基于高速通信的多Agent保护系统通信仿真分析
《2024年基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估分析》范文
《基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估分析》篇一一、引言随着科技的不断进步，航空武器装备体系日益复杂，其保障工作也面临着巨大的挑战。
为了更好地评估航空武器装备体系的保障能力，本文提出了一种基于多Agent的仿真评估方法。
该方法通过模拟不同Agent之间的交互行为，全面、真实地反映了航空武器装备体系的保障过程，为相关决策提供了重要的依据。
二、多Agent技术及其在航空武器装备体系保障中的应用多Agent技术是一种分布式人工智能技术，通过将系统分解为多个独立的Agent，每个Agent具有一定的自治性、社会性和协调性。
在航空武器装备体系保障中，多Agent技术可以用于模拟不同角色（如维修人员、管理人员、技术支持人员等）的交互行为，以及不同系统（如航空武器装备、保障设施、后勤系统等）之间的协同工作。
三、仿真评估模型构建1. 模型假设与参数设置在构建仿真评估模型时，需要设定一定的假设条件和参数。
例如，假设航空武器装备体系包括多个子系统，每个子系统由若干个Agent组成；每个Agent具有不同的技能和任务；保障过程包括维修、维护、管理等多个环节。
根据这些假设和实际情况，设置相应的参数，如Agent数量、技能分布、任务类型等。
2. Agent设计及行为描述根据不同的角色和功能，将航空武器装备体系的保障人员和其他相关人员划分为不同的Agent类型。
每个Agent具有一定的自治性，可以根据其他Agent的行为和反馈进行调整和决策。
例如，维修人员Agent负责维修和保养工作，需要根据故障信息和资源情况进行决策；管理人员Agent负责资源调配和管理工作，需要综合考虑全局因素。
通过定义这些Agent的属性和行为规则，模拟他们在保障过程中的实际交互和协作过程。
3. 仿真流程及数据交互仿真评估模型通过模拟不同的保障场景和任务，分析Agent 之间的交互和数据交互过程。
在仿真过程中，各个Agent之间通过消息传递进行数据交换和协作。
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。
基于多Agent的多机协同空战仿真系统设计和实现_高翔
第32卷 第4期系统工程与电子技术Vol.32 No.42010年4月Systems Engineering and Electronics April 2010文章编号:10012506X (2010)0420807205收稿日期:20081015;修回日期:20090419。
作者简介:高翔(1985),男,博士研究生,主要研究方向为航空武器系统与应用、仿真与控制。
E 2mail :414454870@基于多Agent 的多机协同空战仿真系统设计和实现高 翔1,王宏柯1,王治军1,裴 璐2(1.空军工程大学工程学院,陕西西安710038;2.中国空军航空博物馆,北京102211) 摘 要:设计了一种基于多Agent 的多机协同空战仿真系统,分别对该系统的建模框架和仿真框架进行了构建。
在建模部分提出了系统各类Agent 的Petri 网模型和基于知识查询处理语言(knowledge query manipulation language ,KQML )的模糊通信机制,仿真部分则采用独立于建模框架的仿真信息控制结构和小规模协同分配算法实现。
仿真结果表明,该系统与实际符合较好,仿真速度和精度高,验证了该系统的有效性。
关键词:多Agent ;多机协同;Petri 网;目标分配;仿真系统中图分类号:TP 391.9 文献标志码:AMulti 2aircraft coordination w arfare simulation system based on multi 2AgentGAO Xiang 1,WAN G Hong 2ke 1,WAN G Zhi 2jun 1,PEI L u 2(1.Engineering Coll.,A i r Force Engineering Univ.,X i ’an 710038,China;2.A i r Force A viation M useum ,B ei j ing 102211,China ) Abstract :A multi 2aircraft coordination warfare simulation system based on multi 2Agent is designed.The modeling framework and simulation framework of t he system are constructed respectively.In modeling process 2ing ,bot h t he Petri net models of all kinds of agent s in t he system and t he fuzzy communicating met hod based on knowledge query manip ulation language (KQML )are presented ,and in simulating processing ,t he information controlling struct ure which is independent from modeling framework and a small size coordination distributing algorit hm are adopted.Simulation result s indicate t hat t his system is consistent wit h reality well and has high quality in simulating speed and precision ,which proves it s effectiveness.K eyw ords :multi 2Agent ;multi 2aircraft coordination ;Petri net ;target distribution ;simulation system0 引 言 多机协同作战是目前空战的主要作战方式[1],我军目前的多机协同训练由于诸多条件的限制很难模拟实战情况下的作战场景。
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。
复杂系统基于Agent的建模与仿真方法研究及应用
复杂系统基于Agent的建模与仿真方法研究及应用随着信息技术的迅速发展，我们生活和工作中面临的问题日益复杂化。
为了更好地理解和解决这些问题，人们开始关注复杂系统的建模与仿真方法。
Agent-based Modeling and Simulation（ABMS）作为一种重要的建模与仿真技术，逐渐成为研究和应用的热点。
ABMS是一种以个体行为和互动为基础的模拟方法，通过将系统看作由许多自治的个体组成，个体之间相互作用、适应和学习，从而呈现出系统的整体行为。
ABMS可以模拟人类、动物、机器人等个体的行为、决策和互动，进而研究和预测复杂系统的演化和行为。
在复杂系统的建模与仿真中，ABMS的研究和应用具有以下几个重要方面。
首先，ABMS可以用于研究社会和经济系统。
社会和经济系统是由大量的个体组成，个体之间的互动和决策会产生系统层面的现象和行为。
通过ABMS，可以模拟和预测人口迁移、市场竞争、群体行为等社会和经济现象，为政府和企业的决策提供参考和支持。
其次，ABMS可以应用于交通和城市规划。
城市的交通系统是一个复杂而庞大的系统，个体车辆和行人的移动和决策会影响整个交通网络的运行和拥堵情况。
通过ABMS，可以模拟车辆和行人的行为、交通信号的调度和城市道路的规划，从而提高交通效率，减少拥堵和事故。
此外，ABMS还可以用于生态系统的研究和保护。
生态系统是由多种生物和环境要素相互作用而成的复杂系统，个体的行为和互动会影响整个生态系统的稳定性和可持续性。
通过ABMS，可以模拟和预测物种的分布、资源的利用和生态系统的演化，为生态环境的保护和管理提供决策支持。
在ABMS的研究与应用中，还存在一些挑战和问题需要解决。
首先，如何准确描述个体的行为和决策是一个关键问题。
每个个体的行为和决策都受到多种因素的影响，如个体的认知、情感和社会关系。
因此，需要深入研究个体行为建模的方法和技术。
其次，如何处理大规模ABMS的计算问题也是一个挑战。
《2024年基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估分析》范文
《基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估分析》篇一一、引言随着科技的不断进步，航空武器装备体系日趋复杂，对其实施有效保障及评估成为了重要的研究课题。
多Agent技术因其自主性、协同性和智能性，为航空武器装备体系的保障仿真评估提供了新的思路。
本文将探讨基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估方法，以期为提升装备体系效能及可靠性提供参考。
二、多Agent技术在航空武器装备体系保障中的应用多Agent技术是一种分布式人工智能技术，通过将多个具有智能特性的Agent进行协同，实现系统整体性能的优化。
在航空武器装备体系中，引入多Agent技术，可以实现各装备单元的自主决策、协同工作及信息共享，从而提高整个装备体系的效能和可靠性。
三、基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真模型（一）模型构建本模型基于多Agent技术，构建了一个包括多个智能Agent 的航空武器装备体系保障仿真模型。
这些Agent包括维修Agent、检测Agent、指挥控制Agent等，每个Agent具有独立的行为能力和学习能力，能够在系统中独立运行，实现与其他Agent的协同工作。
（二）仿真流程仿真流程主要包括系统初始化、运行过程模拟和结果分析三个阶段。
在系统初始化阶段，设定各Agent的初始状态和参数；在运行过程模拟阶段，各Agent根据自身需求和目标进行自主决策和协同工作；在结果分析阶段，对仿真结果进行评估和分析，为优化装备体系提供依据。
四、仿真评估方法及指标体系（一）评估方法本文采用定性和定量相结合的评估方法。
定性评估主要对仿真系统的整体性能进行描述和评价；定量评估则通过计算各项指标的数值，对仿真结果进行精确度量。
（二）指标体系指标体系包括装备可用度、维修效率、协同能力等。
其中，装备可用度反映了装备的可靠性和可维护性；维修效率反映了维修工作的速度和质量；协同能力则反映了各Agent之间协同工作的能力。
通过综合评估这些指标，可以全面了解航空武器装备体系的保障效果。
复杂系统基于Agent的建模与仿真方法研究及应用
复杂系统基于Agent的建模与仿真方法研究及应用复杂系统基于Agent的建模与仿真方法研究及应用随着科学技术的发展和社会的不断进步，越来越多的系统变得日益复杂。
在这些复杂系统中，包括生态系统、交通系统、经济系统和社会系统等，多个相互作用的元素相互依赖，形成了一个复杂的整体。
为了更好地理解这些系统，研究者提出了许多不同的建模和仿真方法。
其中，基于Agent的建模与仿真方法成为了一种重要的研究方向。
Agent是指一个独立个体，能够感知环境、处理信息以及执行决策等行为。
在复杂系统中，每个元素可以被看作是一个Agent，这些个体之间通过相互作用和信息交流来产生系统整体的行为和动态变化。
基于Agent的建模与仿真方法就是通过对这些个体进行建模，模拟它们的相互作用和行为，从而研究系统整体的特性和演化。
基于Agent的建模与仿真方法具有许多优势。
首先，这种方法能够更好地反映系统中个体的异质性和多样性。
每个个体都有其独特的特征和行为方式，通过对每个Agent进行建模，能够更加准确地刻画系统的复杂性。
其次，基于Agent的建模与仿真方法具有较高的灵活性和可扩展性。
因为每个Agent都是一个相对独立的个体，可以方便地修改和扩展模型，以应对系统内部的变化和外部环境的影响。
第三，基于Agent的方法能够模拟系统中的非线性和动态过程。
每个个体都可以根据自身的状态和周围环境做出相应的决策，从而引发系统整体的非线性和动态变化。
对于复杂系统的建模和仿真，基于Agent的方法可以采用不同的建模技术和仿真环境。
最常用的技术之一是基于Agent的离散事件模型。
该模型中，系统的演化是由个体之间的相互作用和事件触发来驱动的。
通过模拟每个Agent的行为，并定义相应的触发和响应规则，可以模拟系统的动态变化和演化。
另一种常用的方法是基于Agent的群体模型。
在这种模型中，个体之间的相互作用和行为是以群体为单位进行建模和仿真的。
通过定义个体与群体之间的关系和规则，可以模拟系统中大规模群体的出现和相互影响。
基于多Agent复杂系统仿真平台研究
第 ４ 第ｌ ２卷 ２ 期
文章 编 号 ：０ ６—９ ４ （０ ７ １ —０ ８ １０ ３ ８ ２ ０ ）２ ２ ３—０ Ｌ ４
计 算 机 仿 真
２７ ２ ０ 年１月 ０
基 于 多 Ａｇ ｎ 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 ２３ ２ ） １０ ２
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 Ａ ｅｔ
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 Ａ ｅｔ ｇｎ 复杂系统 仿真技术进步的关键 。 针对 目前 多 Ａ ｅ ｔ ｇｎ 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
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ： Ｔ ｅ ｏ ｌｘ ｔ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｒｓｎ ｉ ｔ ｒ ｉｃ ｐ ｉ ｅ ｈ ｃ ｓｕ ｉ ｓ ｈ ｃ ｍｐ ｅ ｓ ｓｅ ｈ ｃ ｍｐ ｅ ｉｙ ｃ ｅ ｃ ｉ ａ ｉｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ｓ ｉ ｌ ｗ ｉｈ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｏ ｌ ｘ ｙ ｔ ｍ ａ ｄ ｎ ｎ ｃ ｍｐ ｅ ｉ ． Ｔ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｙ ｔ ｍ ｉ ｌ ｔ ｎ ａ ｅ ｎ ｍｕ ｔ — Ａｇ ｎ ｓ ｏ ｅ ｏ ｈ ｅ ｙ ｕ ｅ ｕ ｔ ｏ ｓ ｆ ｒ ｏ ｌｘ ｔ ｙ ｈ ｏ ｌｘ ｓ ｓｅ ｓｍｕ ａ ｉ ｂ ｓ ｄ ｏ ｌ ｏ ｉ ｅ ｔ ｉ ｎ ｆ ｔ ｅ ｖ ｒ ｓ ｆ ｌ ｍｅ ｈ ｄ ｏ ｒ ｓ ａ ｃ ｉ ｇ ｔ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｉ ｒ ｄ ｃ ｎ ｃ ａ ｉｍ ｆ ｏ ｌｘ ｓ ｓｅ ｅ ｅ ｒ ｈ ｎ ｈ ｏ ｌ ｘ ｔ ｐ ｏ ｕ ｉ ｇ ｍｅ ｈ ｎ ｓ ｏ ｍｐ ｅ ｙ ｔ ｍ．Ｔｈ ｓｍｅｈ ｄ ｉ ｓ ｄ ｉ ｎ ｉ ｌ ｓｗｉ ｅｙ ｙ ｃ ｉ ｔ ｏ ｓｕ ｅ ｎ ｍａ ｙｆｅｄ ｄ ｌ ． Ｉ ｒ ｅ ｋ ｈ ｅ ｅ ｒ ｈ ｒ ｅｅ ｓ ｄ ｆｏ ｔ ｅ ｓ ｆ ｐ ｏ ｒ ｍｍｉ ｇ ａ ｄ ｆ ｔ ｎ ｉｎ ｏ ｈ ｉ ｓｕ ｙ ｎ ｅ ｆｃ ｉ ｅ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｍａ ｅ ｔ ｅｒ ｓ ａ ｃ ｅ ｓ ｒ ｌ ａ ｅ ｒ ｍ ｈ ｏ ｒ ｇ ａ ｏ ｔ ｎ ｎ ｘ ａｔ ｔ ｎ ｔ ｅｒ ｔ ｄ ，ａ ｆｅ ｔ ｉ ｅ ｏ ｖ
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。
基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估分析
基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估分析基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估分析随着现代航空武器装备的迅速发展和更新换代，保障装备系统的可靠性和有效性变得越来越重要。
而仿真评估作为一种重要的研究方法，在保障装备系统效能和性能方面具有重要的作用。
本文将基于多Agent技术开展航空武器装备体系保障的仿真评估分析。
首先，介绍多Agent技术在航空武器装备体系保障仿真中的应用。
多Agent技术是一种模拟和研究人类社会结构和行为的计算模型，它能够描述和分析不同个体、组织或系统之间的相互作用和协同行为。
在航空武器装备体系保障中，多Agent技术可以模拟不同保障措施的执行者，如装备维修人员、物资管理人员和信息系统操作员等。
通过模拟多个Agent之间的协同行为和相互影响，可以更准确地评估装备系统保障的效果和可行性。
其次，分析多Agent技术在航空武器装备体系保障仿真中的优势。
相对于传统的单Agent仿真方法，多Agent技术能够更好地模拟装备系统中不同个体的行为和相互作用。
例如，在保障装备维修过程中，多个维修人员可以同时执行不同的任务，并相互协调完成维修工作。
而在传统的单Agent仿真方法中，则只能按照预定的流程依次执行任务，无法准确反映实际情况。
因此，多Agent技术能够提高仿真的真实性和准确性。
接着，阐述多Agent技术在航空武器装备体系保障仿真评估中的方法和步骤。
首先，根据实际情况确定仿真模型的参与Agent，包括装备维修人员、物资管理人员、信息系统操作员等。
然后，设定仿真模型中各个Agent的行为和决策规则，模拟不同保障措施的实施过程。
在仿真过程中，可以根据实际情况调整和修改Agent的行为规则，以获取更准确的评估结果。
最后，根据仿真结果分析和评估装备系统保障的效果和可行性，并提出相应的改进措施。
最后，总结基于多Agent的航空武器装备体系保障仿真评估分析的研究意义和应用前景。
多Agent技术能够更真实地模拟装备系统中不同保障措施的执行者之间的相互作用和协同行为，有助于提高装备系统的可靠性和有效性。
多agent安全通信的研究与实现
多Ａｇｅｎｔ系统安全通信的研究与实现１．２．３移动系统的应用领域·分布式信息检索。
分布式信息检索应用从散布在网络各处的信息源中搜索符合某个给定准则的信息。
被访问的信息源可能是事先指定的，也可能是在访问的过程中动态决定的。
完成搜索过程的移动代理可以通过迁移到接近被搜集的信息库的站点来提高搜索效率，因为本地交互的速度耍比通过网络快得多。
－个人助理。
个人助理使得用户可以从繁琐的例行任务中解脱出来，它利用现有的代理服务和资源来达到特定的目标。
具体的有会议日程安排、新闻自动分类、电子邮件过滤等。
·远程设备控制与配置。
远程设备控制应用的目的是配置由很多设备组成的网络和监视它们的状态，这类应用可以分为很多具体的应用领域．如生产过程控制及网络管理等。
移动代理技术可以用来设计和实现在被监视的设备上运行并报告设备状态变化的软件，从而提高系统的实时性和灵活性。
·工作流规划。
工作流定义了应该执行哪些活动以完成特定的任务，以及这些活动会何时、何地、怎样影响各方。
工作流代理提供人或机器在某一步骤所要做的任务的全局控制。
代理在站点以及人之间按照对当前步骤的不同响应进行不同的迁移。
移动代理“迁移——计算——迁移”的工作模式和代理间通信能力是工作流的真实写照。
－电子商务。
电子商务应用使用户通过网络可进行商业交易，应用环境通常由几个可能是相互竞争的商业实体组成，一个交易通常需要与多个实体进行商洽并可能要访问如股票报价等变化的信息。
在这样的应用环境下，定制参与交易各方的行为，使它们可以按照特定协议进行商洽的能力是非常必要的，并且最好把应用程序移动到靠近与交易有关的信息源的地方去，用移动代理解决这样的问题显然是最合适的。
Ｉ．３现有移动代理系统由于计算机网络特别是Ｉｎｔｒａｎｅｔ和Ｉｎｔｅｒａｃｔ的迅猛发展以及Ｊａｖａ语言的广泛应用，人们对移动代理技术及其应用的前景十分看好。
许多大学、科研机构和商业公司纷纷投入大量人力物力设计、开发并推出自己的移动代理系统。
多Agent系统通信研究
言 语 行 为 理 论 认 为 一 个 言 语行 为 通 常 与 三 个 方 面
相关 ［： ３ １
（ ） 内 行 为 Ｌ ｅ ｔ ｎ ｒ ｔ ： 法 上 惯 用 的 话 １言 （ ｏ ｕｉ ａｙ Ａｃ） 语 ｏ
也 对 多 Ａ ｅ ｔ 信机 制和 会话 策略 给 予一 定 的 阐述 。 ｇｎ 通
关 键 词 ：Ａｇ ｎ ；通信 ： ｅｔ ＫＱＭＬ；Ｆ Ｐ ＡＣＬ ＩＡ—
０ 引 言
多 Ａ ｅｔ 统 （ Ａ ）是 指 通 过一 组 自治 Ａ ｅｔ ｇｎ 系 Ｍ Ｓｍ ｇｎ 对
的 公共 的 区域 ． 其 他 成 员 共 享 。 供
产 生 的相 应 的后 果
直 接通信 ： 信 Ａ ｅｔ 间直 接进 行点 对点 之 间 通 ｇｎ 之
的通 信
广播通信 ： ｇｎ 通过广播 的方 式将信息传递给所 Ａ ｅｔ
有 的 Ａ ｅ ｔ ｇｎ。
在 今 天 使 用 的 大 多 数 Ａ Ｌ 都 是 基 于 言 外 行 为 Ｃｓ
联邦 系统 ： Ａ ｅ ｔ 各 ｇｎ 出于一 定 的意 图组成 联’ 结 邦
语。
和响应消息 的各种可 能情况 ．传输协议是 通信过程 中
的底 层 传 （ ） 外 行 为 （ｌｅｔ ｎｒ ｃ）说 话 者 企 图 通 过 ２言 Ｉｏｕｉ ａ Ａ ｔ： ｌ ｏ ｙ 言语 措 辞 表 达 的真 是 意 图 （ ） 后 行 为 （ｅｌ ｕ ｏａｙＡ ｔ ： 话 者 言 语 所 ３言 Ｐ ｒ ｅｔ ｎ ｒ ｃ） 说 ｏ ｉ
其知识 、 目标 、 规划 的协调使其联合起 来采取行动或求
Multi_agent系统安全通信模型研究
Multi_agent系统安全通信模型研究摘要针对Multi_agent系统(MAS)在开放性分布式网络应用中存在的安全性问题,利用XML密码加密,XML数字签名和XML密钥管理等XML安全技术框架与规范,以及使用智能物理agent基金会(FIPA)资源定义框架(RDF)标准,提出一个基于RDF和XML的MAS安全通信模型。
关键词安全通信模型;多智能系统;XML安全技术;资源定义框架分布式人工智能(distributedartificialintelligence,DAI)主要研究在逻辑或物理上分散的智能系统如何并行地、相互协作地实现问题求解,有两个分支:分布式问题求解和多agent系统(Multi_agentsystem,MAS)。
FIPA体系结构解决如何与现有的或正在出现的技术集成、映射,这包括各种技术:XML,SMTP,Java,WEBSEVER,电子商务和各种信息交换协议。
FIPAAgent通信语言(ACL)是比较成功的Agent 信息交换协议之一,建立在语义理论上的。
其中一个主要的语言是资源描述框架(ResourceDescriptionFramework,RDF),RDF运用XML作为编码语法。
但是目前的FIPA规范没有提出任何的安全通信机制。
本文研究的目的是提出一个基于RDF 策略和运用XML安全框架的安全MAS信息交换通信模型。
1模型的提出本文提出的MAS通信模型采用了XML安全规范,满足了安全要求:有效性、加密性、不可否认性。
在模型中,Agent初始化自己的行为,产生一副密匙对,每个Agent只有一副密匙对,包含一个公有密匙和一个私有密匙。
一旦Agent产生密匙对,公有密匙将从私有密匙中分离出来。
对参与安全通信的Agent来说,公有密匙的角色是分布式的,私有密匙的角色是维持自己的机密性。
它将响应Agent的公有密匙请求。
密匙对也用来对信息进行加密和数字签名。
被公有密匙加密的信息(或者数据流)仅仅被同一密匙对的私有密匙解密。
基于Multi-Agent的高速公路集成交通控制系统的研究
基于的高速公路集成交通控制系统的研究邹群邹国平（南昌水利水电专科学校南昌）（江西高等级公路管理局南昌）摘要：高速公路集成交通控制系统是一个分布的、非线性的、动态的、复杂的巨型系统。
本文在智能控制系统分级递阶结构的基础上，提出了高速公路集成交通控制系统的集散递阶体系结构，并以作为各级智能控制器，建立了高速公路集成交通控制系统模型，并对该中主体的结构模型、构造方法、通信机制和协商机制进行了深入研究。
关键词：信息工程；高速公路；集成交通控制；集散递阶；；前言高速公路交通控制方法有匝道控制、主线控制、路由控制和集成交通控制（也叫通道控制）。
集成交通控制作为高速公路交通控制的最高形式，它包括匝道控制、侧道控制、主线控制、交叉口控制、路由控制、干道控制和城市道路控制等,是对通道系统（）交通流进行协调、管理、诱导和警告[、、]。
这里所说的集成，一是控制对象的集成：把城市区域的间断交通流和高速公路的连续交通流放在一起考虑。
二是控制方式和控制策略的集成：把点、线、面的控制结合在一起；同时，多种控制理论、控制技术的集成，特别是信息诱导、运行管理与系统控制的集成。
因此，集成交通控制系统是一个分布（时间和空间上的分布）的、非线性的、动态的、复杂的巨型系统。
研究和实践表明，传统控制方法和技术在巨型复杂系统控制领域颇显乏力。
而智能控制系统由于引入专家系统、模糊逻辑、人工神经元网络、遗传算法等人工智能技术（后三者统称为计算智能），在自适应、自组织和自学习功能的实现上不单纯依赖于模型，同时更加重视知识的核心作用，通过把人类专家的管理控制经验转化为系统可利用的后发式知识或运用机器学习等手段实现知识的自动获取，从而使其在复杂系统控制领域展现出相当的优势。
作为分布式人工智能（、）的一门新技术，已成为研究热点并取得了一些重要成果。
多主体系统（、）研究的是一组自治智能主体之间智能行为的协调，怎么协调它们的知识、目标、技巧和规划，联合起来采取行动或问题求解。
基于多Agent技术的通信系统设计与实现
（ ｏ ｅ ｅ ｆ ｏ ｐ ｔ ｃｅｃ ｄＴ ｃｎ ｌｇ，Ｃ ｏｇ ｉｇＵ ｉｅｓｙ ｆ ｏｔ ａ ｄ ｅｅｏ Ｃ ｌ ｇ ｍ ｕｅ Ｓ ｉ ｅ ｎ ｅｈ ｏｏ ｙ ｈ ｎ ｑｎ ｎ ｒ ｔ ｓ ｌ ｍｍｕ ｉ ｔ ｎ， ｌ ｏＣ ｒ ｎ ａ ｖ ｉ ｏ Ｐ ｓｎ Ｔ ｃ ｎｃ ｉ ｓ ａｏ Ｃ ｏ ｇ ｉ ０ ０ ５ Ｃ ｉａ ｈ ｎ ｑ ｇ４ ０ ６ ， ｈｎ） ｎ
基于多 Ａ ｅｔ ｇｎ 技术的通信 系统设计与实现
瞿 中
（ 重庆 邮 电大 学 计 算机 科 学与技 术 学 院 ，重庆 ４０６） ００５
摘 要 ： Ａｇｎ 是 计算机 软件领 域 和人 工智 能 中一种 新兴 的技 术 ， 多 ｅｔ 在通信 系统 中的应 用具 有很 大的优越 性 。运 用 多 Ａ ｅｔ ｇｎ 技 术 实现 了综合 业务 支撑 系统 ， 系统 能够 实现 统一客 户 库 、 品库 、 该 产 销售 品及 营销 库 ， 上线后 业务发 展及 市场 营销 、 为 业
文章编号 ：００７２ ２ ０） ４６ ５ ． １０ —０４（０ ７ ２—０ １ ４ ０
Ｔ ｌｃ ｍｍｕ ｉ ａｉ ｎ ｓ ｓｅ ｄ ｓｇ ｎ ｅｅ ｏ ｎ ｃ ｔ ｔｍ ｅ ｉｎ ａ ｄ ｉ ｌｍ ｅ ｔｔ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｌ — ｇ ｎ ｃ ｎ ｑ ｅ ｏ ｙ ｍｐ ｅ ｎ ａｉ ａ ｅ ｎ ｍｕ ｔ ａ ｅ ｔ ｅ ｈ ｉ ｕ ｏ ｉ ｔ
务数 据 的跨 系统 共 享 、 同 系 统 间 流 程 的 顺 利 衔 接 奠 定 良好 基 础 不 关 键 词 ： Ａｇｎ 技 术 ； 通 信 系 统 ； 综 合 业 务 支 撑 系统 ； 人 工 智 能 ； 计 算 机 软 件 多 ｅｔ
中图法分 类号 ： Ｐ ９ Ｔ ３３
基于Agent的复杂系统建模与仿真探析
科技资讯 SC I EN C E &TE C HN O LO G Y I NF O R MA T IO N 信 息 技 术1 Agent的定义及其基本属性1.1Agent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。
1.2Agent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。
可以和其它的Agent进行交流,同时也可以与自身所处的环境进行交流;适应性。
在某种特定的前提下可以相应其它环境或别的Agent,自身适应性较高的情况下还能够允许其它Agent按照一定的经验对自身进行适当的修改;代理性。
当前提条件满足要求的情况下,其可以代替他者进行工作,也就是说Agent能够代表某些特定实体的利益行事;移动性。
可以将自己从当前所处的环境中转移到另外的环境中;主动性。
Agent 并不是简单地对某些特定环境做出指定的反应,而是有目的的行事;智能性。
能够与其它的Agent之间使用符号等语言进行交互;理性;可按照知识及内部目标对行为进行选择,特定的行为能够使其接近自己想要实现的目标;不可预测性。
系统仿真Agent技术专题分析
摘要对于复杂系统的研究需求，当数学模型不能满足人们分析问题的要求时，系统仿真技术充分发挥了它的作用。
Agent技术作为分布式人工智能技术之一，逐渐兴起并快速发展，成为研究领域的热点。
本文从Agent技术的兴起、发展、主要应用领域以及存在的问题等方面，针对于系统仿真多Agent技术进行分析。
关键词：复杂系统；仿真技术；Agent技术；多Agent；人工智能；技术分析目录摘要1引言2 1系统仿真技术以及Agent概况21.1 系统仿真技术概况21.2 Agent技术概况2 2Agent技术22.1 Agent技术的发展22.2 Agent技术特征3 3多Agent系统模型的体系结构33.1 多主体建模的软件工具33.1.1 Swarm 33.1.2 Repast 33.1.3 NetLog 43.1.4 Ascape 43.2 Agent的构建43.2.1 单Agent 43.2.2 多Agent 5 4Agent技术在各个领域中的应用64.1 经济领域64.2 电力系统64.3 交通运输系统6 5Agent仿真技术所面临的问题7参考文献8引言随着人们对复杂系统的研究越来越深入，数学模型已经难以解决实际当中的问题，系统仿真技术越来越多被应用于分析决策的过程之中，系统仿真技术繁多，Agent技术做为其中一种，一直是系统仿真技术研究的热点。
本文则是对系统仿真技术当中Agent 技术进行分析。
1系统仿真技术以及Agent概况1.1 系统仿真技术概况系统仿真技术是一门多学科的综合性技术，它以控制论、系统论、相似原理和信息技术为基础，以计算机和专用设备为工具，利用系统模型对实际的或设想的系统进行动态试验。
仿真工具分为仿真硬件以及仿真软件。
仿真硬件最主要的是计算机，仿真软件包括为仿真服务的仿真程序、仿真程序包、仿真语言和以数据库为核心的仿真软件系统。
仿真方法主要是指建立仿真模型和进行仿真实验的方法，从模拟现实的角度可分为两大类：连续系统的仿真方法和离散事件系统的仿真方法。
基于多Agent的通信虚拟服务系统研究
基于多Agent的通信虚拟服务系统研究王璇【期刊名称】《物流技术》【年(卷),期】2012(031)012【摘要】In this paper, in view of the problems of the support system of the communication services, we studied the structure of the communication virtual service system, analyzed in depth the operational situation of virtual services in the current stage, established the architectural structure of the communication virtual service system based on multi-agent and ontology, and then elaborated on the future direction of studies on this subject.%针对传统运营支撑系统由于系统体系结构缺乏灵活性、虚拟服务需求反应周期长、虚拟服务差异化不明显以及虚拟服务评价缺失等而很难适应虚拟服务的不断增长和快速变化的问题,通过对通信虚拟服务系统体系结构的研究,深入分析了现阶段虚拟服务的运营状况,借助多Agent的结构模式描述构建了基于多Agent和本体的通信领域虚拟服务系统体系结构,并对该问题的进一步研究方向进行了说明.【总页数】3页(P356-358)【作者】王璇【作者单位】北京交通大学经济管理学院,北京 100044【正文语种】中文【中图分类】F253.9【相关文献】1.基于移动Agent的分布式虚拟企业知识管理系统研究 [J], 黄敏;奚建清;孙波2.基于多Agent系统和虚拟现实技术的变电站智能培训系统研究 [J], 林贵祥3.基于Agent的虚拟认知康复辅助治疗系统研究 [J], 戚淮兵;刁永锋;闫正洲4.基于多Agent的复杂传动件虚拟装配系统研究 [J], 贾春洋; 邹湘军; 王杰; 曾泽钦5.Avaya全新one—X Agent打造“虚拟”客户服务西门子通信解决方案助力苏州地铁系统发展 [J],因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
４ ０７ ， ｈ ａ ２ ｕｎｄｎ ｏ ｅ ｉ ａｃ ｅｔ ， ｕｎｚｏ １６０，ｈｎ ） １０６ Ｃ ｉ ； ．Ｇ ａｇｏ ｇ ｗ ｒ ｓ ｔ Ｃ ｎｅ Ｇ ａｇｈ ｕ５０ ０ Ｃ ｉａ ｎ Ｐ Ｄｐ ｈ ｒ
Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｍｕｔ ａ ｅ ｔ ａｅ ｒｔｃｉｎ ｓｓｅ ｃ ｎａ ｈｅ ｅｈｇ ｅ ｅｉｂｌｙ，ａ ａ ｔｔ ｎ， ｎ ｕｔ ｌ—ｇ ｎ ｓ ｄｐｏｅ ｔ ｙ ｔｍ ａ ｃ ｉｖ ｉｈ ｒｒｌ ｉ ｔ ｉ ｂ ｏ ａ ｉ ｄ ｐａｉ ｏ ａ ｄｆ ｌ ａ ｔｌｒｎ ｅｔａ ｖ ｒｇ ｎ ｓｂ ｏ ｏｅａ ｃ ｈ ｎ ａ ｅａ ｅｏ ｅ ｙｃ ｍｍｕ ｉａ ｏ ｄｃ ｒ ｏａｉｎ ｏ ｓｒｌｔｄ ａ ｅ ｔ．Ｔ ａ ｓ ｔ ｅａ ｎｃ ｔ ｎ ａ ｏｐ ｒｔ ｆｉ ｅａｅ ｇ ｎｓ ｒｎ ｍｉ ｄ ｌｙ ｉ ｎ ｏ ｔ ｐａ ｓａ ｍｐ ｒ ｎ ｌ ｔ ｅ ｐ ｒ ｒ ｎ ｅｏ ｌ— ｇ ｎ ａｅ ｒｔｃｉｎ ｓ ｓｅ ｌｙ ｉ ｏｔ ｔ ｅ ｏ ｔ ｅｆ ｍａ ｃ ｆｍｕｔ ａ ｅ ｔｂ ｓ ｄ ｐ ｅ ｔ ｙ ｔｍ． Ｉ ｉ ｐ ｐ ｒ ｎ ａ ｒ ｈ ｏ ｏ ｉ ｏ ｏ ｎｔｓ ａｅ， ｈ
维普资讯
第３ 卷第 ４ 期
２０ ０ ６年 １ ２月
长 沙 理 工 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ） Ｊｕ ｎ ｌ ｆ ｈ ｎ ｓａＵｎｖｒｉ ｆＳｉｎｅａ ｄＴ ｃ ｎ ｌ ｙ Ｎ ｔｒｌ ｃ ｎｅ ｏ ｒ ａ ｏ ａ ｇｈ ｉｅｓｙｏ ｃｅ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ （ ａｕ ａ Ｓ ｉ ｃ ） Ｃ ｔ ｏ ｅ
高保护动作的可靠性、 适应性和容错能力， 但是保护 Ａ ｅｔ ｇｎ之间的通信延时对于基于多 Ａ ｅｔ ｇｎ 的保护系统的 性能有重要的影响． 为了分析确定基于多 Ａ ｅｔ ｇ 保护系统的应用条件 ， ｎ 利用 Ｎｔｏ ｉｕ ｔ 网络通信仿真 ｅ ｒＳ ｌｏ ｗ ｋ ｍ ａｒ
软件 ， 对不同通信协议 、 通信通道带宽和通信组织方式对继电保护系统通信延时的影响进行了仿真分析． 仿
ｔｃ ｌ，ｃ ｍｍｕ ｉａｉｎ ｂ ｎ ｗ ｄ ，ａ ｄｏｇ ｉ ｔ ｎ ａ ｐ ａ ｈ ｓｕ ｏ ｏ ｏ ｏｓ ｏ ｎｃ ｔ ａ ｄ ｉｔ ｎ ｒａ ｚ ｉ ｐ ｒ ｃ ｅ ｐ ｎ ｃ ｍｍｕ ｉａｉｎ ｄ ｌｙｏ ｌ ｏ ｈ ｎ ａｏ ｏ ｎｃ ｔ ｅａ ｆｍｕ ｔ ｏ ｉ ａ ｅ ｔｂ ｓ ｄｐｏｅ ｔ ｎｓ ｓ ｍ．Ｔ ｅｓｍｕａｉｎｓ ｏ ａ ｈ ｕ ｓ ｔ ｎｂ ｓｄ ｃ ｍｍｕ ｉａｉｎｕ ｉｇ ｇ ｎ ａ ｅ ｒｔｃｉ ｙｔ ｏ ｅ ｈ ｉ ｌｔ ｈ ｗｓｔ ｔ ｅｓｂ ｔ ｉ ａ ｅ ｏ ｏ ｈ ｔ ａｏ ｎｃ ｔ ｓｎ ｏ ｍｕｔ ａｔＵＤＰ ｐｏｏ ｏ ａ ｒｖｄ ｅ ｔｃ ｍｍｕ ｉａｉｎ ｄ ｌｙ ｌｅ ｓ ｉ ｒｔｃ ｌＣ ｐ ｉｅａｌａ ｏ ｎ ｏ ｓ ｎｃ ｔ ｅａ ． ｏ Ｋｅ ｒ ｓ ｇ ｎ ；ｐ ｔｃｉｅｒｌｙ； ｏ ｙ ｗｏ ｄ ：ａ ｅ ｔ ｒ ｅｔ ｅａ ｃ ｍｍｕ ｉａｉｎ ｄ ｌｙ ｏ ｖ ｎｃ ｔ ｅａ ｏ
ｎ ｔ ｒ ｉ ｌ ｔｒ ａ ｅ ｎ ｕ ｅ ｉ ｌ ｔ ｎ ｅ ｎ ｔ ｔ ｉ ａ ｔ ｆ ｉ ｅ ｅ ｔ ｏ ｅ ｗｏ ｋ ｓｍｕ ａｏ ｓｂ ｅ ｓ ｄ ｔ ｓｍｕ ａ ｅａ ｄ ｄ ｍｏ ｓｒ ｅ ｍｐ ｃ ｆ ｒ ｎ ｍｍｕ ｉａ ｉｎ ｐ — ｈ ｏ ａ ｏ ｄｆ ｃ ｎｃ ｔ ｒ ｏ ｏ
真结果表明， 在宽带以太网的基础上， 利用多 Ａｅｔ ｇｎ通信能够满足继电保护系统的实时性要求．
关键词 ：ｇｎ； Ａｅｔ 继电保护 ； 通信延时
中图分 类号 ： 聊 ７ １ 文献标识码 ：Ａ
Ｃｏ ｍｍ ｕ ｉａ ｉｎ ｓ ｕ ａ ｉｎ ｏ ｕ ｔ－ ｇ ｎ ａ ｅ ｒ ｔｃ ｉｎ ｓ ｓｅ ｎ ｃ ｔ ｉ ｌ ｔ ｆｍ ｌ ｉａ ｅ ｔｂ ｓ ｄ ｐ ｏ ｅ ｔｏ ｙ ｔ ｍ ｏ ｍ ｏ
Ｖ １３ Ｎｏ ４ ｏ ． ．
Ｄｅ ． ｏ ６ ｃ２ ｏ
文章编号 ：６ ２－ ３ １ ２０ ０ １７ ９ ３ （０６）４－０ ７ ０ ０ ２— ５
基于高速通信 的多 Ａ ｅｔ ｇｎ 保护 系统通信仿真分析
， 苏 盛 ，曾祥君 曾耿晖２ 王
，
进 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
１０６ ２ 广东 广州 ５００ ） １６０ （． １ 长沙理工大学 电气与信息工程学院， 湖南 长沙 ４０７ ； ．广东省电力调度中心 ， 摘 要： 基于高速通信的多 Ａ ｅｔ ｇｎ保护系统， 能够通过各个空间上分布的保护 Ａ ｅｔ ｇｎ 之间的通信和配合来提
多 Ａ ｅｔ ｇｎ 系统 （ Ａ ） Ｍ Ｓ 强调多个分布的 Ａ ｅｔ ｇｎ 的协调行动 ， 具有适应环境的动态 自组织能力． 将多 Ａ －
ｇｎ 系统应用于保护领域 ， ｅｔ 通过空间上分布的保护 Ａ ｅｔ ｇｎ 之间的通信和协调配合 ， 以简化保护配置， 可 提
高保护动作的可靠性、 适应性、 速动性和容错能力…． ．Ｖ ｏｒ 对在 Ｔ接线 的电流差动保护 中应用保 Ｄ ．Ｃｕｙ
Ｓ ｈ ｎ Ｚ Ｎ ｉｎ－ ｎ ， Ｅ Ｇ Ｇ ｎｈ ｉ， Ｎ ｉ Ｕ Ｓ ｅｇ， Ｅ ＧＸ ａｇｊ Ｚ Ｎ ｅ ．ｕ ＷＡ Ｇ Ｊ ｕ ｎ
（ ｏｅｅｏ ｌｃｉａ ａｄＩｆ ｍ ｔ ｎＥ ｇ ｅｒ ｇＣ ａｇｈ ｎ ｅｓｙｏ ｃ ｎｅａｄＴｃｎ ｌｇ ，ｈ ｇｈ Ｃ Ｕ ｇ ｆ ｅｔｃｌ ｎ ｏ ａ ｏ ｎ ｉ ｅｉ ， ｈ ｓａＵ ｉ ｒ ｔ ｆ ｉ ｃ ｅｈｏｏｙ Ｃ ａ ｓａ Ｅ ｒ ｎｒ ｉ ｎ ｎ ｎ ｖ ｉ Ｓ ｅ ｎ ｎ