多agent集成方法在复杂系统故障预报中的应用

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多Agent系统研究综述

ｓｕＡＳａｅａｓｎｔｏｃｄｔｄｙｏｆＭｒｌｏｉｒｄｕｅ．Ｋｅｒ：Ａｇｅｔｙｗｏｄｓｎ；ＭｕｌｉＡｇｎｔＳｙｔｍ；ｃｍｐｅｙｓｅ；ｓｍｕｌｔｏｎｔ— ｅｓｅｏｌｘｓｔｍｉａｉ
第８卷第４期
２１０１年１２月
复杂系统与复杂性科学
Ｃ０ＭＬＥＸＹＳＳＴＥＭＳＡＮＤＣＯＭＰＬＥＸＩＴＹＣＩＳＥＮＣＥ
Ｖｏ．．１８Ｎｏ４
Ｄｅ．２ｃ０１１
文章编号：６２３１（０１０ — ０１０１７ — ８３２１）４００ — ８
实现工具和研究应用领域进行了简单的介绍。
关键词：ｅｔＭＡＳ复杂系统；真Ａｇｎ；；仿
中图分类号：Ｐ８Ｎ９Ｔ１；４
文献标识码：Ａ
ＳｍｍｎｒｎＲｅｅｒｈｏｕｔＡｇｎｙｔｍａｙｏｓａｃｆＭｌ－ｅｔＳｓｅｉ
ＺＡＮＧｈｏｐｎ，ＤＡＩＦｅｇ，ＷＡＮＧｅｇｚｉＨＳａ —ｉｇｎＣｈｎ —ｈ，ＺＨＡＮＧｎＱｉ
（ｎｔｕｅｏｎｆｒｔｇｎｅｉｇ，ＩｆｒｔｎＥｎｉｅｒｎｉｅｓｔ，Ｚｅｇｈｕ４００，Ｃｈｎ）ｔｏｎｏｍａｉｇｎｅｉｇＵｎｖｒｉｙｏｈｎｚｏ５０２ｉａ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｔｈｓｐｐｒｉｔｏｕｅｈｈｏｙｉａｅｎｒｄｃｓｔｅｔｅｒ，ｍｅｈｄｎｅｈｏｏｙｏｅｔａｄＭＡＳ（ｕｔｔｏｓａｄｔｃｎｌｇｆＡｇｎｎＭｌｉ — Ａｇｎｙｔｍ）ｅｔＳｓｅ，ｍａｎｉｃｕｉｇｔｅｃａａｔｒｔｃ，ｒｈｔｃｕｅａｄｔｐｆＭＡＳ，ｔｅｂｓｃｔｅ — ｉｎｌｄｎｈｈｒｃｅｉｉｓａｃｉｔｒｎｙｅｏｓｅｈａｉｈｏｒｎｒｓｎｒｇｅｓｏｏｓｌｉｇａｄｐａｎｎｌｏｉｈｙａｄｐｅｅｔｐｏｒｓｆｃｎｕｔｎｎｌｎｉｇａｇｒｔｍ．Ｔｈｏｔｒｎｈｐｌａｉｎｅｓｆｗａｅａｄｔｅａｐｉｔｃｏ

基于多Agent的复杂系统控制研究

基于多Agent的复杂系统控制研究随着计算机技术的快速发展和信息化时代的到来，人们对于建立高效的复杂系统控制技术的需求也日益增加。

其中，基于多Agent的复杂系统控制技术在诸多领域中具有广泛的应用前景，如航空航天、交通运输、能源管理、环境保护等。

本文将从多Agent系统的特点、应用现状以及研究进展三个方面来深入探讨多Agent技术的复杂系统控制研究。

一、多Agent系统的特点多Agent系统是由多个相互协作、互相影响的Agent组成的一种自组织系统。

Agent是指具有自主能力且能够与环境进行交互的个体。

在多Agent系统中，每个Agent都具有独立的决策能力和行动能力，但它们之间又需要协同合作完成某个任务。

多Agent系统具有以下几个特点：1.分布式性：多Agent系统中的Agent分布在不同的位置上，它们能够互相协作完成某个任务。

2.自组织性：多Agent系统中的Agent不需要外部指令来指导它们的行动，它们能够自组织形成一个复杂的系统。

3.异质性：多Agent系统中的Agent具有不同的特性、能力和行为模式，这使得系统更具有多样性和适应性。

4.弹性：多Agent系统中的Agent能够在环境变化的情况下自适应地调整自己的行为。

二、多Agent技术的应用现状多Agent技术在众多领域中都有着广泛的应用，其中最为典型的应用是在智能化交通管理系统中。

当前，城市交通管理已经成为社会发展中的重要课题。

而多Agent技术能够有效地实现道路交通系统的智能化，减少交通拥堵、提高道路利用率，并优化调度系统的性能。

除此之外，多Agent技术还被广泛应用于制造业、金融、医疗健康等领域，以优化系统性能和降低系统成本。

三、多Agent技术的研究进展多Agent技术在复杂系统控制研究中的应用越来越广泛，其研究进展也是日新月异。

目前，多Agent技术在以下几个方面有着重要的研究进展：1.多Agent系统建模：建立多Agent系统的数学模型，分析特定环境下的系统行为与动态特性。

Agent技术在智能故障库中的应用研究

Agent技术在智能故障库中的应用研究摘要：智能Agent 建模是一种描述复杂现象、研究复杂系统、实现复杂自适应性计算的有效手段。

它对于复杂系统具有无可比拟的表达力，为各种实际系统的研究提供了一种统一的框架。

重点是对基于Agent技术的通信装备智能故障诊断模型、推理逻辑进行探讨，并依据该智能库推理模型对某远程装备维修保障系统开发进行分析、设计和实现。

关键词：多智能Agent系统; 智能Agent通信语言; 高层体系结构; 智能故障库0 引言通信装备的备件在仓库保存时，保管单位一般只是在物理上进行比较简易保养，而在电性能上加电检测和保养十分困难，几乎没有条件进行。

而作为提供舰船通信部门使用的备件，维护其电气性能的正常才是最根本的目的，备件是要提供给维修单位替换实装中的故障单元进行实际工作的，仓库提供的备件电气参数是否符合要求，是否存在故障是非常重要的。

所以研制一种方便实用的加电保养和检测平台，用于通信装备备件仓库在备件保存时定期加电保养和检测以及出库时的电气性能判断，是非常急需的。

这种加电保养和检测平台不但为保管单位检测备件板提供了方便，而且为延长通信设备备件板的寿命提供了一种通用的保养手段。

1 Agent简介广义上Agent是指具有智能的任何实体，包括人类、智能硬件和智能软件。

到目前为止，对Agent给出的典型定义大致有以下两种：定义1：Agent是驻留于环境中的实体，它解释从环境中获得反映环境中所发生事件的数据，并执行对环境产生影响的行为。

定义2：Agent是能为用户执行特定的任务、具有一定程度的智能，以允许自主执行部分任务并以一种合适的方式与环境相互作用的软件程序。

Agent与分布式人工智能(AI)系统一样具有协作性、适应性等特性。

此外，Agent还具有自主性、交互性和持续性等重要性质。

多Agent系统中的每个Agent都是自主的，并能执行某一个任务，具有便于其他Agent访问的开放式接口，从而可以执行多个目标。

多Agent的故障诊断任务分解和结果综合研究

Ｖｏ．３，．０１３Ｎｏ１
火力与指挥控制
ＦｉｅＣｏｔｏｎｍｍａｄＣｏｒｌｒｎｒｌａｄＣｏｎｎｔｏ
０ｃｏｒ２０ｔｂｅ，０８
第３３卷
第１Ｏ期
２００８年１Ｏ月
文章编号：０２０４（０８１一１３０１０ —６０２０）０Ｏ１— ４
问题。讨论了基于ＭＡＳ的分布式智能故障诊断方法和过程，用了一种基于ＭＡＳ的分布式武器故障诊断系统方案。中重采其点研究了诊断系统任务分解，务控制策略，于改进合同网协议的Ａｅｔ间的任务分配过程和结果综合。本解决方案对任基ｇｎ之设计分布式故障诊断系统有参考价值。关键词：器系统，障诊断，Ａｇｎ系统，务分解和分配，果综合武故多ｅｔ任结
中图分类号：Ｐ７Ｔ２７文献标识码：Ａ．
ＳｕｙｏｕＤｉｇｓｓＴａｋＤｅｏｐｏｉｉｎａｏｔｏｔｄｆＦａｌａｎｏｉｓｃｍｔｓｔｏｎｄＳｌｉｎｕ
Ｓｎｔｓｓｂｓｄｏｕｔ— ｅｙｔｍｙｈｅｉａｅｎＭｌｉＡｇｎｔＳｓｅ－
ＡｂｔａｔＦａｌｄａｎｓｓｏｏｌａｅｙｔｍｓｕｕｌｙａｃａｄｄｓｒｂｔｄｐｏｌｍ．Ｔｈｓｓｒｃ：ｕｔｉｇｏｉｆａｃｍｐｉｔｄｓｓｅｉｓａｌａｄｎｍｉｎｉｔｉｕｅｒｂｅｃｙｉｐｐｒｉｔｏｕｅｕｔ— ｅｔＳｓｅ（ＡＳ）ｔｈａｌｄａｎｓｓｏｏｌａｅｙｔｍ．ＩｉｃｓｅｈａｅｒｄｃｓＭｌｉＡｇｎｙｔｍＭｎｏｔｅｆｕｔｉｇｏｉｆｃｍｐｉｔｄｓｓｅｃｔｄｓｕｓｓｔｅｍｅｈｄｎｒｃｓｆｔｅｄｓｒｂｔｄｉｔｌｇｎａｌｄａｎｓｓｂｓｄｏＡＳａｄｐｏｏｅｈｅｉｎｏｔｏｓａｄｐｏｅｓｏｈｉｔｉｕｅｎｅｌｅｔｆｕｔｉｇｏｉａｅｎＭｉｎｒｐｓｓｔｅｄｓｇｆｆｕｔｄａｎｓｓｅｐｒｙｔｍｏａｏｓＫｅｅｈｉｕｓｏａｋｄｃｍｐｓｔｎ，ｔｓｉｔｉｕｉｎａｄａｌｉｇｏｉｘｅｔｓｓｅｆｒｗｅｐｎ．ｙｔｃｎｑｅｆｔｓｅｏｏｉｉｏａｋｄｓｒｂｔｎｏｓｌｔｎｓｎｈｓｓａｅｄｍｏｓｒｔｄＥｘｅｉｎｓｓｏｉｓｓｔｆｃｏｙｐｒｏｍａｃｎｆｅｔｅｅｓｏｕｉｙｔｅｉｒｅｎｔａｅ．ｏｐｒｍｅｔｈｗｔａｉａｔｒｅｆｒｎｅａｄｅｆｃｉｎｓ．ｓｖＴｈｏｕｉｎｐｅｅｔｄｂｈｕｈｒｓｖｌａｌｏｅｉｎｎｉｔｉｕｅａｌｄａｎｓｓｓｓｅｅｓｌｔｏｒｓｎｅｙｔｅａｔｏｓｉａｕｂｅｆｒｄｓｇｉｇｄｓｒｂｔｄｆｕｔｉｇｏｉｙｔｍ．Ｋｅｗｏｄ：ｗｅｐｎｙｔｍ，ｆｕｔｉｇｏｉ，ＭＡＳ，ｔｓｄｃｍｐｓｔｎｎｄｓｒｂｔｎ，ｏｕｉｎｙｒｓａｏｓｓｅａｌｄａｎｓｓａｋｅｏｏｉｏａｄｉｔｉｕｉｉｏｓｌｔｏ

agent based modeling建模

Agent-Based Modeling (ABM) 是一种建模方法，它通过模拟系统中个体行为和相互作用来研究复杂系统的动态行为。

这种方法在多个领域都有应用，包括社会科学、生物学、生态学、计算机科学等。

在ABM中，系统是由多个智能体（agent）组成的，每个智能体都有自己的行为规则和目标。

这些智能体在模型中相互交互，从而形成一个动态的系统。

每个智能体都受到其他智能体的影响，并可能改变自己的行为或状态。

ABM的主要优点是它可以模拟真实世界中的复杂性和动态性。

由于每个智能体都有自己的行为规则和目标，因此模型可以模拟真实世界中的多样性和不确定性。

此外，由于ABM 是基于个体行为的模拟，因此它可以更好地理解系统中的微观动态和宏观行为之间的联系。

ABM的另一个优点是它可以用于研究和预测真实世界中的现象。

例如，在社会科学中，ABM可以用于研究和预测社会现象，如经济波动、城市发展、人口迁移等。

在生物学和生态学中，ABM可以用于研究和预测生态系统中的动态行为，如物种竞争、生态系统演替等。

在ABM中，智能体的行为通常是通过编程实现的。

这需要开发一个计算机程序来模拟智能体的行为和相互作用。

这可能需要一定的编程技能和经验，但有许多工具和库可以帮助开发人员更容易地实现ABM。

虽然ABM有许多优点，但它也有一些限制和挑战。

例如，由于每个智能体都有自己的行为规则和目标，因此模型的复杂性和计算成本可能会很高。

此外，由于ABM是基于个体行为的模拟，因此它可能难以模拟真实世界中的某些现象，如随机事件或外部干扰。

总的来说，ABM是一种强大的建模方法，可以用于研究和预测真实世界中的现象。

虽然它有一些限制和挑战，但随着技术的不断发展和进步，ABM的应用前景将会越来越广阔。

多Agent智能控制技术在复杂系统中的应用

多Agent智能控制技术在复杂系统中的应用随着科技的不断发展和应用，智能控制技术受到了越来越多的关注和重视。

特别是多Agent智能控制技术被应用在复杂系统中，不仅能够提高系统的效率和性能，还能够有效地解决一些难以通过传统方法解决的问题。

本文将介绍多Agent智能控制技术在复杂系统中的应用及其优势和挑战。

一、多Agent智能控制技术的基本概念多Agent智能控制技术是指利用多个智能体（即Agent）之间协作和互相竞争的方式来协调和控制一个系统，以实现系统的最优化。

每个Agent都有自己的知识库和决策能力，可以独立地进行需求分析、决策和行动，同时也可以与其他Agent进行交互和协作，共同完成一项任务。

多Agent智能控制技术的核心在于通过智能体之间的相互作用和协作来实现系统的自适应和优化。

二、多Agent智能控制技术在复杂系统中的应用非常广泛，涉及到很多领域，如制造业、交通运输、环境保护、金融等。

以下是一些典型的应用场景。

1.制造业在制造业中，复杂的生产流程和生产线通常需要协调各种物流和信息流程。

多Agent智能控制技术可以通过分析生产线上的各种数据，自动识别生产线上的拥堵点和瓶颈，然后根据情况进行调整，以实现更加高效和稳定的生产过程。

2.交通运输交通运输领域是一个典型的复杂系统，其中包括了各种车辆、道路、交通信号、乘客等因素。

多Agent智能控制技术可以通过对各种车辆和数据的分析，自动预测交通状况和交通拥堵，然后提前调整车辆路线和交通信号，从而实现更加平稳和高效的交通运输。

3.环境保护环境保护是一个极其复杂的系统，其中需要涉及到各种环境数据、环境监测站点、污染源等因素。

多Agent智能控制技术可以通过对各种环境数据的分析，实现对污染源的监测和控制，从而达到更加高效和准确的环境保护效果。

4.金融在金融领域，各种金融数据和金融市场因素非常复杂。

多Agent智能控制技术可以通过对这些数据的分析，实现对金融市场的预测和监测，从而帮助投资者和交易员更加准确地做出金融决策。

基于免疫原理的多Agent故障诊断系统

（重庆大学自动化学院，重庆４０４００４）
摘要：随着系统设备和功能的日复杂化，益各种故障现象成因越来越复杂，现有固定的诊断推理模型却难以满足复杂系统诊断面临的全部要求。针对故障诊断系统难以适应动态变化环境的缺点，该文以励磁设备的在线故障诊断为背景，究故障研识别的症兆与诊断决策置信度之间的机制，借鉴生命体的相似性原理与免疫应答的调节理论构造诊断模型重构控制的细胞免疫型结构模型，研究免疫型诊断模型的选择激励与重构动力，高诊断系统确诊率，提设计基于免疫原理的多Ａｅｔ障诊ｇｎ故断系统，为复杂的电气设备诊断开发提供便捷的工具。关键词：免疫原理；决策置信度；构；重故障诊断
ｍｕｔ —ａｅｔａｌｄａｎｓｓｓｓｍａｅｎｉｌｉｇｎｕｔｉｇｏｉｙｔｂｓｄｏｍｍｕｅｔｅｒｒｅｏｐｏｉｅｃｎｅｉｎｉｇｏｉｏｌｆｒｃｍｐｅｆｅｎｈｏｉｏｄｒｔｒｖｄｏｖｎｅｔａｎｓｓｔｏｓｏｏｌｘｙｎｄｅｅｔｃｅｕｐｎ．ｌｃｒｑｉｍｅｔｉ
（ｕｍａｏｏｌｅＣｏｇｉｇＵｉｒｉ，ｈｎｑｎ００４，ｈｎ）ＡｔｔｎＣｌｇ，ｈｎｑｎｎｅｓｙＣｏｇｉｇ４０４Ｃｉａｏｉｅｖｔ
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｉｅｄｎｍｉａｄｃａｇａｌｅｖｒｎｎ，ｉｔｌｇｎｅｆｕｔｉｇｏｉｓｓｅａｏｌｎｅｅｔｅｎｔｙａｃｎｈｎｅｂｅｎｉｍｅｔｎｅｌｅｃａｌｄａｎｓｓｙｔｍｃｎｎｇｒｍｅｔｈｈｏｉｏ

基于多Agent复杂系统仿真平台研究

维普资讯
第４第ｌ２卷２期
文章编号：０６—９４（０７１ —０８１０３８２０）２２３—０Ｌ４
计算机仿真
２７２０年１月０
基于多Ａｇｎ复杂系统仿真平台研究ｅｔ
倪建军，李建，范新南
（河海大学计算机及信息工程学院，江苏常州２３２）１０２
摘要：复杂性科学是研究复杂系统和复杂性的－ｆ新兴的交叉学科。于多主体（ｇｎ）复杂系统仿真技术是研究复杂系－］基Ａｅｔ
统复杂性产生机制的有效手段之一，在众多领域得到广泛应用。为了使研究者从复杂的软件编程中解放出来，集中精力进行科学研究，开发高效的、易用的仿真平台成为推动基于多Ａｅｔｇｎ复杂系统仿真技术进步的关键。针对目前多Ａｅｔｇｎ仿真平台
从复杂的软件编程中解放出来，中精力进行科学研究。集目
ｌ引言
复杂性科学是研究复杂系统和复杂性的一门新兴的交
叉学科。虽然它还处于萌芽时期，已被有些科学家誉为是但
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｔｅｏｌｘｔｓｉｎｅｓｒｓｎｉｔｒｉｃｐｉｅｈｃｓｕｉｓｈｃｍｐｅｓｓｅｈｃｍｐｅｉｙｃｅｃｉａｉｉｇｎｅｄｓｉｌｗｉｈｔｄｅｔｅｏｌｘｙｔｍａｄｎｎｃｍｐｅｉ．Ｔｅｃｍｐｅｙｔｍｉｌｔｎａｅｎｍｕｔ — Ａｇｎｓｏｅｏｈｅｙｕｅｕｔｏｓｆｒｏｌｘｔｙｈｏｌｘｓｓｅｓｍｕａｉｂｓｄｏｌｏｉｅｔｉｎｆｔｅｖｒｓｆｌｍｅｈｄｏｒｓａｃｉｇｔｅｃｍｐｅｉｒｄｃｎｃａｉｍｆｏｌｘｓｓｅｅｅｒｈｎｈｏｌｘｔｐｏｕｉｇｍｅｈｎｓｏｍｐｅｙｔｍ．Ｔｈｓｍｅｈｄｉｓｄｉｎｉｌｓｗｉｅｙｙｃｉｔｏｓｕｅｎｍａｙｆｅｄｄｌ．Ｉｒｅｋｈｅｅｒｈｒｅｅｓｄｆｏｔｅｓｆｐｏｒｍｍｉｇａｄｆｔｎｉｎｏｈｉｓｕｙｎｅｆｃｉｅｎｏｄｒｔｍａｅｔｅｒｓａｃｅｓｒｌａｅｒｍｈｏｒｇａｏｔｎｎｘａｔｔｎｔｅｒｔｄ，ａｆｅｔｉｅｏｖ

多agent生产调度系统的设计与实现

多agent生产调度系统的设计与实现一、Agent应用调度系统的概述`Agent` 应用调度系统是一种基于`Agent`技术的分布式执行环境，它将系统应用任务的生产以及管理集中移至单一的统一控制管理端。

它能够提供专业管理，包括控制`Agent`应用行为，计划`Agent`应用程序，监控`Agent`应用执行状态以及收集统计数据等全面的管理服务，一般可应用于异构计算环境，利用其提供的强大管理能力，使系统运行更稳定，提高效率和质量。

二、Agent应用调度系统的设计与实现1、调度流程模型`Agent`应用调度系统的设计与实现，完全取决于调度流程的模型的设计，其中包括各种应用状态（例如可用、运行、阻塞、等待等）、资源占用情况、任务超时时间以及失败重执行等信息。

有了这些信息，调度系统就可以根据具体情况，采取合理的调度决策，实现任务的有序执行。

2、模块与性能`Agent`应用调度系统的实现，需要考虑的因素大于调度流程模型这么一个层面，系统的功能需要从五个主要模块来实现：调度模块、客户端模块、管理模块、应用/任务模块和基础设施模块。

其中，客户端模块负责调用调度服务，实现任务分发，管理模块通过提供更高级别的功能，例如统计、分析、结果收集等，应用/任务模块主要用于应用代码的开发，而基础设施模块提供了系统各种资源，例如硬件资源、网络等，使得各个模块之间正常运行。

同时，系统的实现需要在稳定性和性能上进行优化，它们将是`Agent`应用调度系统的关键指标。

3、功能及技术`Agent`应用调度系统的功能非常强大，除基础功能，它还提供了灵活的应用程序调度服务、分布式备份技术、应用任务的实时监控、实时运行状态显示和告警机制，以及最先进的负责均衡和智能优化等。

为了实现上述功能，`Agent`应用调度系统还必须使用到先进的软件技术，例如`Java/Java EE`技术进行系统开发，`Web Service`技术支持系统的远程调用，`XML`等技术实现跨平台的系统交互，`SQL`技术为系统的运行监控提供数据支持等。

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。

多Agent技术在电力系统中的应用

关于Ａｇｅｎｔ的概念，到目前为止还没有形成一个权威的、统一的定义，根据Ａｇｅｎｔ的诸多定义，可将Ａｇｅｎｔ的特性归纳如下＿ｌ＿３１：
深入的研究。在介绍多Ａｇｅｎｔ系统理论的基础上，论述了其在电压无功控制、决策支持等方面的应用，并展望了其在电力系
统中的应用未来。
【关键词】多Ａｇｅｎｔ系统；电压无功优化；决策支持
ＴＨＥＡＰＰＬＩＣＡＴＩｏＮｏＦＭＵＬＴＩ — ＡＧＥＮＴＳＹＳＴＥＭＩＮＰｏＷＥＲＳＹＳＴＥＭ
ｔｈｏｕｇｈｔ．
ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｍｕｌｔｉ — ａｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍ（ＭＡＳ）；Ｖｏｌｔａｇｅｒｅａｃｔｉｖｅｐｏｗｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；Ｄｅｃｉｓｉｏｎｓｕｐｐｏｒｔ．
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｍｕｌｔｉ — ａｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍ（Ｍｎｄｍｏｒｅａｔｔｅｎｔｉｏｎａｎｄｈａｓｂｅｅｎｓｔｕｄｉｅｄｗｉｄｅｌｙａｓａｎｅｆｅｃｔｉｖｅ
ｉｎｔｈｅｉｆｅｌｄｓｏｆｖｏｌｔａｇｅａｎｄｒｅａｃｔｉｖｅｐｏｗｅｒｃｏｎｔｒｏｌ，ｄｅｃｉｓｉｏｎｓｕｐｐｏｒｔｉｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ａｎｄｔｈｅｆｕｔｕｒｅｏｆｔｈｉｓｔｈｅｏｙｒｉｎｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｉｓ

复杂系统建模及其仿真技术研究

复杂系统建模及其仿真技术研究随着现代科学技术的发展，各种复杂系统的建模及仿真技术越来越成为关注的热点问题。

复杂系统建模及其仿真技术是一门非常综合的学科，涉及到多学科领域的知识，包括数学、物理、计算机科学、控制科学、生物学、化学、社会科学等多个学科。

本文旨在介绍复杂系统建模及其仿真技术的相关知识，为读者进一步了解该领域提供一些参考资料。

一、概述复杂系统是由大量互相联系的部件、趋向于混沌的动态、非线性和反馈过程所组成的系统。

复杂系统的特点是非线性、随机、多参数、多尺度、多标度和强耦合。

复杂系统的建模是对复杂系统进行信息获取、规律归纳、关系建立和过程抽象的过程。

复杂系统的仿真是通过计算机模拟技术对系统进行数值计算并对计算结果进行分析的过程。

复杂系统建模及其仿真技术的应用非常广泛，如生态系统模拟、交通系统控制、金融市场分析、气象预测、生物医学工程、能源系统优化等。

二、复杂系统建模方法复杂系统的建模方法是指将复杂系统抽象成一个简化的数学模型，以便进行仿真、分析和预测。

主要的建模方法包括：1. 动力学方法动力学方法是一种基于物理逻辑的建模方法，主要应用于连续时间系统的建模和仿真。

该方法采用微分方程或差分方程来描述系统的动力学特征，以便进行系统状态的预测、优化和控制。

动力学方法常用于研究工程、环境、地球和生命等复杂系统。

2. 代理模型方法代理模型方法是一种基于机器学习算法的建模方法，主要应用于离散时间系统的建模和仿真。

该方法通过训练模型来学习系统的行为规律，然后使用模型对系统进行仿真和优化。

代理模型方法常用于研究交通、金融、人类行为等复杂系统。

3. 系统动态建模方法系统动态建模方法是一种结构动态特性分析技术，主要用于描述系统在运行过程中的动态变化与相互作用关系，采用状态转移矩阵、决策树以及其他描述类结构方式进行描述，能够将连续模型、离散模型以及混合模型的要素进行混合，提供了一个强大而灵活的建模方法。

三、复杂系统仿真技术复杂系统仿真技术是指利用计算机模拟技术对复杂系统的动态行为进行预测、评估和优化的过程，仿真技术主要包括：1. Agent-based仿真技术基于智能体模型的仿真技术，是一种模拟复杂系统的方法，该方法使用Agent表示系统内的各种元素或组件，并使用多种技术建立代表各种元素之间关系的模型，可以对系统进行仿真和优化分析。

multi-agent reinforcement learning中文-概述说明以及解释

multi-agent reinforcement learning中文-概述说明以及解释1.引言1.1 概述多智能体强化学习是一种重要的机器学习方法，它能够让多个智能体在相互交互的环境中学习并协同解决问题。

在传统的强化学习中，只有一个智能体与环境进行交互，而多智能体强化学习则引入了多个智能体之间的相互作用。

通过学习如何与其他智能体进行合作或竞争，多智能体强化学习可以实现更高级别的决策和更复杂的任务解决。

在多智能体强化学习中，每个智能体都具有自己的策略和学习算法。

智能体根据其个体的奖励和环境的状态，通过与其他智能体进行交互来学习最优的策略。

通过与其他智能体的协作或竞争，智能体可以共同提高整体性能，并解决单个智能体无法完成的任务。

多智能体强化学习在多个领域都有广泛的应用。

例如，在群体机器人中，多个机器人需要协调完成任务。

通过多智能体强化学习，这些机器人可以学习如何有效地合作，以实现任务的最佳完成。

此外，多智能体强化学习还在分布式控制系统、自动驾驶车辆和多智能体游戏等领域得到了广泛的应用。

然而，多智能体强化学习也面临着一些挑战和困难。

首先，多智能体之间的相互作用增加了问题的复杂性，增加了学习的难度。

其次，多智能体强化学习中的策略更新问题需要解决，因为每个智能体的策略变化会影响其他智能体的学习和决策。

此外，多智能体强化学习中的合作与竞争之间的平衡也是一个重要的问题。

未来，多智能体强化学习有许多可探索的发展方向。

一方面，可以进一步研究多智能体强化学习中的协作与竞争的机制，以提高系统性能和稳定性。

另一方面，可以探索如何将深度学习与多智能体强化学习结合，以应对更复杂的任务和更大规模的智能体群体。

此外，如何解决多智能体强化学习中的学习效率问题也是一个关键的研究方向。

总结而言，多智能体强化学习是一个具有潜力和挑战的研究领域。

通过研究多智能体之间的协作与竞争，我们可以更好地理解复杂系统中的智能体间相互作用，并应用于广泛的实际应用领域。

基于时序活动逻辑的复杂系统多Agent动态协作模型

授权规则和行为规则，通过在中国科学院智能信息处理重点实验室开发的ＭＡＧＥ等平台上多方实验和仿真测试，
验证了方法的可行性和有效性．
关键词
复杂自适应系统；多Ａｇｅｎｔ系统；时序逻辑；动态协作；任务求解ＴＰ３１ＩＤＯＩ号１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１３．０１１１５
ｃａｔｉｏｎｏｆａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｎｄｃｏｍｐｌｅｘａｄａｐｔｉｖｅｓｙｓｔｅｍｓ，ｗｈｅｒｅｍｕｌｔｉ — ａｇｅｎｔｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｈｏｔａｎｄｋｅｙｐｏｉｎｔｓ．Ａｎｄｈｏｗｔｏｄｉｖｉｄｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍａｎｄｔａｓｋｎｅｅｄｓｍｏｒｅｗｏｒｋ．Ｂｅｎｅｆｉ —
第３６卷
第５期
计
算
机
学
报
Ｖ０１．３６Ｎｏ．５
Ｍａｙ２０１３
２０１３年５月
ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳ
基于时序活动逻辑的复杂系统多Ａｇｅｎｔ动态协作模型
蒋伟进” 钟珞张莲梅” 史德嘉”
。（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．ＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｏｍｍｅｒｃｅ．Ｃｈａｎｇｓｈａ４１０２０５）（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ４３Ｏ０７０）

多传感器数据融合技术

多传感器数据融合技术及应用学号班级姓名二零一年月日引言近年来，多传感器数据融合技术无论在军事还是民事领域的应用都极为广泛。

多传感器融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面关心的问题。

这一技术广泛应用于C3I（command，control，communication and intelligence）系统、复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。

实践证明：与单传感器系统相比，运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面，能够增强系统生存能力，提高整个系统的可靠性和鲁棒性，增强数据的可信度，并提高精度，扩展整个系统的时间、空间覆盖率，增加系统的实时性和信息利用率等。

基本概念及融合原理数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合，多传感器数据融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源，采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据，在一定准则下进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，进而实现相应的决策和估计，使系统获得比它的各组成部分更充分的信息。

多传感器数据融合技术的基本原理就像人脑综合处理信息一样，充分利用多个传感器资源，通过对多传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多传感器在空间或时间上冗余或互补信息依据某种准则来进行组合，以获得被测对象的一致性解释或描述。

多传感器数据融合原理如下：（1）N个不同类型的传感器（有源或无源的）收集观测目标的数据；（2）对传感器的输出数据进行特征提取的变换，提取代表观测数据的特征矢量Yi；（3）对特征矢量Yi进行模式识别处理（如，聚类算法、自适应神经网络或其他能将特征矢量Yi变换成目标属性判决的统计模式识别法等）完成各传感器关于目标的说明；（4）将各传感器关于目标的说明数据按同一目标进行分组，即关联；（5）利用融合算法将每一目标各传感器数据进行合成，得到该目标的一致性解释与描述。

面向过程控制领域的多Agent智能控制系统实现

第１期
何仁初等．向过程控制领域的多Ａｅｔ能控制系统实现面ｇｎ智
ｌ９
面向过程控制领域的多Ａｅｔｇｎ智能控制系统实现
何仁初徐澎波罗雄麟
（．海大学机电工程与自动化学院，海２０７；．国石油大庆石化分公司工程管理部，龙江大庆１３１１上上００２２中黑６７４３中国石油大学自动化研究所，京１２４）．北０２９
收稿日期：Ｏ１ｌ－３修改稿）２ｌ一Ｏ１（
２０
服了建立一个庞大知识库所造成的知识管理和扩展的困难，系统具有很强的鲁棒性、靠性和自使可
组织能力。多Ａｅｔｇｎ系统的集成与协调功能为复杂生产过程的分布式智能控制提供了新的途
径。
其输出又是其它层次上的输入数据，使得问题这求解可以利用以前生成的信息，高了数据的应提用能力。同时Ａｅｔ过对黑板数据的添加和修ｇｎ通
改导出问题的正确解 ¨ 。
１１原理及组成．
式系统所具有的资源共享、于扩张、易可靠性强、
复杂性和具有代表性
现方式。１黑板结构
，者从乙烯精馏塔的笔
工艺特点出发阐述了多Ａｅｔｇｎ智能控制系统的实

Swarm在基于agent复杂系统建模与仿真中的应用

结合著名的“热虫(Heatbugs)实验”实例，说明了利用Swarm进行模型的设计与实现过程，指出利用Swarm能够简单快速地进行复杂系统的建模与仿真，有助于形象直观地领悟到复杂现象的本质，加强对复杂系统的理解。

关键词：Swarm，多agent，复杂适应系统，建模，仿真中图分类号：N941.41．引言复杂系统一直以来都是国内外研究的热点[1,2]。

在复杂系统中,存在着大量的交互成分,系统内部关系复杂、不确定,总体行为具有非线性,既不能根据系统的全部局部属性来重构总体属性,也不能通过系统局部性质来形式地或抽象地描述整个系统的特性。

因此,迄今为止对复杂系统的研究还没有形成从微观到宏观的理论,也没有从子系统相互作用出发构筑起来的统计力学。

但是，美国圣塔菲研究所(SFI，Santa Fe Institute)推出的复杂适应系统(CAS)理论代表着复杂系统理论的一个重要方向，适合解决一大类复杂系统问题。

复杂适应系统理论认为适应性造就复杂性[3]。

它以Agent为核心概念,采用基于Agent的建模方法[4,5]将复杂系统中各个仿真实体用Agent来建模,试图通过对复杂系统中的基本元素及基本元素之间的交互进行建模与仿真,将复杂系统的微观行为和宏观涌现现象有机地结合到一起，是一种自顶向下分析、自底向上综合的建模方式,为复杂系统的研究提供了一个有效的途径。

本文首先介绍了由霍兰教授提出的复杂适应系统理论,分析、阐述了用于研究复杂系统的多agent建模与仿真方法。

然后详细论述了由圣塔菲研究所(SFI)开发的可编程的建模工具Swarm软件逻辑结构和基本原理,并通过实例说明如何采用基于多agent的复杂系统建模与仿真方法,简单快速地进行复杂系统(如经济系统、社会系统、生态系统等)的建模与仿真，以便形象直观地领悟到复杂现象的本质,加强对复杂系统的理解。

2.基于多Agent的复杂系统建模与仿真2.1复杂适应系统理论复杂适应系统(Complex Adaptive System,CAS)是由J.Holland在1994年正式提出的[3,6]。

基于多Agent的瓦斯监测系统故障诊断技术研究

采
面的设计和应用。
家知识水平的局限性，往往不能满足诊断系统实
时性和准确性的要求，所以需要集成运用多个专
家经验才能获得正确的结论。同时，对诊断问题的求解，要求实现集成化、智能化、自动化和网络化，传统的诊断技术已不能满足此诊断性能的
因此，基于ＲＦ网络信息融合的瓦斯传感器Ｂ
故障诊断法Ａｇｎ１ｅｔ，判断瓦斯传感器Ｔ结论为：
“ 瓦斯传感器Ｔ有漂移故障，应尽快更换，密切
注意故障发展 ” 。
表１ＫＪ０监测系统部分监测数据９
Ｒｅｅｒｈｏａｌｉｇｏｉｆｇｓｍｏｉｏｉｇｓｓｅｂｓｄｏｕｔ— ｅｓａｃｎｆｕｔｄａｎｓｓｏａｎｔｒｎｙｔｍａｅｎｍｌｉＡｇｎｔ
ＬＩＣｈｕｎｘＵａ－ｉ（ＳｈａｄｏｎｉｒｉｙｏｆＳｉｎｃｎｄＴｅｈｎｏｇｎｎｇＵｖｅｓｔｃｅｅａｃｏｌｙ，Ｔａｎ７１９，Ｃｈｉａ）ｉａ２０１ｎ
ｇｉｇ／温度／Ｔｏ瓦斯Ｔ２斯瓦
ｍ／ｓ ℃ 浓摩／浓度／
Ｃ传感Ｏｚ
器／
Ｏ０．４００．４００５．
０．０４Ｏ．０５
Ｔｌ瓦斯
浓度／
０５．４０５．９０６．００６．００６ｌ．

复杂系统理论与智能控制技术的交叉研究

复杂系统理论与智能控制技术交叉研究是将复杂系统理论应用于智能控制技术的一种研究方法。

复杂系统理论是研究非线性、动态、互相关联、多层次、多尺度、多模态等特征的系统的一门学科，其研究目标是揭示系统背后的规律和机制。

而智能控制技术是一种基于人工智能和机器学习的控制方法，能够对系统进行自主学习和适应，并用于实现复杂系统的控制和优化。

复杂系统理论与智能控制技术的交叉研究主要包括以下几个方面：
1.建模与分析：通过复杂系统理论的方法对系统进行建模与分析，揭示
系统内部的结构和行为特征，为智能控制技术的应用提供理论支撑。

2.预测与优化：利用复杂系统理论对系统进行预测和优化，通过智能控
制技术实现对系统的自适应调节和优化，提高系统性能和效率。

3.多Agent系统：复杂系统中常涉及多个相互影响的Agent，通过复杂
系统理论和智能控制技术相结合，可以提高多Agent系统的整体控制效果。

4.自适应控制：复杂系统通常具有非线性、时变等特征，需要采用自适
应控制方法进行控制。

复杂系统理论和智能控制技术的交叉研究可以提供更有效的自适应控制策略。

5.鲁棒控制：复杂系统常面临环境变化、干扰等不确定因素，需要采用
鲁棒控制方法进行控制。

复杂系统理论和智能控制技术的交叉研究可以提供更鲁棒的控制策略。

通过复杂系统理论与智能控制技术的交叉研究，可以对复杂系统进行更深入的理解和分析，提高系统的控制效果和性能，并在工程、生物、社会等领域中得到广泛应用。

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主计算实体，可随着环境变化修改自己的目标、习知识，学并
１复杂系统故障状态的ａｅｔｇｎ可测特性
保持运行稳定性是保证复杂系统顺利进行决策的最基本条件，在复杂系统运行过程中，对其是否会发生故障进行预需测，并实施有效的实时在线控制，断修正系统隐患，系以不使统始终有效地运行。
摘要基于普适性角度，个ａｅｔ从单ｇｎ系统出发，结合计算机网络结构，究了多ａｅｔ研ｇｎ集成方法在复杂系故障预统报中的理论规则。首先，多ａｅｔ对ｇｎ集成系统的各子ａｅｔｇｎ预测模块进行赋值，并给出相应的信任程度；然后，算决计策ａｅｔｇｎ的预测值，判断系统“ 常” 异与否。同时，出多ａｅｔ给ｇｎ集成系统的工作机理，并设计出多ａｅｔｇｎ集成系统的网络模型；最后，仿真试验验证了该方法的有效性和合理性。分析研究表明，ａｅｔ多ｇｎ集成方法在复杂系统的故障预报中有广阔的工程应用前景。
ＳＯＮＧｕＨＵＡＮＧ — ｎ２ＸＵａｇＪｎＤａＲｏｇＱｉｎ
（ｏｌｅｏｏｕｅｃｎｅｈｎｑｎｉｔｎｉｅｓｔ，Ｃｏｇｉｇ４０７）ＣｌｇｆｍｐｔｒＳｉｃ，ＣｏｇｉｇＪａｏｇＵｎｖｒｉｅＣｅｏｙｈｎｑｎ００４￣（ｏｌｅｆＭａｈｍａｉａｄＩｆｒｔｎｈｎｑｎｉｏｏｇＵｎｖｒｉ，Ｃｏｇｉｇ４０７）Ｃｌｇｔｅｔｎｎｏｍａｉ，ＣｏｇｉｇＪａｔｎｉｅｓｔｅｏｃｏｙｈｎｑｎ００４ｚ
维普资讯
计算机科学２０Ｖ１３ №．００６ｏ．３１
多ａｅｔｇｎ集成方法在复杂系统故障预报中的应用）
宋军黄大荣许强
（重庆交通大学计算机学院重庆４０７）（００４重庆交通大学理学院重庆４０７）００４２
ＫｅｗｏｄＣｏｌａｅｙｔｍ，Ｆｕｔｐｅｉｔｙｒｓｍｐｉｔｄｓｓｅｃａｌｒｄｃ，Ｍｕｔ—ｇｅｔｉｔｇａｉｎｌｉａｎｎｅｒｔｏ
随着现代工业技术的飞速发展，生产设备日趋复杂，避为免因设备故障造成巨大损失，对复杂系统的故障及其发展趋势进行早期预测和分析具有重要意义。ａｅｔ一个具有信ｇｎ是念、、图等认知属性和规划、目标意协商、交互等行为特性的自
ＡｂｔａｔＢｓｄｏｏｕａｉａｉｎａｄｕｉｅｓｌｈｈｏｅｉａｅｕａｉｎｏｕｔａｅｔｉｔｇａｉｎｔａｌｐｅｉ— ｓｒｃａｅｎｐｐｌｒｚｔｎｎｖｒａ，ｔｅｔｅｒｔｌｒｇｌｔｆＭｌｉｇｎｎｅｒｔｏｏＦｕｔｒｄｃｏｃｏ — ｔｎｏｏｌａｅｙｔｍｓｉｒｓａｃｅｙｃｍｂｎｄｕｉｒ－ｇｎｙｔｍｎｏｕｅｅｗｏｋｓｒｃｕｅＦｒｔｏｉｆｃｍｐｉｔｄｓｓｅｓｅｅｒｈｄｂｏｉｅｎｔｙａｅｔｓｓｅａｄｃｍｐｔｒｎｔｒｔｕｔｒ．ｉｓｆｏｃａａｌｈｒｃｓａｕｓｏｈｕ —ｇｎｙｔｍｆａｅｔｉｔｇａｉｎｓｓｅａｅｅａｕｔｄ，ａｄｔｅｃｎｉｅｃｅｅｉｌ，ｔｅｆｅａｔｖｌｅｎｔｅｓｂａｅｔｓｓｅｏｇｎ＿ｎｅｒｔ０ｙｔｍｒｖｌａｅｏｎｈｏｆｄｎｅｌｖｌｓｇｖｎ ∞ ｒｅｐｎｉｇｙｅｏｄｙｔｈｓｇቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｖｎｔｅｒｎｉｇｐｉｃｐｕｏｕｔａｅｔｉｔｇａｉｎｓｓｅｎｅｉｎｄｉｅｒｓ０ｄｎｌ；ｓｃｎｌ，ｉａｉｅｈｕｎｎｒｎｉｉｍｆＭｌｉｇｎｎｅｒｔｏｙｔｍｓａｄｄｓｅ — ｇｔｅｓｒｃｕｒｆｔｅＭｕｔａｅｔｎｔｒｈｔｕｔｅｏｈｌｉｇｎｅｗｏｋ；ｆｎｌ－ｉａｌｙ，ａｓｍｕａｅｘｍｐｅｈｓｓｏｈｔｔｅｔｃｎｑｅｉｅｅｔｅｙａｄｉｌｔｄｅａｌａｈｗｎｔａｈｅｈｉｕｓｆｃｉｌｎｖｅａｔｙＴｈｈｏｅｉｌｎｌｓｓｉｄｃｔｓｔａｈｒｓｎｅｌｏｉｍａｒａｒｓｅｔｆｒｐａｔａｐｌａｉｎｘｃｌ．ｅｔｅｒｔｃａｙｉｎｉａｅｈｔｔｅｐｅｅｔｄａｇｒｔｈｓａｂｏｄｐｏｐｃｏｒｃｉｌｐｉｔｏ．ａａｈｃａｃ
关键词复杂系统，故障预报，ａｅｔ多ｇｎ集成方法
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