Multi-agent技术应用于旋转机械故障诊断系统,结合CBR技术,分析了系统的基本框架和实现途径,较好地实现了Multi-agent之间的协调,克服了单一故障诊断方法的局限性,解决了诊断软件的通用性和适应性之间的矛盾,为旋转机械多算法诊断系统的研究与开发提供了一定的借鉴.应用表明,该系统能快速、准确地进行故障诊断.

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GIS与Multi-Agent System的景区游客空间行为模拟系统

基于G IS与Mu lti-Agent system技术的景区游客空间行为模拟系统(Tourists’Spatial Behavior S im-u lator,TSBS),可以对游客在景区的空间移动行为进行微观仿真,实现对景区每个游客的空间位置、行为状态变化的跟踪分析.TSBS构造众多具有与游客同样环境感知能力、目标选择模式、行为决策模式的Agent,模拟游客空间行为,用“路段”、“道”、“节点”、“片区”对景区环境进行表达.TSBS由虚拟时钟控制,时钟每增加一个步长,系统计算所有Agent下一时刻的状态,计算结果存入Agent状态数据库.TSBS同时提供了指标分析、可视化分析等工具实现对模拟结果的分析.TSBS采用server/c lient的计算模式,可以将局域网甚至Internet作为其计算平台.研究表明,TSBS可以作为景区规划与管理的有效工具.