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摘要:首先对多Agent协商做了简单的介绍,阐述了协商、承诺、协定空间、个体评价、整体评价、优势、个体合理分配和帕累托最优分配等概念;然后对该领域近年来的研究成果进行了综述,包括拍卖、基于对策论的协商、基于启发式的协商、基于辩论的协商和基于兴趣的协商;最后给出了作者的观点.
摘要:Agent理论和技术的研究自20世纪70年代末出现以来发展很快,研究工作从个体Agent模型和思维状态理论扩展到群体Agent合作求解,取得了一系列进展.近年来,Agent组织的研究越来越引起重视,作为多Agent系统(MAS)的一种求解结构,基于Agent组织的问题求解可以有效地降低求解难度和Agent之间的交互复杂性.综述了Agent组织近年的研究进展,介绍了Agent组织模型、MAS思维状态模型、规范化MAS和Agent联盟等方面的研究成果,并指出了今后的研究方向.
摘要:CALO是目前美国国防部正在研制的一个应用于办公环境的智能系统,涉及机器学习、自然语言处理、知识表示、柔性规划、人机交互等多个领域的专门技术.由于该项目使用了目前人工智能领域的多项前沿技术,对人工智能相关技术的发展和集成应用有着重要影响,也引起了国内外很多研究人工智能领域的学者的关注.综合目前CALO项目已经发表的论文所介绍的研究情况,全面介绍了该项目目前的研究进展,详细分析了其使用部分重要技术,并据此对今后一段时间人工智能相关技术的发展做出展望.
摘要:为了满足日益复杂应用的软件开发需求,近年来Agent技术研究的一项重要趋势是与软件工程技术相结合.讨论了集成Agent技术和软件工程技术的背景和需求;介绍了正在开展的基于组织抽象和Caste机制的面向Agent软件工程研究.该项工作的特点是借助于组织学的高层抽象和概念来支持基于Agent系统的分析、建模和体系结构设计,将Caste视为支持基于Agent系统实现的基本模块构件,并建立沟通这二者之间的技术桥梁.
摘要:在某个时间段里,如果有多个进程同时运行则称为并发.在多Agent系统(MAS)环境下,并发行为广泛存在而且尤为重要.这些并发行为可以分为相关和不相关两类,在Agent合作或竞争的情形下,存在大量相关的并发行为,Agent必须有能力对这些行为进行推理.针对多Agent系统中各Agent并发动作的特点,通过双子集语义,避免了逻辑全知及副作用等问题,通过区分宏观时间和微观时间,给出一个交叠式并发的语义模型,描述了宏观时间中的并发性,为基于并发的多Agent合作与竞争提供了逻辑基础.
摘要:在MAS的分析与设计中,Agent间的交互协议设计是极其重要的内容.特别是交互协议的正确性、有效性和可验证性尤为关键,因此形式化描述和验证多Agent的交互协议非常有必要.定义了用于描述多Agent基于对话的交互协议的一个演算,该演算是基于进程代数的并且独立于Agent的推理过程.该机制可以实现异构多Agent系统的交互协议验证.通过Agent会话环境的状态和演算的形式语义,可以验证会话协议的一些属性,例如:终止性、是否死锁等.该方法可以有效地解决交互协议的语义验证问题,因为协议的状态和Agent的行为由协议本身定义,并且可以避免基于状态搜索的状态空间爆炸问题.
摘要:支持模块化的语言机制和严格性能够很好地推动技术向更广泛的、更大规模的应用发展.朱宏等人提出的基于模型的多系统开发方法提出了符合面向Agent软件工程思想的语言机制,如Caste和Scenario.以该方法为基础提出了基于描述逻辑的对多系统的规约进行形式化刻画和分析证明系统属性的方法.利用描述逻辑的强大的表达力刻画多系统的规约,利用其自身的推理机制对系统属性进行推理、证明和验证,可以增强基于系统的严格性.
摘要:改进并发博弈结构,给出了一个新模型.消除了不同Agent不准执行相同动作这个与常识不符的假定.给出了5个动作相关函数,使得对Agent、动作与状态三者之间的关系在社会法律约束下的深入考察成为可能.在语法层面同时表述动作和社会法律,提高了多Agent合作逻辑的灵活性和表达能力.在多Agent合作逻辑中引入信念算子和意图算子;考察了两种个体意图和两种群体意图;给出了对命题的个体意图的多子集语义,并把它拓展到对命题的群体意图的语义.
摘要:结合非线性动力学方法,讨论了2×2对称和非对称进化博弈模型及其稳定性,总结了一般情况下的二人对称和非对称进化博弈模型,并将进化博弈的自组织思想与Agent相结合,提出了一种基于进化博弈的Agent自组织动力学模型.
摘要:第一代购物Agent给消费者带来极大的便利,但是它们只是局限于商品价格的比较.针对这个问题,提出一种基于遗传算法和BP算法的比较购物Agent模型,它可以根据消费者的偏好和别人的搜索经验为消费者搜索和过滤所需的信息,并且能在搜索完后,将符合要求的商品按消费者的偏好进行排序,使消费者不需要浏览大量的网站就能买到称心如意的商品.仿真实验表明,该模型是行之有效的,它能准确地预测消费者的偏好等.
摘要:形式化方法描述Agent时需要考虑信念的不确定性与决策的效用性要素.在经典Agent的BDI形式化模型基础上,定义了Agent形式化语言,引入概率算子与效用算子,提出了Agent形式化模型,在此模型中利用概率算子与效用算子对Agent的信念、愿望、意图与规划等意识属性进行了定义.该模型能满足Agent对逻辑理性、信念的不确定性与决策理性的要求.
摘要:在一个多Agent系统中,合理的分配任务成为Agent间高效协作的关键之一.提出一种基于Agent的声誉分配任务的方法,并给出Agent的声誉模型以及基于此声誉模型分配任务的具体方法.在充分竞争的多Agent系统中,声誉效应是多Agent系统中的重要激励机制.因此,基于Agent的声誉分配任务增加了Agent间协作的协调性.
摘要:已有的多属性拍卖方法很少顾及网上拍卖的安全性及节点问题,而安全的电子拍卖方案又少顾及拍卖的效用和策略等问题.在已有的多属性拍卖方法和安全的电子拍卖方案的基础上,提出一种安全的暗标叫价多属性拍卖方案--SAMAV方案,对金NFDD8和秦波的工作进行了改进.SAMAV方案既是一种广义的多属性拍卖方法,又可以保证拍卖公平、公正的进行,因而更加具有适用性和广泛性.
摘要:胜者决定问题是组合拍卖中研究的一个重要问题.在组合拍卖的多Agent系统中,以第一价格密封拍卖方式为背景,针对胜者决定问题的一般模型,提出运用蚁群算法求最优解.该算法在搜索过程中随机放置蚂蚁,扩大了解的搜索空间,通过改变局部信息素浓度,加快了算法的收敛速度,有效缓解了算法容易出现的早熟停滞现象.与遗传算法相比,实验表明蚁群算法在早期就容易达到较好的最优解,收敛速度较快且求解质量较稳定.
摘要:在分析了采用合同网/市场机制模式构建的虚拟企业协作体系的局限性基础上,基于MAS单边与多边协商策略模型,提出了一种在企业任务划分不明确状态下的虚拟企业协作机制和评价方法.详细论述了基于学习Agent单边协商策略的盟主企业与成员企业间的单边协商过程和选择机制,以及潜在企业联盟中,基于Agent多边协商策略的成员企业间的多边协商过程.最终选择最有利的联盟结构,以保证虚拟企业的全局利益最大化和盟主企业与成员企业间的满意收益.
摘要:在多智能体系统中,协商是Agent交互的主要形式.用形式化方法构建了基于线性时序逻辑的协商推理模型,该模型用线性时序逻辑描述在协商过程中Agent所处环境,自身能力、权力、知识、思维等随时间的变化,以及在系统运行时Agent采取异步行为.进一步完善了多Agent系统中自主的协商机制.
摘要:自动谈判是商务活动中最富智能性和创造性的环节,是智能商务模式中亟需解决的关键技术.主要讨论了基于辩论的自动谈判问题,提出了相应的谈判模型和谈判Agent的体系结构模型,并详述了辩论式谈判机制,最后设计了一个辩论式谈判实例.
摘要:双边协商是多方合作中分布式冲突消解的重要机制.在研究不确定动态条件下双边协商的基础上,提出了一个基于外部竞争和外部选择考虑的动态双边协商决策模型--COBN(competitions and options based negotiation)模型.该模型在时间约束下适用于信息不完全的场景,描述了n-m关系下的价格协商.其基本思想是在竞争与选择并存的不确定动态环境下,分析来自外部选择的最大期望收益;并在此过程中,考虑外部竞争对协商对手保留收益的影响,权衡外部选择对应协商达成的可能性,调整本方的保留收益和协商报价.这样,协商者可以谋取最佳收益.通过与以往双边协商决策机制的对比实验分析和解释,验证了本算法能够在不确定动态环境下获得更好的协商效果,并得到了若干有益的结论,为进一步的研究工作奠定了基础.