基于多Agent多议题协商模型的研究

协商是多Agent系统实现协调、协作和冲突消解的关键环节。如何构建有效的协商模型是多Agent系统中有待解决的问题之一。本文主要讨论了多Agent多议题自动协商问题,构建了基于多Agent多议题协商模型,提出了相应的协商算法。     

基于Agent的智能化数字图书馆构建模型

基于Agent的智能化数字图书馆构建为目标,剖析了智能化数字图书馆应该具备的功能和特性,提出了基于Agent的智能化图书管理系统建设方案,给出了详细的设计模型和构建原理,为智能化数字图书馆建设提供了一种途径。     

基于自动协商的社交网用户隐私保护机制研究

针对社交网隐私安全问题,利用基于Agent的Pareto遗传算法构建社交网络隐私自动协商模型,实现隐私策略结果的多样性。实验表明,该模型根据用户隐私偏好和社交网隐私策略的不同协商可以产生不同的结果,实现了协商结果的多样性;该模型随着协商次数的增加,协商时间增加很小,在时间上具有可行性。各Agent获得的效用总值达到Pareto最优解,从而验证了该模型的有效性。     

Multi-Agent技术支持下的远程协作学习系统研究

为了深入研究MAS技术在远程协作学习中的作用，本文提出了基于MAS和建构主义的远程协作学习模型，并对系统的工作流程进行了详细说明，同时对协作Agent问的KQML通信机制进行了详细的描述。根据智能化协作学习系统的工作特点和智能Agent的各项特征，对二者分别进行了形式化描述。     

超媒体技术在E—learning中的应用研究

本文从E-learning当前存在的主要问题出发,研究了超媒体技术的信息表示,提出将超媒体技术与人工智能技术相结合。构建E-learning系统中的知识库,以实现学习过程中的自适应导航和自适应呈现,来弥补E-learning的智能化和个性化的不足,从而提高学习的效率和学习资源的利用率;     

基于Agent技术的网络协作学习模式的构建

随着科技的发展,网络学习已经成为一种大众化的学习方式.然而在实际的开展中,网络学习的过程中却存在着信息超载和资源迷航的问题.智能Agent技术是解决这些问题的很好途径.基于Agent技术在网络教学应用中的现状,探讨了应用Agent技术构建智能化的网络协作学习模式,从而实现智能化的学习,以改善教学质量提高教学效率.     

一种基于移动Agent技术的教学资源建设方法

远程教育教学资源建设中需要重点探究的是推送给用户一个怎样的教学代理（Agent）,Agent是基于计算机网络远程教学系统的重要组成部分,作为具有较强自主教学能力的工具,智能化是Agent应具备的一个重要特点。本文提出一种基于移动Agent（Mobile Agent）技术的计算模型——教学Agent（Pedagogical Agent）,考虑到网络远程教育要求低带宽和强交互性,使教学Agent具备智能化、较少的网络传输量和异步交互的特点,适用于远程教学系统资源的建设。     

基于Multi-Agent的农产品电子商务交易模型

在对河北地区农产品交易过程进行细致调研的基础上,构建了基于Multi-agent的农产品电子商务交易模型.模型主要由买家Agent、卖家Agent、第三方Agent、议价Agent、交易Agent和数据库Agent六部分组成,农产品交易采用多属性议价策略,用户借助系统自动创建的对应角色的子Agent进行信息交互,实现农产品交易过程的自动化和智能化.     

基于Agent技术的网上协作学习模式探究

利用Agent技术支持网上教学是远程教育的发展趋势,本文主要探讨了如何在网上协作学习中应用Agent技术,构建智能化协作学习模式,从而实现智能化学习。同时,结合国内Agent技术发展现状,进一步探讨了网上智能协作学习的发展前景。     

基于信任的多Agent供应链协商关系研究及应用

供应链环境中,分销商Agent的信誉评估和选择是一个重要问题。针对供应链环境的不同情况以及生产商与分销商间Agent的实际特性,将直接信任、推荐信任和承诺信任相结合,提出了一种新的信任度量模型—DRC信任模型,然后相应给出生产商Agent选择分销商Agent的决策算法,并应用在协商关系网中。实验表明,基于DRC信任模型的平均合作成功率要高于普通信任模型,能较好地应用到复杂多变的供应链合作系统,增加所选取的分销商Agent的可用性。     

智能教学系统中的学习推理模型研究

将Agent技术引入智能教学系统(ITS)是当前ITS研究的重要方向之一,本文提出了一种改进的基于Agents的学习推理模型,在模型中引入了学生Agent,教学Agent,资源Agent,资源管理Agent,并对各Agent的基本功能进行描述,进一步明确了教学Agent的各项功能,该模型能更好的反映学生的学习状态和学习需求,更能满足个性化学习的需要。     

基于认知与情感的E-learning个性学习设计

本文通过对目前E-leaming应用的分析,在认知和情感的基础上,结合多媒体设计原则、人工心理理论和学习评价策略,提出了基于认知与情感的E-learning个性学习模式,并构建了E-Learning情感认知模型,设计了E-learning个性学习导航。该E-Learning个性化学习的设计将对提高网络教学的质量有着极大的意义。     

基于多Agent技术的网络学习平台的研究

本文针对网络学习平台的特点和功能需求,在探讨Agent和多Agent技术的基础上,将人工智能领域的多Agent技术引入平台模型的设计中,构建出了基于多Agent的三层结构的网络学习平台模型,并对模型的总体结构和多Agent学习代理的设计及功能作了详细说明。该学习平台模型具有智能程度高、灵活性好、自主性强的特点。     

基于Agent技术网上协作学习模式探究

要利用Agent技术辅助网上教学是远程教育的发展趋势，本主要探讨了如何在网上协作学习中应用Agent技术，构建智能化协作学习模式，从而实现智能化学习。同时，结合国内Agent技术发展现状，进一步探讨网上智能协作学习的发展前景。     

基于语义Web的教育资源模型相关技术研究

针对E-learning(电子学习)系统中实现教育资源智能搜索与整合的要求,对建立一个基于语义Web技术的教育资源语义模型涉及到的一些技术进行了分析研究。介绍了语义Web的体系结构,针对目前E-learning中存在的问题提出了相应的解决方案。     

基于多Agent的智能网络教学系统原型设计

本文分析了传统网络教学系统存在的主要缺陷,引入了多Agent技术,提出了基于多Agent的智能网络教学系统模型.本文对Agent之间的交互协作的基本理论、Agent之间的基本通信行为及通信机制进行了深入研究.实际应用说明该系统具有智能性,能改善网络教学效果,实现真正的智能化的网络教育.     

基于Agent的远程教育系统的设计与实现

考虑到远程教育系统的实际需求 ,本文介绍了一个基于 Agent思想的 Web的远程教育系统的总体设计方案 ,分析了学生 Agent和教师以及管理 Agent之间的关系 ,将各种教学资源有机地结合起来 ,为学生创建个性化、智能化的教育学习环境 ,同时也介绍了国外的研究实例作为借鉴     

E-learning 3.0:内涵、挑战与生态框架

E-learning 3.0实现了随时随地的连接和学习,为学习与教育带来了新的机遇与挑战。文章通过E-learning 3.0的历史变迁和E-learning 3.0与Web 3.0的关系,对E-learning 3.0的内涵进行了界定,探讨了E-learning 3.0面临的挑战,并提出了一种基于可持续发展理念的E-learning 3.0的生态框架,分析了其生态框架中各要素的功能与层级关系,旨在为数字教育的协调发展与创新提供有益的借鉴。     

基于多Agent的学习资源服务系统研究

在分析Agent技术的基础上提出了一个基于多Agent的学习资源服务系统模型,并阐述了各Agent的功能与工作过程.     

一种基于Agent的远程教学模型

结合Agent、数据库、动态网页等技术,提出一个基于Agent的远程教学模型,较好地实现个性化学习和协作学习。这一模型将大部分Agent散布放置在网络空间上,且能动态增删,合理地利用带宽,减轻了后端服务器的运算负荷。