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搜索结果: 91-105 共查到知识库 计算机科学技术 Agent相关记录268条 . 查询时间(0.069 秒)
在故障诊断中引入多Agent并行推理、独立求解的机制能够提高诊断准确率。通过特征提取降低特征维数,形成子任务,并分配给具有专家能力的Agent处理。然而多数情况下不同Agent的诊断结论会存在差异,为解决该问题,引入D-S证据理论将各Agent的结论作为多源证据进行融合。在融合中引入可信度分配矩阵表征Agent能力。最后通过一个诊断实例说明了此方法,通过仿真对比实验验证了此方法的有效性。
在服务计算领域,相同功能的服务往往有多个不同的选择。针对同类服务的管理和选择问题,在BDI Agent的基础上,提出了一种服务Agent的结构定义,用以支持服务的运行时动态绑定;设计并实现了基于会话的约束求解服务Agent协商协议;实现了支持服务Agent建模的可视化工具;最后介绍一个应用实例。
从系统特性、内在运行机制和外在行为表现等方面对空中交通系统进行了深入分析,提出基于离散事件和连续时间相结合的混合空中交通仿真模型。该模型采用Agent技术表现实现个体微观行为的仿真,集成个体微观行为构成系统宏观性能表现。构建了典型的空中交通系统的Agent模型:飞机Agent和管制员Agent。最后,通过一个起飞和落地的应用验证了基于Agent的空中交通混合仿真在模拟个体微观行为和系统宏观表现方面...
基于双向拍卖机制作为价格生成机制,应用遗传算法来进化预测规则,建立了中国股市的人工金融市场模型,并在此基础上研究了投资者情绪对于市场演化行为的影响。研究结果表明人工市场能够产生真实市场演化过程中的混沌动力学行为,并且市场演化行为随着投资者情绪的变化而变动。这一研究对挖掘中国股票市场的演化规律具有重要意义。
网格资源分配是网格计算中的关键问题之一,并引起网格研究者越来越多的关注。提出了一种新颖的网格资源分配机制,该机制主要由基于Agent技术的搜索最佳联盟策略和多党协商机制组成,通过形成资源共享联盟来实现网格资源的分配。模拟结果显示计算网格中的自利Agent对网格资源的分配具有很大的影响。
目前,基于Petri网的工作流网的应用技术比较缺乏,很难被实际的工作流管理系统所应用。在通过资源管理器扩展工作流网的基础上,给出了将工作流网的过程定义转化为Agent的抽象结构的方法。在此基础上,建立基于Agent和着色工作流网的工作流管理系统框架,结合了工作流网的良好的建模特性和Agent的良好的应用特性,容易在实际系统中加以执行和控制。
在多Agent分布式系统中,如何实现多Agent通讯是一个重要问题。以消息传输的方式实现多Agent系统的通讯,讨论了消息的XML格式封装和解析机制,以及基于消息优先级的消息传送同步控制算法,实现了消息的可靠有效传输。最后给出了可重用的系统仿真框架,并用Java语言得以实现验证。
通过对现有网上拍卖系统的深入分析,指出多属性网上拍卖系统的研究是最为薄弱的环节。依据网上交易的需求和分布式人工智能迅速发展,提出了一种基于多Agent的多属性网上拍卖系统,着重对多属性拍卖协议和策略,以及系统构架进行了探讨,给出了集成式的多属性网上拍卖系统的算法,并对今后的研究方向进行了展望。
应用控制、管理和维护一体化的自动化技术,建立了基于多Agent的可重构制造系统RMS(Reconfigurable Manufacturing System)集成模型。该模型集成了基于多Agent 的RMS重构模型、控制模型和故障诊断模型,将RMS的控制、管理和维护联系起来,并给出了该模型的UML(Unified Modeling Langurage)活动图,最后举例验证了模型的可行性。
针对多Agent协作强化学习中存在的行为和状态维数灾问题,以及行为选择上存在多个均衡解,为了收敛到最佳均衡解需要搜索策略空间和协调策略选择问题,提出了一种新颖的基于量子理论的多Agent协作学习算法。新算法借签了量子计算理论,将多Agent的行为和状态空间通过量子叠加态表示,利用量子纠缠态来协调策略选择,利用概率振幅表示行为选择概率,并用量子搜索算法来加速多Agent的学习。相应的仿真实验结果显示...
结合移动agent技术和免疫系统的特性,从实际应用的角度出发,将两者的优势引入网络入侵检测系统的设计,提出了一个基于移动agent的免疫入侵检测系统MAgentIDS模型,并对其做了较为深入的研究。重点分析了用于入侵检测系统的免疫耐受模型,改进了检测分析agent采用的否定选择核心算法。开发了原型系统并模拟一些典型入侵行为,完成入侵检测系统的检测任务,实验结果表明该模型较原有的方法具有更好的适应性...
网格计算是当前高性能计算领域的一个研究热点,由于网格计算的资源具有分布性,异构性,自治性,动态性等特点,因而其资源管理比一般系统的资源管理具有更大的复杂度。文中提出了一种基于Agent的网格计算资源管理模型,并且采用了混合遗传模拟退火算法作为调度策略,满足了网格对调度系统可扩展性和全局最优调度的需求。实验结果证实了该方法的有效性。
面向订单的管理已成为供应链管理的重要内容,而先进的IT技术是使订单中的信息在供应链上各节点间流动与转化的有力支持。介绍了移动代理的优点及在供应链中的应用,并提出了基于移动代理技术的供应链订单流管理的模型和框架,对订单的处理过程和移动代理在订单流管理中的应用作了探讨。
提出了一种新颖的基于Q-学习、蚁群算法和轮盘赌算法的多Agent强化学习。在强化学习算法中,当Agent数量增加到足够大时,就会出现动作空间灾难性问题,即:其学习速度骤然下降。另外,Agent是利用Q值来选择下一步动作的,因此,在学习早期,动作的选择严重束缚于高Q值。把蚁群算法、轮盘赌算法和强化学习三者结合起来,期望解决上述提出的问题。最后,对新算法的理论分析和实验结果都证明了改进的Q学习是可行的...
网格环境的复杂性和动态性迫切需要自主计算技术的支持。在前期工作中给出地自主网格体系结构基础上,为解决任务执行过程中资源或服务失效情况下多Agent间协同的问题,提出了多Agent动态协同图的概念和任务偏序集驱动地多Agent动态协同图构造算法。图中的顶点是由Agent和自主网格服务组成的序偶,构造算法由任务偏序集到服务集的映射,逐层构造图中的顶点。该图通过Agent对本地服务的感知和Agent间的...

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