多Agent的层次合作模型及任务规划

在多Agent环境中，许多任务并不是一个Agent可以独立完成的，在出现能力不足或条件不足时，必须联合多个Agent成员来完成该任务．针对这种情况，文中提出了一个多Agent层次合作模型，将合作对象通过联合能力组成一个层次合作序列，以较大粒度的联合能力为规划单元，以层次合作目标为规划目标，使任务规划和任务管理变得简单和清晰．文中同时给出了确定合作对象和形成动态合作组的方法．并对合作任务的规划进行了讨论．     

基于孤立波的多Agent系统超分布超并行自组织动态任务规划方法

提出一种孤立波的模型和方法,在一群理性的独立自治的Ａｇｅｎｔ间建立超分布超并行的自组织动态任务分配机制,克服现有的多Ａｇｅｎｔ联盟方式存在的诸多不足,通过关于分布式运输调度系统的仿真实验验证了本分配机制的有效性、动态性、开放性和自适应性。     

基于强化学习的多Agent系统规划规则抽取方法

强化学习和规划技术在目标上有着很高的相似性,而在技术上又具有互补性,因此,基于强化学习的Agent规划规则抽取问题长期以来一直是研究的热点。针对基于强化学习的多Agent系统在规划规则抽取方面存在的问题,提出了一种从多Agent Q学习中抽取满足规划条件的规划规则的RL—MAPRE算法,并给出了理论分析。     

基于多Agent可重构生产系统控制模型

为了提高和改善当前生产系统对多变市场竞争环境的响应特性和应变能力,借鉴人体的组织结构和运行机理,把制造资源视为被控对象,将生产系统分成控制器与被控对象两部分,建立生物型可重构生产系统控制模型,设计具有人体神经-内分泌-免疫系统控制性能及特点的控制器功能结构,并结合多Agent技术阐述生产系统自组织重构过程及其构件化信息处理技术. 结果表明,通过各Agent之间的协作,可形成一个协同、自治并支持全局优化的可重构生产系统.     

基于多Agent的智能教学系统模型

随着人工智能技术的不断发展和完善,人工智能领域的理论(尤其是Agent技术)不断地应用于教育教学过程中,从而给网络教学系统的研究与应用开辟了新的思路。结合Agent的智能性,笔者构建了一个基于多Agent的智能教学系统的模型,模拟人类在教学活动中的智能活动过程,通过建立多个彼此协调运作的Agent,来使系统能够根据学生的个性特征和认知能力,灵活地系统学习,从而实现个别化教学。     

一种基于Web的多Agent变电站故障诊断方法研究

为了实现变电站的远程故障诊断以及增强诊断能力，提出了一种基于Web的多Agent诊断方法，该方法是以架构于Web上的广域分布式人工智能系统的基础，将分布在不同地域的设备及监控系统，诊断系统与研究者，使用者联系起来，在系统，人及他们之间快速传递处理设备状态和诊断决策信息，形成一个动态诊断网络，讨论了各个Agent的功能与协作，以及多专家的协同诊断方法，通过多Agent的协作，可以实现局域网和广域网上的变电站多专家的远程协同诊断，仿真表明，该系统具有好的主动性，适应性和交互诊断性，具有一定的应用前景。     

基于改进模拟退火的多星任务规划方法

多星任务规划是一个多任务冲突、多资源约束的优化问题。随着卫星数量的日益增多,其地位越来越重要。针对该问题,综合蚁群算法的反馈特性和模拟退火算法的局部搜索特性,设计了一种基于知识的改进模拟退火算法。并对知识定义、知识更新规则和任务冲突处理策略做了详细描述。仿真表明算法在性能上比遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACO)均有一定的优势,证明了改进模拟退火算法的有效性。     

多Agent系统中的任务可调度问题

为了将Agent方法应用于应急系统等新领域,在对该类系统研究的基础上提炼出它们的公共特征,根据这些特征设计出一种MAS系统模型,并在该模型的基础上定义了相应的任务可调度问题.利用网络流模型对可调度问题进行了建模,证明了最大流算法可以求解该可调度问题,由此说明该问题是可多项式时间求解的.并且对于给定该问题的一个可调度实例,利用最大流算法还可在系统中找到一组Agent完成所有任务.通过对该网络流模型的进一步分析,得出并且证明了任务可调度判定的充分必要条件,利用这个结论可以快速判断当前任务是否可调度.     

雷达低可观测目标探测技术

 复杂背景下稳健高效的低可观测目标探测始终是雷达信号处理领域的研究热点和难点。一方面,强杂波背景和目标复杂运动使得信号微弱,时频域难以区分;另一方面,传统雷达体制回波信号资源受限,难以实现对目标信号的精细化描述,亟需发展雷达目标探测新体制和新技术。本文归纳总结了低可观测目标探测面临的技术难点,系统回顾了常用的雷达动目标检测方法,最后从目标探测技术和手段两方面对雷达低可观测目标探测的发展进行展望。     

基于遗传算法的多代理规划优化方法

给出了多代理规划间关系上的分类,并在此基础上提出了多个约束上多代理规划优化的算法。算法充分考虑了串行规划的合并和其它方法所不能处理的并行及部分并行规划的合并,并能对不同类型的规划,在时间期限约束下,找出满足质量要求且费用最小的可合并操作的集合。     

基于多Agent的倒立摆模糊控制系统

在研究Agent技术的基础上,结合模糊控制的特点,提出了一种基于多Agent的模糊控制系统.根据Multi Agent System的设计原则,将系统分解为三个Agent,通过建立三者之间的协商策略,使各Agent间相互作用,相互联系,完成了单个Agent所无法完成的任务.对倒立摆系统的仿真验证了Agent思想与模糊控制理论结合的可行性和有效性.     

基于多Agent系统的安全体系结构

提出一个允许Agent命名的安全体系结构．在开放的环境中,依靠这种方案提供MAS服务,允许Agent互相鉴定、允许交换数字签名通讯令牌及加密信息和数据．并研究在一个开放的Agent环境中Agent安全生存的可能性方案,给出一个独立完成的保护Agent和它们环境的体系结构．     

电子政务环境下基于多Agent技术的协同办公系统设计

中国电子政务发展的最终目标是"一站式",政府之间协同办公系统的建设却是实现"一站式"电子政务的基础。文章采用多Agent和计算机支持的协同工作作为实现各级政府之间协同办公的关键技术,对中国电子政务的协同办公系统进行需求分析,以此为基础从总体结构上设计基于多Agent的政府协同办公系统的体系结构、多Agent的组织结构以及A-gent的通用结构。该系统结构的设计可为中国电子政务环境下协同办公系统的建设提供参考。     

航空集群自主空战研究进展

航空集群自主空战是军事智能化领域必须研究的典型难点问题。综述了智能空战相关理论与技术,理清了智能空战发展的脉络,分析了航空集群理论与技术以及人工智能在空战决策领域的应用现状,探讨了中国智能军事发展的可鉴之策及实现集群自主空战的可行途径。     

基于逆系统方法的航空发动机逆模型控制系统设计

航空发动机是一个典型的强非线性系统。传统的PID控制通常是对发动机的设计点进行线性化,但这种方法仅能保证发动机在设计点有较好的控制性能,在其他状态的控制性能则较差。针对这个缺点,利用逆系统方法,建立发动机的逆模型,并基于此逆模型设计发动机的逆模型控制系统。仿真结果表明,逆模型控制系统具有较快的响应速度,同时精度符合控制要求。     

基于融合系统方法的飞机复杂系统安全性分析

面对日益复杂的飞机系统,传统的安全性分析方法对复杂系统间的不安全交互行为和危险源的识别能力不足。为有效评价持续适航阶段的飞机系统安全性,提出了一种融合系统理论过程分析(STPA)和动态故障树(DFT)的改进的STPA安全性分析方法和评价模型。模型采用STPA识别出不安全控制行为和致因因素,并将其与动态故障树分析方法相融合,以事故致因理论优化致因分析方法,计算得出不安全控制行为发生概率并确定系统潜在危险的关键致因因素。以飞机起落架系统为例进行分析验证,结果表明,改进后的STPA分析方法可以准确的对系统危险进行识别和分析,为持续适航阶段的安全性分析提供支持。     

基于.NET技术的飞机维修业务信息管理系统研究

为提高飞机维修业务的管理水平,结合某大型航空制造企业的飞机维修业务管理现状,采用B/S方法开发出一套基于.NET技术的飞机维修业务信息管理系统。该系统主要包含信息资源管理和工作流管理两大模块,各个模块分别包含若干相应的子系统。结果表明,飞机维修业务信息管理系统实现了其数据信息的统计和汇总,使管理、控制、服务分布于飞机产品维修业务的全过程,从而完善现有的飞机维修管理体制。     

基于LuGre模型的飞机制动系统滑模控制

针对飞机防滑刹车控制系统中存在的非线性和不确定性,为了提高飞机防滑刹车系统的制动效率,提出了一种基于LuGre摩擦模型的飞机防滑刹车滑模控制方法.设计非线性观测器对摩擦模型中的未知状态变量进行识别,对系统参数进行自适应估计,采用李雅普诺夫方法验证其渐近稳定性.仿真结果表明:该滑模控制方法具有较强的鲁棒性,制动效率高,改善了传统控制方法的低速段机轮深度打滑现象,刹车效率达90％以上,刹车时间26.5s,制动距离949 m.     

基于多Agent的智能DSS

在总结传统智能 DSS的不足及 Agent特性的基础上 ,提出了一个在单机环境下基于多 Agent的智能 DSS开发方法。根据 DSS设计特点及智能 Agent的自治、协作等特性 ,将 DSS的开发映射为多 Agent系统构造。讨论了将智能 Agent引入 DSS的可行性 ,基于多 A gent的智能 DSS结构和工作原理 ,并给出了基于成熟的面向对象技术的智能 DSS实现方法。