基于Agent的模型表示与模型复合

合集下载

基于Agent的网络对抗仿真系统模型研究

到的攻击信息，根据规则库与知识库进行推理，做出相应的防御动作。３系统的运行流程基于Ａｅｔ网络对抗仿真系统，其本质就是不同Ａｅｔ间的数据交互ｇｎ的ｇｎ之和响应。根据Ｍｓ架模型，一次完整的网络攻击与防御行为的过程如图４Ａ框图所示。
２世纪９年代以来，Ａｅｔ０Ｏｇｎ已成为计算机和人工智能领域研究的重要前沿［Ｊ其特点在于：基于Ａｅｔ模是一种基于智能技术的新方法，对复杂２ｇｎ建
系统建模有普遍的作用；ＭＳ多个Ａｅｔ成的自适应柔性动态系统与典型Ａ是ｇｎ构分布式计算机系统，通常由三种组织结构模式：完全集中式、完全分布式和混合式，可以弥足多种建模目标需求；有效地解决大规模复杂系统的建模问题；Ａｅｔ术是一种先进的计算机技术，特别适合用来解决具有模块化、分ｇｎ技
员的需求也越来越大［］１。网络安全人员的培训以往都是通过真实的计算机组网来搭建训练平台，这种方式耗时长、花费大，缺乏实用性和推广性，而网
络对抗仿真系统为此提供了一种良好的工具。１Ａｇｎ理论简介ｅｔ
统的框架进行研究，并对基于Ａｅｔ网络对仿真系统的基本模型进行描述和分析。ｇｎ的关键词：Ａｅｔ网络对抗；模型ｇｎ：中图分类号：Ｔ３文献标识码：Ａ文章编号：ｔ７ —７９２１）１１０３０Ｐ６１５７（００２０８－１

复杂适应系统及基于agent的建模与仿真方法

复杂适应系统及基于agent的建模与仿真方法一、引言随着科技的不断发展和社会的快速变革，复杂适应系统的研究和应用在现代社会中变得愈发重要。

复杂适应系统是由大量相互作用的个体组成的系统，个体之间的互动会引发整个系统的非线性行为和演化。

而基于agent的建模与仿真方法则是应对复杂适应系统挑战的有效工具。

本文将对复杂适应系统及基于agent的建模与仿真方法进行全面、详细、完整且深入的探讨。

二、复杂适应系统的概念和特征2.1 复杂适应系统的概念复杂适应系统是指由大量相互作用的个体组成的系统，例如生态系统、社交网络、物流系统等。

个体之间的互动和自适应能力是复杂适应系统的重要特征。

2.2 复杂适应系统的特征1.非线性性：复杂适应系统的行为往往不是简单的线性关系，而是呈现出非线性的特征。

2.自组织性：复杂适应系统具有自组织的能力，即个体之间通过相互作用形成全局的整体行为。

3.自适应性：复杂适应系统能够根据外部环境的变化对自身进行适应和调整。

4.高度耦合性：复杂适应系统的个体之间存在相互依赖和耦合关系。

三、基于agent的建模与仿真方法3.1 Agent的概念Agent是指具有自主性、目标导向性和适应性的个体，它能够感知环境、做出决策并采取行动。

3.2 Agent的分类根据不同的特征和功能，Agent可以分为以下几类： - 简单反应型Agent：根据环境的当前状态产生固定的响应。

- 模型型Agent：通过对环境进行建模，预测环境的变化并做出相应的决策。

- 脚本型Agent：预先定义好一系列的行为模式和规则，根据环境的状态选择相应的脚本执行。

- 学习型Agent：通过学习和积累经验改进自身的行为策略。

3.3 Agent的建模和仿真方法1.有限状态机（FSM）：将Agent的决策过程建模为有限状态机，通过定义不同状态和状态转移条件来描述Agent的行为。

2.强化学习（RL）：基于奖励信号和价值函数来训练Agent的决策策略，使Agent能够从环境中学习并逐渐优化自身的行为。

基于Agent的BDI理论模型

Agent-based model of BDI基于Agent 的BDI 理论模型分析[摘要]主要分析了从意识立场出发的一种思维状态模型,即BDI 模型。

该Agent 模型的基本思维属性主要由信念、愿望和意图构成，通过两种方法的分析，如何使Agent 达到理性的推理和理性的决策目标。

[关键词]Agent ；BDI ；理论模型Agent 理论与技术研究最早源于分布式人工智能(DAI),但从80年代末开始,Agent 理论技术研究从DAI 领域中拓展开来,并与许多其他领域相互借鉴与融合,在许多不同与最初DAI 应用的领域得到了更广泛的应用。

1.Agent 相关技术1.1 Agent 概念Agent 应当包括:自主性、主动性、反应性、移动性和社会性等优良特点。

由以上Agent 的特性可以给Agent 一个简单的定义：Agent 是代表用户和其他程序，以主动服务的方式完成一组操作的机动计算实体。

智能Agent 不能在环境中单独存在，而要与多个智能Agent 在同一环境中协同工作，协同的手段是相互通信，但每个智能Agent 都是主动的、自治的工作。

1.2 Agent 的分类Agent 的特征、控制结构、生存环境、实现语言以及应用领域等都可以作为分类依据。

如根据Agent 在MAS 中所处的位置可以分为末端Agent 和中间Agent 。

末端Agent 又可分为提供服务的Agent 和接受服务的Agent 。

根据Agent 所完成的主要功能又可以分为界面Agent 、移动Agent 和信息Agent 等。

另外按体系结构划分，可分为反应式Agent 、慎思式Agent 和复合式Agent ；按构架可分为系统Agent 和工具Agent ；按智能程度分为被动Agent 、主动监视反应Agent 、具有思考和规划行为的BDI Agent 、竞争Agent 、演化Agent 以及人格化Agent 。

2.基于Agent 的BDI 模型BDI 模型的哲学基础是巴拉特曼（M. E. Bratman ）的理性平衡。

基于Agent社会圈子网络的语言竞争模型

基于Agent社会圈子网络的语言竞争模型【摘要】本文基于Agent社会圈子网络的语言竞争模型进行研究。

在我们介绍了研究背景、研究目的和研究意义。

接着在我们详细讨论了Agent社会圈子网络的构建和语言竞争模型的基本原理，然后探讨了二者的结合以及Agent社会圈子网络对语言竞争模型的影响。

我们进行了模拟实验并对结果进行了分析。

在我们总结了Agent社会圈子网络对语言竞争模型的启示，并展望了未来的研究方向。

通过本文的研究，我们可以更好地理解Agent社会圈子网络在语言竞争模型中的作用，为相关领域的研究提供新的思路和方法。

【关键词】Agent, 社会圈子网络, 语言竞争模型, 构建, 原理, 结合, 影响, 模拟实验, 结果分析, 启示, 研究展望, 结论.1. 引言1.1 研究背景语言是人类交流和沟通的重要方式，不同的语言代表着不同的文化和社会背景。

随着全球化的发展，语言竞争也变得日益激烈。

Agent社会圈子网络是一种基于Agent的仿真模型，可以模拟社群中Agent之间的互动和关系。

语言竞争模型是研究语言之间竞争和传播的数学模型。

Agent社会圈子网络与语言竞争模型的结合，可以更好地理解语言在社会网络中的传播和竞争机制。

本研究旨在深入探讨Agent社会圈子网络对语言竞争模型的影响，为我们理解语言传播和竞争提供新的思路和方法。

通过模拟实验和结果分析，我们将探讨Agent社会圈子网络如何影响语言竞争模型的结果，并从中得出一些有价值的启示和结论。

1.2 研究目的研究目的是为了探索Agent社会圈子网络在语言竞争模型中的作用和影响。

通过构建Agent社会圈子网络并结合语言竞争模型的基本原理，我们可以更好地理解语言演化过程中个体之间的互动和竞争。

研究Agent社会圈子网络对语言竞争模型的影响，可以帮助我们深入了解不同社交网络结构对语言传播和变异的影响。

通过模拟实验与结果分析，我们可以验证我们的假设和推测，并为进一步研究Agent社会圈子网络与语言竞争模型之间的关系提供理论基础和实践指导。

基于复合Agent的分布式网络管理模型分析实现

．
图１基于复合Ａｅｔ分布式网络管理模型ｇｎ的
１１管理层．
管理层通过三种方式实现网络管理功能：是通一
过ＳＭＮＰ操作直接与被管理对象代理交互，以获得网元的即时信息或对网元进行远程配置管理；是通过二对数据库的访问，取网元的初始配置和网元系统的获
管理技术得到广泛的研究，验证明，用Ａｅｔ实利ｇｎ技术
／
ｌ
子系￣Ａｅｔｇｎ１子系￣ＡｅｔＪ＇ｇｎＬｎ主机系统
＼
复合软件Ａｅｔ复合软件Ａｅｔ复合软件ＡｅｔｇｎＡｇｎＢｇｎＣ
基于复合Ａｅｔｇｎ的分布式网络管理模型分析实现
李瑛，郭天杰，范洪达
（海军航空工程学院兵器科学与技术系，山东烟台２４０）６０１
摘要：分析基于复合Ａｅｔｇｎ的分布式网络管理体系结构模型，明该模型可有效简化软件组件以证
收稿日期：０７０．３２０－１６修订日期：０７１－２０．１２０
高度可扩展的代理容器和一组能够和子系统代理通讯的Ａｅｔ件。合Ａｅｔ外通过ＳＭｇｎ组复ｇｎ对ＮＰ协议连接
作者简介：李
瑛（９０）女，１７一，山东烟台人，博士研究生，主要研究方向为作战通信指挥系统、无线网络架构。

基于AGENT的多机协同作战传感器平台模型

到空战态势感知的需要。
智能体是近年来计算机科学领域中的一个重要
的概念，它指的是驻留于某一环境下，能持续、自主地发挥作用，具有驻留性、应性、会性、反社主动性
等特征的计算实体［。将智能体引人多传感器系统１］使传感器具备智能体的特点，以大幅提高多传感可
（ｌｆＤｅｉｅＩｔｎｉｎ）ｒｈｔｃｕｅＡｔｄｓｃｎｕｔｄｏｅｓｒＡｇｎｅｉｉｉｎ。ｏｅａｉｎｐｉｃｐｅＢｅｉ，ｓｒ，ｎｅｔｏａｃｉｅｔｒ．ｓｕｙｉｏｄｃｅｎｓｎｏｅｔｄｆｎｔｏｅｐｒｔｒｎｉｌｏａｄｐｏｅｓｎｒｃｓ．Ａｎｅｆｃｉｅｍｅｈｄｉｒｖｄｄｆｒｔｅｅｔｂｉｈｎｆｉｔｌｇｎｌｉｓｎｏｙｔｍ．ｆｅｔｔｏｓｐｏｉｅｏｈｓａｌｓｍｅｔｏｎｅｌｅｔｍｕｔ— ｅｓｒｓｓｅｖｉ
基于ＡＧＥＮＴ的多机协同作战传感器平台模型
杨啸天，冯金富，光戍聂
（军工程大学工程学院，安７０３）空西１０８
摘要：对多机协同作战传感器平台的特点，立了由多个智能体（ｌ— ｅｔｙｔｍ）ｌ的多机协同作战传感器针建ＭｕｔＡｇｎｓｅ￣成ｉＳＪ平台的总体结构模型及基于信念、望、图（Ｄ）构的单个智能体的结构模型，深入研究了传感器平台Ａｅｔ定义和期意ＢＩ结并ｇｎ的工作原理，述了传感器平台Ａｅｔ工作过程，构建具有智能化的多传感器系统提供了一种有效的方法。描ｇｎ的为关键词：机协同作战，感器平台，能体多传智

基于复合Agent的RPD决策模型

ｆｘｉｉｔｎａｉｂｌｙ．ｌｂｌｙａｄｖｒａｉｔｅｉｉ
［ｙｗｏｄ］ｎｖｃｉｌｉｌｉｎｄｃｓｏ－ｋｎｄｌＲｅｏｎｔｎＰｉｄＤｃｓｎｍａｉｇＲＤ）ｃｍｐｓｔＡｇｎＫｅｒｓａｙｔｔａｍｕａｏ；ｅｉｉｍａｉｇｍｏｅ；ｃｇｉｏ・ｒａｃｓｔｎｉ・ｍｅｅｉｏ — ｋｎ（Ｐ；ｏｏｉｅｔｉｅ
建立作战实体决策模型的关键是选择合适的决策方法表达作战实体的决策认知过程。在海上作战中，指挥员面临复杂、动态、高风险的海战场环境，通常需要对突发事件做出快速决策。这些决策大多是在不确定的环境条件、不完备的
ＲＰＤｃｓｏ－ａｉｏｌＢａｅｎＣｏｐｏｉｅＡｇｎｔＤｅｉｉｎｍｋｎｇＭｄｅｓｄｏｍｓｔｅ
ｗＵＹｎ —ｏＪＡａ，ＨＵＹ－ｎａｇｂ，ＩＱｕｎＺｉａｆ
（ｐｒｎｆｙｔｍＥｇｎｅｉｇＮａｉｎｌｉｅｓｔｆｆｎｅｅｈｏｏｙＣａｇｈ１０３ＤｅａｔｔＳｓｎｉｅｒ，ｔａｖｒｉｏＤｅｅｓｃｎｌｇ，ｈｎｓａ０７）ｍｅｏｅｎｏＵｎｙＴ４
中圈分类号一Ｐ９Ｔ３３
基于复Ａｇｎ的ＲＰ策模型合ｅｔＤ决
吴扬波，贾全，朱一凡
（国防科技大学系统工程系，长沙４０７）１０３
摘
要：结合基于认知主导决策（Ｐ）ＲＤ的海战仿真作战实体决策模型，借鉴复合Ａｅｔ想，将ＲＤ模型的不同功能模块实现为简单的子ｇｎ思Ｐ

基于Agent的智能电力系统建模

基于Agent的智能电力系统建模近年来，随着技术的快速发展，智能电力系统越来越成为人们关注和讨论的焦点。

其中，基于Agent的智能电力系统建模是非常重要的一种建模方法。

本文将从以下几个方面进行探讨。

一、 Agent 简介Agent，即代理人，是指一种可以自主感知、自主学习和自主决策的物理或者虚拟实体。

在智能电力系统中，Agent 就是一个可以进行决策和应对外部环境变化的智能体。

Agent 可以模拟人类的决策过程，以最大化系统的性能和效益。

二、 Agent 的应用Agent 能够进行监控和控制电力系统，包括智能电表、智能电网、能源管理系统等。

Agent 可以实时获取系统的运行状态和环境数据，并根据预设目标和规则，进行系统的调节和控制。

Agent 作为系统中的一份子，能够与其他 Agent 相互通信和协作，形成更加智能化和高效的系统。

三、 Agent 建模及建模方式Agent 建模是基于系统思维和人工智能的技术手段，通过对电网网络拓扑结构的抽象建模，实现对电力系统中复杂关系的描述和分析。

Agent 建模主要包括以下几种方式：1. 行为建模：基于 Agent 决策过程的建模，描述 Agent 在不同环境下的行为和应对。

2. 知识建模：基于领域知识的建模，描述 Agent 的知识和对环境的认知。

3. 意识建模：基于 Agent 自我意识的建模，描述 Agent 对自身状态和环境变化的感知。

4. 元模型建模：基于元模型的建模，描述 Agent 在整个系统中的作用和相互关系。

四、 Agent 建模实例以智能电表为例，Agent 建模实例如下：1. 行为建模：Agent 可以根据用户的用电特征和用电需求制定用电计划，比如在用户用电高峰期变化较大时，Agent 可以通过控制电器的开启和关闭，降低用户的用电峰值。

2. 知识建模：Agent 可以学习用户的用电特征和用电需求，同时获取周边天气、经济情况等信息，根据分析结果为用户提供智能用电建议。

基于Agent行动图的作战建模方法

基于Agent行动图的作战建模方法蒲玮;李雄【摘要】To solve the problem of agent-based warfare modeling process without military concept model driven architecture during which military personnel plays a leading role, a warfare modeling method based on agent action diagrams (AAD) is proposed.First, the principium of the modeling method based on AAD is introduced.Then, static and dynamic conceptual modeling approaches for the warfare system based on AAD are presented by formal representations of agent action organization diagram, communication network diagram, act attribute diagram, and agent command interaction diagram, state behavior diagram,respectively.Further, an approach of transforming from the AAD conceptual model to the behavior simulation model frame is put forward, and the corresponding modeling tool based on AAD is designed and implemented.Finally, an instance of typical armored troop warfare modeling is used to verify the feasibility and effectiveness of the proposed method.%针对一般的基于Agent作战建模过程中没有实现军事人员主导下的军事概念模型直接驱动的问题,提出一种基于Agent行动图的作战建模方法.在给出基于Agent行动图建模基本原理的基础上,区分Agent行动组织结构图、通信网络图、动作属性图,提出了基于Agent行动图的作战系统静态概念模型建模方法,区分Agent行动指挥交互图、状态行为图,提出了基于Agent行动图的作战系统动态概念模型建模方法;进一步建立了Agent行动图概念模型到行为仿真模型框架转换方法,并设计实现了基于Agent行动图的作战建模工具;最后以装甲分队典型作战行动建模为例,验证了方法的可行性与有效性.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2017(039)004【总页数】11页(P795-805)【关键词】Agent;作战建模;基于Agent的作战建模;Agent行动图【作者】蒲玮;李雄【作者单位】装甲兵工程学院陆军装备作战仿真重点实验室, 北京 100072;装甲兵工程学院陆军装备作战仿真重点实验室, 北京 100072【正文语种】中文【中图分类】TP391作战建模技术是军事科学研究的一种定量化的现代研究方法,在辅助决策、指挥训练等多个军事领域发挥着重要的作用。

基于Agent的建模方法ppt课件

▪ 2）在建立和分析人类社会中的交互模型和理论方面，MAS也可以扮演重要的角色。
▪ 由于Agent建模的思想来源于以上两个基本的推动力，需要再次强调Agent 在建模中的角色：
▪ 1） Agent是一个自治的计算实体。
▪ 2）智能性是指Agent在变化的环境中灵活而有理性地运作，具有感知和效应的能力。
▪ 5）反应性。Agent能够感知其所处的环境，可能是物理世界，或操纵人机界面的用户，或与它进行交互和通信的其他Agent等等。并能及时迅速地作出反应以适应环境变化。
▪ 在一些特定领域的研究，特别是人工智能领域的研究，还赋予Agent一些更高级的特性，使其更符合于所研究对象的特征：
▪ 1）理性。Agent没有相互冲突的目标。
▪ Agent通信语言(ACL:Agent Communication Language)等等。
▪ 由于Agent 具有巨大的研究优势和应用前景，九十年代以来，Agent已成为了计算机领域和人工智能研究的重点前沿；与此同时，许多
领域都在借鉴或采用该概念进行本领域的研究工作。本章主要介绍基于Agent 的建模方法，以及用于Agent建模和仿真的Swarm平台和应用实例等。
▪ 2）诚实性。Agent 不故意传播虚假的信息。
▪ 3）友好性。 Agent 总是尽可能地完成其他 Agent的请求。
2. 特性综合：
▪ 可以看出，Agent的特性常常因为应用的不同领域而有所不同，也就形成对Agent 的不同理解或定义。但是，自治性是Agent概念的核心。在实际应用中， Agent常被分为三种类型：
▪ 类型Agent:描述特定实体或某一类实体。
▪ 集中服务Agent(多Agent)：为多个Agent提供特定的服务或一组服务。

基于Agent的智能网络教学模型

基于Agent的智能网络教学模型引言随着信息技术的不断发展，教育方式和内容也在不断改变。

网络教学成为了教育领域中新解决方案之一，其通过网络平台向学生提供全方位的学习资源和服务，改变了传统学习方式和学习途径。

然而，在网络教学中存在着教师与学生互动困难、学生学习主动性差、学习成效不佳等问题，制约着网络教学的应用和发展。

因此，研究如何构建一套符合学习规律的智能网络教学模型，成为了当下教育领域中的研究热点之一。

本文将介绍一种基于Agent的智能网络教学模型，旨在解决学习过程中面临的困境，提高学习效果和质量。

基于Agent的智能网络教学模型Agent概述Agent是指一种可自主决策、可自主学习、可主动交互的智能体。

在智能网络教学中，Agent作为学习者的代表，能够准确定位学生的知识水平和学习需求，能够确保学生在学习过程中达到最佳的学习效果。

Agent的组成1. 基础Agent基础Agent主要负责分析学生的学习数据，根据学生的学习状态和特点推荐相应的课程资源，并根据学习效果调整课程内容和难度，确保学生在适当的时间内掌握知识点。

2. 资源库Agent资源库Agent是基于知识图谱建立的，主要负责管理各类课程资源，并将其整合为一个统一的体系。

当学生需要学习某个知识点时，资源库Agent能够在大量的知识点中迅速找到相应的资源，提供给学生。

3. 交互Agent交互Agent主要通过学习者与系统的多模态交互，包括语言、手势、表情等方式，实现提供个性化的学习过程跟踪和个性化的学习反馈。

4. 评估Agent学习评估是智能网络教学模型中必不可少的环节，通过评估Agent对学生的学习效果进行监测和评估，确保学生的学习达到预期的效果。

实践应用基于Agent的智能网络教学模型在现实应用中需要与学科内容、学习计划、评价机制等因素合理搭配，能够使教育模式更加多元化、人性化。

通过与现有的教学模式相结合，基于Agent的智能网络教学模型既能够发掘学生的学习潜能，提高学习的积极性和主动性，又能够使教师能够更好地把握学生的学习状态和反馈，从而实现学习的个性化、差异化和优质化。

基于多Agent的计算机生成兵力建模与仿真

概念阐述
多Agent是指由多个自主的智能体组成的系统，这些智能体能够协作完成某一任务。在计算机生成兵力中，多Agent被广泛应用于模拟军队不同单位或部门之间的协作与通信。建模与仿真则是指通过建立模型来模拟实际系统或过程的行为，并对其进行评估和优化。
方法与技术
基于多Agent的计算机生成兵力建模与仿真的方法与技术包括以下步骤：
感谢观看
案例分析
以一个实际应用的多Agent计算机生成兵力建模与仿真案例为例，说明建模与仿真过程和实现效果。该案例旨在模拟现代战场上的多国联合军事行动。
1、需求分析：模拟战场环境包括多种作战单位，如坦克、步兵、战斗机等，不同单位之间需要进行协同作战。因此，需要建立多Agent计算机生成兵力模型，实现不同单位之间的自主行为和协作。
3、多Agent系统的协调和同步问题也是一大挑战，需要合理的设计和调试。
未来展望
随着技术的不断发展，基于多Agent的计算机生成兵力建模与仿真将会在以下方面取得进展：
1、Agent智能水平的提升：随着深度学习、强化学习等技术的不断发展， Agent的智能水平和自适应性将得到进一步提升；
2、战场环境和 Agent模型的精细刻画：通过更加精细的建模方法和高效的计算技术，可以更加真实地模拟战场环境和 Agent的行为；
3、多Agent协调和同步机制的优化：针对现有问题，采用更加优化的协调和同步机制，提高多Agent系统的协同能力和效率；
4、大规模分布式仿真：通过分布式技术和云计算平台，实现大规模、分布式多Agent仿真，提高仿真效率和性能；
5、多层次决策支持系统：结合机器学习和人工智能技术，为军事决策者提供多层次、多角度的决策支持。
1、需求分析：明确仿真目的和需求，确定计算机生成兵力的组成和功能。

基于Agent技术工作流管理系统模型实现方案

基于Ａｇｅｎｔ技术工作流管理系统模型实现方案目前大多数工作流管理系统都是独立地管理单个工作流，而忽视了工作流之间的资源约束关系，基于Agent的工作流管理系统能够有效地解决这个问题。

本文讨论了基于Agent的工作流管理系统，包括Agent技术、工作流参考模型、基于Agent技术工作流管理系统模型以及系统实现方案的设计思想。

标签：Agent 工作流管理系统参考模型工作流管理系统是利用计算机技术和信息技术作支持，使企业等组织机构的业务流程实现自动化。

当前，大多数工作流管理系统都是独立地管理单个工作流，忽视了工作流之间的资源约束关系，而基于Agent的工作流管理系统能够有效地解决这个问题。

Agent具有某种程度的类人性，其本意就是要代替人(或协助人)完成某些工作。

工作流管理系统作为一种群件系统与Agent系统有着某种相似的特点，都满足分布式的协同工作系统，因此Agent系统非常适合应用于工作流管理系统，尤其是设计分布式工作流控制结构。

一、Agent技术关于Agent目前还没有统一的明确定义，一般来说，Agent是指可以代替用户完成简单、重复的操作，具有一定代理性的智能化软件。

基于Agent的工作流管理系统，组织机构内的每个资源(包括人员、设备和数据库等)都有一个Agent 与之相关联。

按其实现的功能不同，Agent可以分为以下3类：1.接口Agent：其主要功能是管理人员资源，在其他Agent看来，它是代表用户参与活动的主体。

2.任务Agent：其主要功能是解释过程定义、控制过程实例的执行(包括创建、激活、暂停和终止等)、活动的调度、工作流控制数据的维护，以及与执行中的管理和监控等等。

当启动一个工作流时，与之相对应就创建一个任务Agent。

3.资源Agent：与除人员资源以外的其他资源相关联，如打印机、数据库。

当接口Agent或任务Agent要访问数据资源或使用某个设备时，它就向与之相关的资源Agent发送请求，资源Agent负责管理该项资源，它执行请求并将操作结果返回给请求者。

浅谈基于Agent的智能网络教学模型

浅谈基于Agent的智能网络教学模型摘要：随着Internet的蓬勃发展，网络教育已经深入千家万户。

Agent（智能主体）是当代计算机科学前沿研究方向之一，Agent技术与网络教育的结合，将会为远程教育开辟一个新的局面。

关键词：网络教育智能主体系统模型中图分类号：TP393；G640 文献标识码：A 文章编号：1003-9082（2014）06-0002-01一、网络教学随着计算机网络技术的发展和普及，基于网络的远程教学日益受到各国的重视。

网络教学既是一种教育手段，也是一种学习方式，一种新的教学理念。

网络教学克服了传统教学方式的不足，突破了时间、空间的限制，任何学员在任何时间，在任何有网络条件的地点，都可以选择适合自己的学习内容，真正地实现了随时学习。

网络教学也为学习者提供了统一、开放的学习平台，学习者不受年龄、职业等条件的限制，全体社会成员都可获得均等的教育机会。

从某种程度上讲，网络教学带来了教学模式的根本变革——从以“教”为主变成了以“学”为主，扬弃了“教师讲，学生听”的班级教学方式，代之以人机互动、网上实时交流和在线答疑等多种形式。

虚拟现实技术的应用也帮助学员更好地掌握一些操作性强的技能学习，比如电脑上模拟驾驶等。

当然，网络教学也不是万能的。

据初步调查，有相当一部分学习者在网络教学时，会遇到不同程度的困难。

主要是因为网络教学也存在一些不足：（1）以视频、文本等教学资料呈现为主，学员被动学习。

（2）知识不连贯、分散，学员面对的往往是知识的海洋，无从下手。

（3）对不同教育程度、不同认知水平的学员采用了相同的教学过程和策略，没有做到针对不同学员“因材施教”。

（4）缺少有效、实时地教学反p4.社会性：Agent可以通过某种Agent协作语言与其他Agent或人进行交互和通信；5.适应性：可以对先前的经验进行积累，由使用者的喜好来决定自己的行动。

6.移动性：Agent作为一个活体，它能够在互联网上跨平台漫游，以帮助用户搜集信息，它的状态和行为具有连续性。

基于Agent的BDI理论模型

Agent-based model of BDI基于Agent 的BDI 理论模型分析[摘要]主要分析了从意识立场出发的一种思维状态模型,即BDI 模型。

该Agent 模型的基本思维属性主要由信念、愿望和意图构成，通过两种方法的分析，如何使Agent 达到理性的推理和理性的决策目标。

1.Agent 相关技术1.1 Agent 概念Agent 应当包括:自主性、主动性、反应性、移动性和社会性等优良特点。

由以上Agent 的特性可以给Agent 一个简单的定义：Agent 是代表用户和其他程序，以主动服务的方式完成一组操作的机动计算实体。

智能Agent 不能在环境中单独存在，而要与多个智能Agent 在同一环境中协同工作，协同的手段是相互通信，但每个智能Agent 都是主动的、自治的工作。

1.2 Agent 的分类Agent 的特征、控制结构、生存环境、实现语言以及应用领域等都可以作为分类依据。

如根据Agent 在MAS 中所处的位置可以分为末端Agent 和中间Agent 。

末端Agent 又可分为提供服务的Agent 和接受服务的Agent 。

根据Agent 所完成的主要功能又可以分为界面Agent 、移动Agent 和信息Agent 等。

2.基于Agent 的BDI 模型BDI 模型的哲学基础是巴拉特曼（M. E. Bratman ）的理性平衡。

基于Agent战场仿真实体模型研究与实现

随着科技的不断发展和进步，Agent战场仿真实体模型将会不断完善和优化，进一步提高其逼真度和实时性。随着应用领域的不断扩展，该模型将会与其他技术进行融合和创新，例如虚拟现实技术、增强现实技术、智能传感器技术等，从而为军事领域和社会发展创造更多的价值。
参考内容
随着制造业的快速发展，数控加工技术已成为制造领域的重要支柱。在实际生产过程中，为了减少成本、提高生产效率和产品质量，仿真技术被广泛应用于数控加工领域的各个环节。本次演示旨在探讨基于实体的数控加工仿真关键技术的研究与实现。
结论
本次演示对虚拟战场电磁环境建模与仿真技术进行了研究，分析了其现状、存在的问题和未来发展趋势。结果表明，虚拟战场电磁环境建模与仿真技术在军事决策中具有重要意义，但目前仍存在真实感不足等问题。未来，需要进一步发展和完善该技术，提高其真实感和智能化水平，并加强与其他仿真技术的融合，为军事决策提供更加科学、准确的依据。
Agent战场仿真实体模型的应用展望
Agent战场仿真实体模型在相关领域具有广泛的应用前景，例如军事训练、作战计划、武器装备研发等。在军事训练方面，该模型可以为指挥官提供逼真的战场环境和作战对手，帮助他们进行战略规划和战术决策的练习和评估。在作战计划方面，该模型可以帮助指挥官仿真敌方的行动和反应，从而制定更加科学和有效的作战计划。在武器装备研发方面，该模型可以模拟武器装备的性能和表现，帮助研发人员对其进行测试和评估。
Agent技术在复杂系统分布仿真中的应用主要体现在以下几个方面：
1、划分系统为独立子系统：通过将系统划分为多个Agent，我们可以实现对每个Agent的独立模拟，从而更高效地进行仿真。
2、模拟交互和合作：Agent之间的交互和合作是复杂系统的重要特征。通过 Agent技术，我们可以模拟这些交互和合作，从而更真实地反映系统的行为。

基于 agent 的交通仿真模型设计与应用

基于 agent 的交通仿真模型设计与应用交通问题一直是城市发展中面临的重要挑战之一。

随着城市人口的不断增加和汽车数量的快速增长，交通拥堵、公共交通系统不完善等问题愈发突出。

为了解决这些问题，研究人员开始采用基于 Agent 的交通仿真模型，以模拟和分析交通系统的运行情况，并提出相应的改进措施。

一、Agent 的概念和特点Agent 是指能够自主行动、感知环境并与环境进行交互的实体。

在交通仿真中，Agent 可以是车辆、行人或者其他交通参与者。

与传统的公式建模方法相比，Agent 的仿真模型更加灵活，能够更好地模拟交通系统中的复杂行为和相互影响。

Agent 的特点之一是个体性。

每个 Agent 都有自己的特定属性和行为规则，例如车辆有速度、加速度、转弯半径等参数；行人有移动速度、决策规则等。

这些个体性的特点使得整个模型更加真实和准确。

另一个特点是自适应性。

Agent 可以根据环境的变化调整自己的行为。

例如，在模拟交通拥堵时，Agent 可以通过选择不同的路径来避开拥堵区域，以保证自己的行驶效率。

这种自适应性使得模型能够更好地应对不同的交通情况。

二、基于 Agent 的交通仿真模型的设计基于 Agent 的交通仿真模型的设计过程包括以下几个关键步骤：环境建模、Agent 行为建模和仿真实验。

1. 环境建模环境建模是指对交通系统的空间布局和道路网络进行建模。

在建模过程中，需要考虑交通设施、道路拓扑结构、交叉口等要素。

可以利用地理信息系统（GIS）等工具对这些要素进行数字化，以便更好地分析和模拟。

2. Agent 行为建模Agent 行为建模是模拟每个交通参与者的行为和决策规则。

例如，车辆可以通过规划最短路径、遵守交通规则、避免碰撞等方式来确定自己的行驶方式。

行人可以根据环境的安全性、路径效率等因素选择最佳路线。

3. 仿真实验在设计完成后，可以进行仿真实验以验证模型的有效性。

可以通过调整不同参数、路网结构等来模拟不同的交通情境，并观察 Agent 的行为和系统的运行情况。

基于Agent的复杂系统建模与仿真探析

基于Agent的复杂系统建模与仿真探析作者：张智来源：《科技资讯》 2012年第9期作者简介：张智(1986.06.24),男,汉族,广西柳州人,硕士研究生,主要研究方向:控制科学与工程.张智（武汉理工大学自动化学院湖北武汉 430070）摘要：近年来，随着我国科学技术水平的不断进步，推动了人工智能领域的发展，Agent以其自身诸多的特点，被广泛应用在各种系统的建模与仿真当中，并且均取得了较为显著的成果。

基于此点，本文首先对Agent的定义及其基本属性进行介绍，并在此基础上对基于Agent的复杂系统建模及仿真进行研究。

关键词：Agent 复杂系统建模仿真中图分类号：TP27文献标识码:A文章编号：1672-3791（2012）03（c）-0000-001 Agent的定义及其基本属性1.1 Agent的定义对于Agent的研究早期是由人工智能领域兴起的。

当前，这一技术已经从产生阶段过渡到了发展阶段，虽然依旧未曾达到完全成熟的阶段，但多Agent系统却已经被人们认可。

在各种应用Agent的系统当中，其定义均有所不同，直至目前为止尚且没有一个较为统一的定义，无论Agent的定义是否统一，其必须具备的就是智能性，这是一个毋庸置疑的问题。

有的学者认为Agent实质上就是一个实体，可将其状态看做是由能力、选择、信念以及承诺等部分组成的。

从广义的角度上讲，Agent可以使一个组织、一个机器或者是一个人。

Agent一词在词典中的解释为扮演其它角色者，但硬要将之应用到计算机领域当中该定义又显得较为笼统。

如何才难更准确具体的刻画出Agent的定义一直以来都是诸多学者研究的重点。

笔者认为想要真正明确其定义，就必须了解Agent的更多属性，通过这些属性可以从不同的侧面对Agent进行刻画。

1.2 Agent的基本属性Agent的基本属性如下：自主性。

不需要外部任何的直接干涉也能够自行行动，并且对内部的状态具有一定程度的控制能力，可按照其自身的经验行事；交互性。

基于移动Agent的Web服务系统模型研究与构建

基于移动Agent的Web服务系统模型研究与构建
冯锋
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2008(018)002
【摘要】随着电子商务应用的不断发展,对于基于Web的网络服务的要求不断增强.在分析了Web服务现状的基础上,指出了其存在的不足,并阐述了移动Agent节约网络带宽、负载均衡、并行计算等方面的应用优势,结合这些优势,给出了一个基于移动Agent的Web服务系统框架模型.该模型通过可信Web服务中心监管Agent及其宿主的行为,从而在一定程度上解决了Web服务以及移动Agent的安全问题,从而建立了一个安全、可靠的基于移动Agent的Web服务系统,并对解决移动Agent的安全问题作了有益的探讨.
【总页数】4页(P247-250)
【作者】冯锋
【作者单位】宁夏大学数学计算机学院,宁夏,银川,750021
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于移动Agent的Web服务数据管理模型的研究 [J], 张晶
2.基于语义web的高校毕业生就业信息服务系统本体构建研究 [J], 崔新会;何志强
3.基于Web挖掘的数字图书馆个性化信息服务系统模型构建 [J], 高英莲
4.基于Web和作物模型的棉花气象服务系统构建 [J], 王森; 王雪姣; 白书军; 吉春容; 胡启瑞; 郭燕云
5.基于WebGIS的森林公园旅游服务系统构建研究 [J], 贾晓亮
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。