基于多Agent技术的协同诊断策略研究
协同生产管理及其多agent优化方法研究
协同生产管理及其多agent优化方法研究近年来，随着软件技术和工业工程的发展，人们正在探索更高效的企业管理模式。
促进企业生产绩效的协同生产管理（CIP）和多agent 优化方法（MOA）已成为重要的研究课题。
虽然它们在实践中有很大的效果，但仍然受到许多技术和管理上的限制。
本文探讨了协同生产管理和多agent优化方法的概念，研究了其实践方法，分析了其优点和局限性，以及提出针对其它问题的解决方案。
一、协同生产管理在智能制造领域，协同生产管理（CIP）是一种可以提高工厂管理和设备绩效的实践方法。
它是一种积极的方法，可以在减少资源消耗的情况下提高产品的质量。
协同生产管理的主要理念是灵活的、多元化的执行与生产管理，将生产流程从统一的线性过程转变成基于多指标优化的自适应流程，从而达到效率提高和质量改善的目的。
协同生产管理的关键技术是动态变换，即分析生产过程中各种参数之间的相互关系，并根据其最优变换，实时调整工作方式，提高生产效率。
协同生产管理还可以通过协同决策模型为企业提供从计划到决策的完整解决方案，并找到最优的生产路线。
二、多agent优化方法多agent优化方法（MOA）是一种智能优化技术，是基于多agent 智能系统的一种分布式优化算法，可以模拟复杂的企业管理过程。
MOA 的核心技术是个体学习，可以有效的控制多种参数，让原本简单的生产过程变得更加复杂，更加有效。
MOA是一种结合了协调、协作、竞争和学习机制的智能系统，通过学习现在系统中的模型，发现并优化各种参数，从而达到更高的效率。
在企业管理中，MOA可以帮助企业实现规划-操作-反馈的管理循环，实现自动优化和调整，使得企业可以达到更高的效率。
三、分析优点和局限性协同生产管理和多agent优化方法各有优点和局限性：优点：1、能够实现自动优化，进行更加精准有效的调整，从而提高产品质量；2、可以更好地管理企业资源，更有针对性地分配资源，降低成本；3、可以让企业更好的满足市场的变化，更加灵活的应对技术的变化。
基于多agent模型的产学研合作机制研究
基于多agent模型的产学研合作机制研究近年来，科学技术的飞速发展，使得个人能够快速地建立起与他人的网络关系，同时，这种以知识分享为导向的知识社区及其他跨境经济社会活动也正在加速发展。
经济学家们发现，产学研合作有助于企业获得创新的纽带，从而推动企业的技术创新。
在这种背景下，研究如何改进产学研合作模式就显得尤为重要。
基于多agent模型的产学研合作机制研究是一项基于多agent 理论的相对较新的研究领域，目的是研究不同个体之间的相互作用，从而有效推动产学研合作的发展。
具体而言，基于多agent模型的产学研合作机制研究旨在通过机制设计，创建一个有效的合作环境，以满足参与方的合作需求。
该机制研究以建立一个可信的信息及其传播环境为基础，其中有许多因素可以影响合作。
因此，研究者必须考虑它们之间的联系，分析它们对产学研合作机制的影响，并以此为基础制定有效的机制。
基于多agent模型的产学研合作机制研究，旨在充分分析合作过程中参与方之间的合作关系，以推动产学研的合作发展。
研究者可以运用多agent模型应用于探究参与方之间的合作关系，设计有效的产学研合作机制，以有效地提高参与方的经济效益及社会效益。
首先，研究者要分析参与者之间的利益关系，深入挖掘参与者之间的合作可能性，从而设计符合参与者利益的完善的产学研合作机制，以促进真正的联合创新。
其次，研究者还可以运用多agent 模型，研究合作过程中参与方之间的信息分享情况，并建立一个可信的信息传播环境，以保证参与者之间的信息安全。
此外，研究者还可以运用多agent模型，研究合作过程中参与方之间的协作关系，努力建立一种以公平为基础的参与合作环境，以促进联合创新与合作发展。
在研究结束之后，研究者需要深入分析参与者之间的合作关系，指导企业如何通过多agent模型的产学研合作机制，有效的推动企业的创新。
同时，企业也应该了解合作过程中参与方之间的信息分享情况，针对可能存在的风险提出有效的防范措施，以避免发生安全事件的发生。
多agent协作团队的学习方法研究
究
目录
01 多Agent协作团队的 学习方法研究
03 沟通交流
02 明确任务 04 合作共享
多Agent协作团队的学习方法研 究
随着技术的发展，多Agent协作团队在越来越多的领域得到应用。多Agent协 作团队是由多个智能体组成的，每个智能体都有自己的任务和职责，通过相互 协作共同完成任务。本次演示将探讨多Agent协作团队的学习方法研究，具体 围绕以下三个关键词展开讨论：明确任务、沟通交流和合作共享。
1、在明确任务的基础上，制定个性化的学习计划每个Agent可以根据自己的 任务和职责，制定个性化的学习计划。这可以帮助 Agent更好地掌握所需的 知识和技能，提高自己在团队中的工作效率和贡献。
2、通过沟通交流，实现信息共享和思维碰撞多Agent协作团队应该鼓励每个 Agent积极参与沟通交流，分享自己的观点和需求。通过信息共享和思维碰撞， 可以促进多元化的想法的产生，为解决问题提供更多的方案。
明确任务
在多Agent协作团队中，明确任务是首要前提。为了有效地完成协作，每个 Agent都应该清楚自己的任务和职责，以确保整个协作过程有序且高效。在明 确任务方面，可以采用以下方法：
1、定义Agent的职责和角色在多Agent协作团队中，每个Agent都有自己的专 业知识和技能。因此，首先需要对每个Agent的职责和角色进行明确的定义， 以确保每个Agent在协作过程中能够各司其职、发挥所长。
3、合作共享，共同解决问题和取得成果多Agent协作团队应该建立合作共享 的文化，鼓励每个Agent分享自己的技能、知识和经验。在面对问题时，可以 组织团队成员共同探讨解决方案，集思广益，提高问题解决效率和质量。同时， 对团队共同成果进行及时总结和分享，以便整个团队能够从中学习和借鉴。
多Agent故障诊断模型及协同技术研究
【 摘 要】针对 复杂 故 障诊 断领域 中多 Ａｇｎ 系统 应用 存 在 的 问题 ， 出了一种 多 Ａｇｎ ｅｔ 提 ｅ ｔ协 同故 障诊 断模 型 ，同 时对 多 Ａｇｎ ｅ ｔ间协作 的关键 技 术提 出 了改进 的黑板模 型与 消息传 送 结构 相结 合 的通 信机 制 等 ，并 以三相 异步 电
ｗａ ａ ｂ ｅ ａ ｐ ｏ ｅ ｔ ｂ ｅ ｓｂ ｅ ａ ｄ ｅ ｆ ｃ ｉ ｅ ｔ ｒ ｕ ｈ ｎ ｅ ａ ｐ ｅ ｏ ｈ ｅ —ｐ ａ ｅ ａ ｙ ｃ ｒ ｎ ｕ ｍｏ ｏ ｅ ｒｎ ａ ｌ ｙ ｈ ｓ ｅ ｎ ｐ ｒ ｖ ｄ ｏ ｅ ｆ ａ ｉ ｌ ｎ ｆｅ ｔｖ ｈ ｏ ｇ ａ ｘ ｍ ｌ ｆ ｔ ｒ ｅ— ｈ ｓ ｓ ｓ ｎ ｈ ｏ ｏ ｓ ｔ ｒ ｂ ａ ｉｇ ｆｕ ｔ ｄ ａ ｎ ｓｓ ｉｇ ｏ ｉ ．
这 种 模 型 的优 点 是 可 以动 态 地 增 减 诊 断 Ａ ｅｔ ｇｎ，
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ＫＥＹＷ ＯＲＤ ｆｕ ｔｄａ ｎ ｓｓ Ｓ ａ ｌ ｉｇ ｏ ｉ，Ｍ ＡＳ ｍｏ ｅ ，Ｔ Ｓ ｆｎ ｙｍｏ ｅ 。ｂａ ｋ ｏ ｒ ｄ １ ｏ ｔａ ｔｎ ｔ ｒ ｒ ｔｃ ｌ ｄｌ ｕ ｎ ｄ ｌ ｌｃ ｂ ａ ｄ ｍｏ ｅ ．ｃ ｎ ｒｃ ｅｗｏ ｋ ｐ ｏ ｏ ｏ
协同生产管理及其多agent优化方法研究
协同生产管理及其多agent优化方法研究大日益增的生产规模和复杂性给企业的管理带来了巨大的挑战，协同生产管理是应对这一挑战的有效方法之一。
本文从理论和实践两个方面探讨了协同生产管理及其多agent优化方法研究。
首先阐述了协同生产管理系统（CPM）的背景和内容，以及它对企业价值链的重要影响。
然后讨论了CPM系统的基本组件和关键技术。
第三，分析了协同生产管理的优点，包括改善组织的组织效率，增加产品质量，提高产品和服务的可定制性，缩短产品的开发时间等。
最后，讨论了关于多agent优化方法在CPM系统中的应用，着重介绍了模糊系统技术、规则挖掘、人工智能和网络工具等技术在CPM系统中的实践应用和未来发展前景。
企业协同生产管理即CPM，是指企业将其综合布局，经营活动和经营策略集中起来，以实现高级管理目标的一种管理模式。
CPM可以提高企业的经济效益，有效地提高组织的运行效率，改善现有组织体系的控制能力。
企业CPM系统的核心组成部分有生产计划，运营管理，财务管理，物流管理，质量管理，安全管理和维护管理等等。
以运营管理来看，企业通过CPM系统，可以更好地协调组织内部各部门之间的关系，加强对内部各流程的监控，实现从计划到执行的连续性管理，有效提升生产效率。
多agent优化方法是CPM系统的重要组成部分，是综合考虑大量不确定因素，有效分配资源，降低协作过程成本，解决协作过程复杂性的一种有效方法。
多agent优化方法可以在计算机环境中使用，其中代理可以针对复杂的生产情形，以合作的方式进行有效的运营管理。
模糊系统技术是多agent技术的典型应用，它可以有效的处理复杂的决策问题，弥补传统运筹学技术的不足。
更具体地说，模糊系统技术可以有效地进行工厂设计、机器选型、物料控制等复杂的优化，以提高企业的生产效率。
另外，规则挖掘也是多agent技术的重要应用，它可以帮助管理者快速识别出数据中有意义的规律，从而提升决策效率。
人工智能技术，如机器学习算法和神经网络，也可以有效地解决多agent优化问题。
基于Multi-Agent理论的飞机故障协同诊断模型研究
2017年第24卷第7期基于Multi-Agent 理论的飞机故障协同诊断模型研究P 陆江华1徐贵强2(1.成都航空职业技术学院航空工程学院，四川成都610100;2.成都航空有限公司技术工程办公室，四川成都610200)摘要：随着我国民航事业的迅速发展，如何保障飞机的飞行安全成了日益重要的问题[1]。
解决这一问题的关键就是及 时准确地对故障进行分析和诊断。
根据飞机远程故障诊断的实际需求及当前基于角色的协同诊断模型中存在的问题， 应用Multi-Agent 理论对民航飞机远程故障的协同诊断做了一些探索性研究。
关键词：飞机故障诊断；Multi-Agent 系统；协同机制；UML 协作图 doi ：10.3969/j . issn . 1006 -8554.2017.07.0021基于Multi-Agent 的被动协同机制针对基于角色的飞机故障协同诊断模型存在的问题，将引人Multi-Agent 思想，定义参与诊断的实体的功能和结构，将其 封装为诊断Agent ,并对Agent 之间的协同机制以及Agent 与协 同环境之间的交互关系进行重点研究[2] 3。
1.1 诊断Agent 的功能在Multi-Agent 的协同诊断环境中，每个参与诊断的实体可 以抽象为一个诊断Agent 。
按照飞机故障诊断的实际需求，诊 断Agent 的功能如图1所示。
诊断Agent实时监控 知识获取 故障诊断 数据维护协同诊断11111故障提交过程监控决策提交决策评价图1诊断Agent 的功能1) 飞机运行状态数据的实时监控的功能:用户可以对飞机 运行状态数据进行实时观测，当出现异常数据时，诊断Agent 的实时预警机制会向用户发出提示。
2)飞机故障数据的特征信息获取:诊断Agent 对飞机故障数据提供了数据预处理功能，通过一系列模块操作，最终获取 飞机故障数据中的关键特征信息。
这是后续对故障信息进行 分析诊断的必要准备。
基于深度强化学习的多Agent协作决策研究
基于深度强化学习的多Agent协作决策研究随着智能化技术的快速发展，人工智能领域也取得了快速的发展。
无论在学术研究还是工业应用上，深度学习等技术都获得了广泛的关注和应用。
而多智能体协作决策也成为了人工智能领域内一个热门的研究方向。
在此，我们介绍一种基于深度强化学习的多Agent协作决策研究。
1. 多Agent协作决策的难点与挑战在多Agent协作决策中，需要考虑各个Agent之间的相互影响，同时还需要协调不同Agent之间的决策。
这些因素极大地增加了决策难度，使得多Agent协作决策成为一个极具挑战性的问题。
2. 深度强化学习带来的突破深度强化学习作为一种新兴的技术，可以在多Agent协作决策中得到应用，因为它可以使智能体从环境中学习到经验，并且智能体还能利用协同决策来提高系统的整体效率。
在多Agent协作决策任务中，确定行动方案就是最终的利益最大化问题。
深度强化学习是一种能够有效解决此类问题的方法。
3. 基于深度强化学习的多Agent协作决策研究在基于深度强化学习的多Agent协作决策方面，有很多研究方向，其中包括策略联合学习、多智能体规划、分布式强化学习等等。
在多智能体联合学习中，需要考虑到各个Agent之间的交互和协同，同时还需要保持整体行为的一致性。
在多智能体规划方面，需要考虑到多个智能体的任务分配和合作。
在分布式强化学习方面，需要考虑到如何有效地利用合作策略，有效利用计算机资源等问题。
这些方面构成了基于深度强化学习的多Agent协作决策研究的研究方向。
4. 研究应用基于深度强化学习的多Agent协作决策方案在很多领域都能够应用。
例如，在自主车辆、智能家居等领域，这种技术可以成功地实现多Agent之间的协同决策，从而有效地提高系统的工作效率。
在机器人领域，多Agent协作技术可以用于机器人之间的协同工作，从而实现高效的生产过程。
在金融领域，这种技术可以用于智能投资决策，从而提高收益。
综上所述，基于深度强化学习的多Agent协作决策研究是人工智能领域内一个重要的研究方向。
基于多Agent的协同设计系统研究的开题报告
基于多Agent的协同设计系统研究的开题报告一、选题背景及意义随着现代化科技的发展，设计工作越来越需要多个领域的知识和技能的有机结合，而且越来越复杂。
传统的设计方法已经不能满足现代设计的需求，需要一种更加高效的设计方式。
基于多Agent的协同设计系统能够将不同领域的设计人员和设计工具有机地结合起来，创造出更加优秀的设计。
这种设计方式已经在很多领域得到应用，比如汽车、航空、建筑等。
在现代企业竞争日益激烈的环境下，能够适应快速变化的市场需求，提高设计效率以及降低设计成本，成为了企业的重要目标。
因此，基于多Agent的协同设计系统的研究具有很高的实践意义和研究价值，能够推进设计领域的创新，提高设计效率，降低设计成本。
二、研究目的本研究旨在探究基于多Agent的协同设计系统的设计原理和实现方法，开发一种高效、可行的基于多Agent的协同设计系统，并将其应用于实际的设计项目中，以提高设计效率和降低设计成本。
三、研究内容和研究方法本研究的主要内容包括：1、多Agent技术理论研究。
主要研究多Agent技术的原理和基本概念，了解其在设计领域的应用，并对不同的多Agent系统进行比较分析。
2、协同设计系统的设计与实现。
根据设计需求开发基于多Agent的协同设计系统，包括系统功能的设计和实现，系统的框架、功能模块、算法等的设计与优化。
在系统开发过程中，采用面向对象的程序设计方法，使用Java、Python等编程语言进行开发。
3、系统实验和应用。
在设计系统完成后，进行系统实验和应用。
首先，对系统进行各项测试，包括可靠性测试、性能测试和功能测试，确认设计系统的正确性和稳定性。
然后，在实际设计项目中应用该系统，并与传统设计方法进行对比分析，验证设计效率、设计质量等指标的提高效果。
本研究采用了文献资料法、案例分析法和实验研究法进行研究。
文献资料法主要用于收集和整理相关的学术论文、专利和技术文献等；案例分析法用于比较分析不同的多Agent系统的优缺点，以及设计系统的功能和技术实现方案；实验研究法用于在实际设计项目中应用多Agent协同设计系统，并进行实验验证。
多Agent系统中合作与协调机制的研究
多Agent系统中合作与协调机制的研究1. 本文概述随着人工智能和分布式计算技术的快速发展，多Agent系统（MultiAgent Systems, MAS）作为分布式人工智能的一个重要分支，已成为复杂问题求解和智能决策支持的有效工具。
多Agent系统由多个自主、交互的智能体组成，这些智能体在无中央控制的情况下，通过相互合作与协调来共同完成复杂任务。
本文旨在深入研究多Agent 系统中的合作与协调机制，探讨如何设计有效的机制来促进Agent之间的协作，以提高系统的整体性能和效率。
本文首先介绍了多Agent系统的基本概念、特点及其在各个领域的应用背景。
接着，详细分析了多Agent系统中合作与协调的必要性和重要性，以及目前研究中存在的主要问题和挑战。
本文重点探讨了多种合作与协调机制，包括合同网协议、市场机制、协商机制以及基于多智能体强化学习的自适应协调策略等，并分析了这些机制的优势、局限性和适用场景。
本文还从实际应用的角度出发，通过案例分析，展示了多Agent 系统合作与协调机制在实际问题求解中的具体应用和效果。
本文总结了当前多Agent系统合作与协调机制的研究现状，并提出了未来研究方向和发展趋势，为多Agent系统的理论研究和实际应用提供了参考和启示。
2. 多系统基础理论定义：多Agent系统是由多个自主的、交互的Agent组成的系统，每个Agent具有局部感知、推理和决策能力。
挑战：动态环境下的适应性、大规模系统的可扩展性、复杂交互的建模。
3. 合作机制研究定义与合作模型：阐述合作在多Agent系统中的定义，介绍主要的合作模型，如合同网协议、市场机制等。
合作的基本原则：讨论多Agent系统中合作应遵循的原则，如互惠性、公平性、效率性等。
通信协议：分析多Agent系统中的通信机制，包括消息传递方式、同步与异步通信等。
协商策略：探讨Agent间的协商过程，包括协商协议、冲突解决策略等。
决策制定：研究Agent如何基于自身目标和系统环境进行决策，包括多属性决策分析、基于规则的系统等。
多Agent系统中的协同交互技术研究
多Agent系统中的协同交互技术研究多Agent系统是人工智能领域中的重要应用之一，它是建立在计算机和人类智慧基础上的集群智能系统。
多Agent系统可以看作是由许多相互作用、彼此协作完成某种任务的个体组成的一个网络。
在这个系统中，每个个体不仅具有自主性，而且可以通过与其他个体的交互来实现更高级的目标。
多Agent系统在许多领域中都具有广泛的应用前景，例如物流管理、机器人控制、智能监控等。
而协同交互技术则是多Agent系统中最基础，也是最核心的技术之一。
下面我们将从三个方面来探讨多Agent系统中的协同交互技术。
一、智能协作智能协作是多Agent系统中的关键技术之一，它通过让多个Agent相互协作，使整个系统达到更高级的目标。
智能协作的过程包括信息交互、资源共享、任务分配等。
在这个过程中，需要面对许多挑战，例如信息不完全、资源分配不均等问题。
为了解决这些问题，研究人员们提出了各种各样的策略。
例如，在资源分配方面，可以采用合作博弈的方法，通过奖励和惩罚来激励Agent之间的合作。
在信息交互方面，可以采用类似于语义网的技术，通过对信息进行语义化的表达和交流，从而避免信息不完全和误解的问题。
二、群体智能群体智能是指多Agent系统中的一种智能化过程，通过模拟自然界中的生态系统进行群体协作。
在群体智能中，不同的个体之间可以相互学习、相互适应，从而形成更加高效的协作方式。
群体智能的应用领域非常广泛，例如在自主机器人领域中，可以通过群体智能的方式，让机器人自主地执行协作任务。
在智能推荐系统中，也可以采用群体智能的方式，从而提高推荐系统的效率和准确率。
三、机器学习机器学习是指通过机器自身的学习和优化，来实现更加高效的任务处理。
在多Agent系统中，机器学习可以被应用到很多不同的方面，例如任务分配、决策制定等。
利用机器学习技术，可以实现多个个体之间的学习和知识共享。
例如在自动驾驶领域中，可以通过机器学习的方式，让车辆之间相互学习、相互适应，从而提高自动驾驶车辆在复杂环境中的处理能力。
基于多Agent交互的企业合作技术创新研究的开题报告
基于多Agent交互的企业合作技术创新研究的开题报告一、研究背景与意义随着信息化、网络化、智能化的不断发展，企业合作已成为一种趋势，多个企业合作开拓市场、共享资源、互相协助已经成为企业发展的重要方式之一。
同时，多Agent技术也成为智能化领域的研究热点，多Agent技术的应用已经扩展到电子商务、智能制造等多个领域。
在企业合作过程中，多Agent技术的应用可以帮助企业更好地进行协同、沟通和决策，从而提高工作效率和协作效果。
针对当前多个企业合作过程中的问题，如信息不尽兴、信息不对称、资源共享不充分等，多Agent技术可以帮助企业实现信息共享、资源共享、决策协商等目标，实现企业协同共进的局面。
二、研究内容本研究将以多Agent技术为基础，探讨如何在企业合作过程中利用多Agent技术实现协同、沟通和决策，并将研究主要内容分为以下部分：1. 多Agent技术的基础概念和原理。
2. 多Agent技术在企业合作过程中的应用。
3. 多Agent技术下的企业合作过程中的协同、沟通和决策实现方法。
4. 实例分析：利用多Agent技术实现企业合作过程中的协同、沟通和决策。
5. 结论与展望：总结多Agent技术在企业合作中的优势和不足，并展望多Agent技术在企业合作领域的未来应用前景。
三、研究方法本研究主要采用文献资料法、案例分析法、实验法等研究方法，通过对多Agent技术、企业合作过程等相关理论的研究分析，深入探讨多Agent技术在企业合作过程中的应用，通过实例分析，验证多Agent技术在企业合作中的实际应用效果。
四、预期成果本研究旨在探讨多Agent技术在企业合作中的应用，预期达到以下成果：1. 建立多Agent技术在企业合作中的应用模型。
2. 分析多Agent技术在企业合作中的优缺点。
3. 提出利用多Agent技术实现企业合作过程中的协同、沟通和决策实现方法。
4. 验证多Agent技术在企业合作领域的实际应用效果。
基于多Agent信息系统互操作协作机制研究的开题报告
基于多Agent信息系统互操作协作机制研究的开题报告一、研究背景和意义随着信息技术的不断发展，人们对信息化的需求也越来越高。
多Agent信息系统作为一种重要的信息化系统，已经广泛应用于各个领域。
在多Agent信息系统中，每个Agent都有自己的任务和能力，利用异构性资源进行分布式协作，从而达到更好的效果。
然而，由于多Agent信息系统的异构性、自治性和分布性，要想实现各个Agent之间的信息共享和协作，需要建立多Agent之间的互操作协作机制。
因此，研究多Agent信息系统互操作协作机制，对于提高多Agent的智能化水平和应用价值具有重要意义。
二、研究内容和方法本研究拟针对多Agent信息系统的互操作协作机制展开研究，具体内容包括：（1）多Agent信息系统的互操作协作机制研究概述；（2）多Agent信息系统的建模和仿真；（3）基于多Agent信息系统的互操作协作机制的设计与实现；（4）多Agent信息系统的性能分析与优化。
本研究采用的方法包括文献资料收集、实验仿真、算法设计和优化等方法。
对于多Agent信息系统的互操作协作机制研究，主要是通过对相关文献和研究成果进行深入分析和归纳总结，以及通过实验仿真和算法实现来验证研究成果的可行性和有效性。
在多Agent信息系统互操作协作机制的设计和优化方面，将采用基于模型的设计方法和基于应用场景的优化方法来进行研究。
三、研究难点和创新点本研究的难点主要有：（1）多Agent信息系统的异构性和自治性，如何实现各个Agent之间的互操作协作；（2）多Agent信息系统的协作任务分配和资源分配问题；（3）多Agent信息系统的性能分析和优化问题。
本研究的创新点主要有：（1）提出了一种基于多Agent信息系统的互操作协作机制，能够实现多Agent之间的信息共享和协作，提高多Agent的智能化水平和应用价值；（2）建立了多Agent信息系统的建模和仿真平台，可以对多Agent信息系统的协作机制进行评估和优化；（3）提出了基于模型的设计方法和基于应用场景的优化方法，可有效提高多Agent信息系统的性能。
基于多Agent系统的协同任务求解算法研究
基 于 多 Ａ ｅｔ ｇｎ 系统 的协 同任 务 求解 算 法研 究
曾锡 山‘ 宋美妍 张 小 波 ， ，
１ 华 南师 范大 学 计 算 机 系 ， 东 广 州 ５０ ３ ； ２ 华南 师范 大学 图书馆 ， 东 广 州 ５０ ３ ； ． 广 １６ １ ． 广 １６ １
３ 广 东工 业 大学 自动化 学 院 ， 东 广 州 ５ ０ ９ ） ． 广 １０ ０
为达 到这种 目的 ， 了改善任务执行 的硬件环境外 ， 可以改 除 还
义如下 ：
定 义 １ 任务 的形式 化描 述为 以下元 组 ： 任务 分解 前为 ＜７ ， ＇ ，＞； ０ 任务分解后为 ＜Ｋ， ， ，Ｇ ＞。 Ｔ Ｐ，，
ＺＥＮＧ — ｈ ｎ ， ｏ ｇ Ｍｅ — ａ Ｚ Ｘｉｓ ａ Ｓ ｎ ｉｙ ｎ ， ＡＨＮＧ ａ — Ｘｉｏ ｂｏ
（ ． ｅａｔ ｎ ｏ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅＳ ｕｈＣ ｉ ｏｍ ｌ １Ｄｐ ｒ ｔｆＣ ｍ ｕ ｒ ｉ ｃ， ｏｔ ｈｎ Ｎ ｒ ａ ｅ ｍｅ ｅＳｅ ａ Ｇ ａ ｇｈ ｕＧ ａ ｇ ｏｇ５ ０３ ， ｈｎ ； ｕ ｎｚｏ ｕ ｎ ｄｎ １６ １ Ｃ ｉ ａ ２ Ｌｂａｙｏ ｏ ｈＣ ｉ ｏ ａ ｎ ｅ ￣ ， ｎ ｎｚｏ ｕ ｎｄ ｎ １６ １ Ｃ ｉ ； ． ｉ ｒ ｒ ｆＳｕ ｈｎ Ｎ ｒ ｌＵ ｗ ｒ ｙ Ｇ ｇｈｕＧ ａ ｇ ｏｇ５ ０ ３ ， ｎ ｔ ａ ｍ ｓ ａ ｈ ａ ３ Ｃｌ ｇ Ａ ｔｍ ｔ ｎ Ｇ ａ ｇ ｏｇＵ ｉ ｒｔ ｅｈｏ ｇ ， ｎ ｎｚｏ ｎｎ ｄｎ １００ Ｃ ｉ ） ． ｏｅ ｅｏ ｕ ａｉ ， ｕ ｎｄ ｎ ｎ ｅ ｉ ｏ Ｔｃｎｌ ｙ Ｇ ｇｈ ｕＣ ｇ ｏｇ５０ ９ ， ｎ ｌ ｆ ｏ ｏ ｖ ｓｙｆ ｏ ａ ａ ｈ ａ
基于多Agent的协同设计模式
基于多Agent的协同设计模式李娜【期刊名称】《商洛学院学报》【年(卷),期】2011(025)004【摘要】传统的分布式协同设计模式由于缺乏信息交互、知识共享机制,已越来越难以适应日益发展的产品设计需要。
提出了一个基于多Agent的协同设计模型,根据协同设计环境和设计目标,该模型有效地考虑产品开发的全过程,从而缩短产品开发周期,降低成本,提高质量,快速响应用户需求。
%Because of the lack of information exchange and mechanism for knowledge sharing,traditional distributed cooperative design can not satisfy the development requirement of products design.A cooperative design model based on multiple agents is presented.The model effectively takes into consideration of the whole process of product development according to environment of cooperative design and design aims,thus,the development period has been decreased with a low investment,high efficiency,and quickly satisfying user requirement.【总页数】5页(P37-41)【作者】李娜【作者单位】商洛学院计算机科学系,陕西商洛726000【正文语种】中文【中图分类】TP302【相关文献】1.基于桥接设计模式的多Agent交通控制仿真 [J], 汤自安2.基于多视图的面向Agent软件设计模式分类方法 [J], 郭红康;赵军;徐华;3.基于多视图的面向Agent软件设计模式分类方法 [J], 郭红康;赵军;徐华4.复杂系统基于Agent的建模与仿真设计模式及软件框架 [J], 廖守亿;戴金海5.基于Agent的建模与仿真设计模式及软件框架 [J], 廖守亿;戴金海因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于多Agent技术的协同诊断策略研究
基于多Agent技术的协同诊断策略研究
胡建中;许飞云;贾民平;钟秉林
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2007(043)008
【摘要】针对已有诊断系统的知识可重用性差、问题求解能力不足的缺点,研究了基于多Agent技术的多专家协同诊断系统,给出了系统的体系结构.采用模糊积分方法进行多专家诊断的结论融合,为了寻找最优的模糊密度值,提出了利用遗传算法进行模糊密度值优化,提高基于模糊积分方法的多专家诊断结论融合精度.针对所提出的算法,结合工程实际数据进行了分析,结果表明了该方法的有效性.
【总页数】3页(P177-179)
【作者】胡建中;许飞云;贾民平;钟秉林
【作者单位】东南大学,机械工程学院,南京,210096;东南大学,机械工程学院,南京,210096;东南大学,机械工程学院,南京,210096;东南大学,机械工程学院,南
京,210096
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.电子政务环境下基于多Agent技术的协同办公系统设计 [J], 冯玉强;李燕
2.基于多Agent技术的企业协同框架研究 [J], 杨文恺;李海刚
3.基于多Agent技术的分布式协同设计结构的研究 [J], 冯相忠;高禹
4.基于协同管理理论的烟草物流协同策略研究 [J], 周婕
5.基于多Agent技术的分布式电气设备故障诊断系统的研究 [J], 杨廷方;曾植;周力行;徐强超
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基于多Agent无人机协同侦察任务规划模型
基于多Agent无人机协同侦察任务规划模型褚政;郭分林;粘松雷【摘要】This paper views programming model of UAV cooperative reconnaissance mission. In the conside of reconnaissance time interval and target load requirement, the paper decipts optimization deployment and attemper tactic of the different base�s UAV, and decipts multi⁃agent based simulation arithmetic of optimization search. The paper realizesde⁃ployment and mission programming model of UAV, and figures out the model�s outcome. The paper analyses some shortages of the model and arithmetic, and puts forward the betterment�s directions of the model lastly.%建立了多无人机协同侦察任务规划模型，在考虑侦察时间间隔约束和目标载荷需求基础上，给出了位于不同基地的无人机优化部署和调度策略，并提出了基于多Agent的优化搜索仿真算法，利用Matlab实现了无人机优化配置和任务规划模型，得出了无人机优化配置和任务规划方案，最后分析了模型算法存在的某些不足，提出了模型改进的方向。
【期刊名称】《指挥控制与仿真》【年(卷),期】2016(038)005【总页数】7页(P21-27)【关键词】无人机;多Agent;协同侦察;任务规划;优化搜索【作者】褚政;郭分林;粘松雷【作者单位】海军航空工程学院，山东烟台 264001;南昌陆军学院，江西南昌330103;海军航空工程学院，山东烟台 264001【正文语种】中文【中图分类】E917;TP18无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)是一种具备自主飞行和独立执行任务能力的新型作战平台[1]。
基于Agent的远程协同故障诊断系统研究
基于Agent的远程协同故障诊断系统研究
刘建辉;张俊利;王爽
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2006(14)1
【摘要】以机电设备故障诊断为目的,远程协同为手段,给出了远程协同故障诊断系统定义及CSCW、多AGENT系统在该领域的必然结合.介绍了Agent技术在系统中的基于改进合同网的任务协同管理应用,以及在专家系统知识库中路径搜索时采用了蚁群算法.最后,在某机器人网络系统中论证实现了系统设计思想,突出了本系统的智能性、开放性和协同性.
【总页数】4页(P39-42)
【作者】刘建辉;张俊利;王爽
【作者单位】西安建筑科技大学,机电学院,陕西,西安,710055;西安建筑科技大学,机电学院,陕西,西安,710055;西安建筑科技大学,机电学院,陕西,西安,710055
【正文语种】中文
【中图分类】TP277
【相关文献】
1.基于FIPA-Agent的变电站故障诊断系统研究 [J], 孟安波;陈少华;殷豪
2.基于移动Agent的FMS远程故障诊断系统研究 [J], 姚婷;王安
3.基于Multi-agent的电梯曳引机故障诊断系统研究 [J], 周娟娟;张广明
4.设备远程故障诊断与协同维护管理系统研究 [J], 曾嫘
5.基于多Agent和CSCW的协同远程教学系统研究 [J], 周勇;徐英卓
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基于多Agent的设备更新决策协同系统研究
基于多Agent的设备更新决策协同系统研究
胡立臣;刘立;丁予展
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2006(27)11
【摘要】分析了设备更新决策流程,指出了一些现有设备更新决策支持系统的不足,应用智能Java Agent模板设计与实现了一个基于多Agent的设备更新决策协同系统,详细地介绍了系统的体系结构以及应用智能Java Agent模板实现基于多Agent的设备更新决策协同系统的方法.
【总页数】4页(P1981-1984)
【作者】胡立臣;刘立;丁予展
【作者单位】中国北方车辆研究所,北京,100072;北京科技大学,土木与环境工程学院,北京,100083;北京科技大学,土木与环境工程学院,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于Multi-Agent协同测控模型新能源集热系统研究 [J], 白海涛
2.基于Agent的协同计划辅助决策系统研究 [J], 徐润萍;王树宗;顾健
3.基于多Agent的供应链协同信息系统研究 [J], 朱剑锋
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5.基于Agent技术的玉米生产管理协同决策系统研究 [J], 范瑾;诸叶平
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基于Agent的协同工作系统设计方法研究
基于Agent的协同工作系统设计方法研究李春生;王博;魏军【期刊名称】《计算机与数字工程》【年(卷),期】2012(40)11【摘要】计算机支持的协同工作(CSCW)旨在研究适应各种协同工作方式的灵活、开放、可扩充的系统体系结构.该文将面向服务的架构模式(SOA)和Agent技术应用于CSCW系统设计中,利用基于SOA的方式构建系统,并在用户工作环境中引入Agent实体,最终设计出一种新型的,具有良好的扩展性、灵活性以及智能性的协同工作系统体系结构.%Computer-Supported Cooperative Work (CSCW) is to study a flexible, open, scalable system architecture that can adapt to a variety of collaborative work. This article use Service-oriented architecture model (SOA) and Agent technology in the design of CSCW system, use SOA to build system and introduce Agent entity into work environment of user. Finally a new type of CSCW systems architecture is designed with good scalability, flexibility and intelligenc.【总页数】4页(P102-104,134)【作者】李春生;王博;魏军【作者单位】东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318;东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318;东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318【正文语种】中文【中图分类】TP311.5【相关文献】1.基于多Agent系统的虚拟仪器系统设计方法研究 [J], 王建彬;李震2.基于JACK平台的多Agent系统设计方法研究 [J], 杨永健3.基于语义和多agent的电子政务协同工作模型研究 [J], 琚春华;章朝华4.基于多Agent系统的自调节及协同工作的组合投资模型 [J], 王雪松;申群太5.基于JACK平台的多Agent系统设计方法研究 [J], 杨永健因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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功能分解等方面进行 & 复杂系统一般由一系列子系统或部件构 成 !每 一 子 系 统 或 部 件 有 其 固 有 的 功 能 !整 个 系 统 的 特 性 由 其 子系统或部件的特性以及它们之间的联接关系决定 ! 所以对一 个大系统可以根据其结构逐级分解为一系列子系统或部件 ! 分 解的结果必然是系统故障行为的逐层细化 ! 系统的故障行为的 分 解 的 最 终 结 果 表 现 为 系 统 某 局 部 零 件 ’或 部 件 (的 故 障 行 为 的综合和相互作用 & 在系统故障诊断过程中 ! 诊断单元诊断对 象的最小粒度不是某一单个故障 ! 而是某局部零件 ) 或部件 ( 所 可能发生的多个故障的集合 & 多诊断方法协同诊断联盟体系结 构如图 " 所示 &
东南大学 机械工程学院 南京 #(DEF&
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诊断联盟 "
多 &’()* 系统诊断融合策略
基 于 多 &’()* 技 术 的 诊 断 系 统 最 大 的 优 点 在 于 实 现 诊 断
诊 断 方 法
控 制
诊 断 方 法
控 制
系统的异构诊断系统的集成 ! 对诊断对象的诊断不仅仅局限于 一 种 诊 断 方 法 或 单 一 的 诊 断 方 案 ! 因 此 ! 基 于 多 &’()* 技 术 的 诊断系统是一种多诊断方法和多诊断方案的集成 ! 充分利用了 不同的诊断系统资源+ 其诊断结论的获得是建立在各个诊断
"
引言
设备状态监测与故障诊断技术已经在航空 $ 航天 $ 电力 $ 石
#
基于多 &’()* 技术的多诊断方法协同诊断体系
许多智能故障诊断系统已经广泛应用于现代制造过程的
化 $冶 金 等 领 域 得 到 了 广 泛 应 用 !取 得 了 显 著 的 社 会 效 益 和 经 济效益% 但是已研制出的诊断系统大都是针对单台或单类设 备 ! 可扩充性 $ 灵活性 $ 通用性差 ! 且各诊断系统之间相互独立 ! 即使是针对同类设备的诊断系统也不能进行有效的信息交换 和共享 ! 这种信息孤岛极大地限制了诊断系统的应用范围 ! 并 造成了巨大的资源浪费 % 随着分布式计算机网络技术 $ 人工智能技术和虚拟技术的 迅速发展 ! 远程分布式诊断网络的研究为解决上述 & 孤岛 ’ 效应 带来了一条可行的途径 % 近年来 ! 智能行为的主体 "&’()* ( 已经 成为人工智能的核心问题 ! 多 &’()* 技术在故障诊断中也开始 得到应用 +"!#,% 由于设备复杂程度的不同和运行环境的多变 ! 对 于 相 同 的 诊 断 对 象 !往 往 存 在 多 种 适 用 的 诊 断 方 法 !这 些 诊 断 方法在设备不同运行环境下的诊断能力是不同的 ! 多专家诊断 可以充分发挥各个诊断专家的特长 ! 提高诊断精度 +$%&,% 基于多
各个领域 ! 但是 ! 随着制造系统的不断发展 ! 这些已经存在的智 能故障诊断系统与实际的设备诊断的需求逐渐不相适应 ! 主要 表现在 ) *( # 单 个 诊 断 专 家 的 问 题 求 解 能 力 有 限 ! 难 以 满 足 复 杂 设 备诊断的需求 % *# # 对 于 大 型 复 杂 设 备 而 言 ! 基 于 规 则 的 知 识 库 系 统 的 建 立和一致性维护越来越困难 % *$ # 已经存在的独立的诊断系统具有不同的知识表示方法 和问题求解策略 ! 在对设备的诊断上体现出各个不同的优势 % *) # 单个系统开发商所研究的设备领域有限 % 仅仅依靠一种诊断方法或单一研究群体已经很难满足故 障 诊 断 的 要 求 !因 此 !多 诊 断 方 法 协 同 诊 断 成 为 解 决 问 题 的 一 种切实可行的方案% 多诊断方法协同诊断包含两个方面的含 义 ) 一是指具有不同的诊断目标和诊断知识的多个诊断专家通 过 协 调 和 协 作 !共 同 完 成 诊 断 任 务 +二 是 指 具 有 相 同 诊 断 目 标 但具有不同的诊断知识和推理机制的多个诊断专家通过协调 和协作 ! 完成同一诊断任务 ! 从而达到提高诊断精度的目的 % 对于系统诊断任务分解而言 ! 一般可以从对象结构分解 $
摘 要 ! 针对已有诊断系统的知识可重用性差 ! 问题求解能力不足的缺点 " 研究了基于多 &’()* 技术的多专家协同诊断系统 " 给出
了系统的体系结构 # 采用模糊积分方法进行多专家诊断的结论融合 " 为了寻找最优的模糊密度值 " 提出了利用遗传算法进行模糊 密度值优化 " 提高基于模糊积分方法的多专家诊断结论融合精度 $ 针对所提出的算法 " 结合工程实际数据进行了分析 " 结果表明了 该方法的有效性 $ 关键词 ! 协同诊断 %&’()* % 模糊积分 % 遗传算法 文章编号 !"EE\7!$$"*\EE’ #E!2E"’’7E$ 文献标识码 !; 中图分类号 !Y]"!
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