基于Multi—Agent的多机器人控制技术

阐述了Multi-Agent概念及关键技术，包括任务分解原则、通信机制及开发路线的选择等。提出了基于MA技术的多机器人系统的体系结构和基于进化算法的多机器人系统协调机制，并基于Agent概念及模块化方法设计了机器人智能控制系统。     

MAS在群组机器人围捕系统中的分析及设计

为了提高群组机器人协作完成任务的能力,采用多Agent的组织特性控制群组机器人系统。个体Agent系统分为通讯管理、信息融合、控制规划和动作执行模块四个控制模块,组群机器人系统分为环境整合层、逻辑分析层、物理基础层和任务执行层四个层面。以完成任务为目的,建立了基于动态角色的多Agent体系结构,灵活实现了机器人个体的自主性和多机器人之间的协作性的需要,为实际开发群组机器人系统提供了理论框架基础。最后通过多机器人围捕仿真实验验证了文章设计系统的可行性和有效性。     

多Agent协作环境下基于知识的任务描述

从知识的精确定义角度对基于MAS的多机器人协作系统中的任务分解进行了分析,细化了Agent的结构形式化模型,进一步将Agent的行为与其内部状态的变化过程联系起来,更好的体现了Agent的外部交互行为与其内在意识、精神状态密切相关这一基本思想。     

基于多Agent的敏捷供应链的框架系统研究

通过介绍敏捷供应链的概念，利用Agent与CORBA技术，定义了各功能Agent的作用和职能，研究了基于多Agent的供应链管理协作内容，提出一种多智能Agent敏捷供应链的框架系统，利用此系统，能较容易实现企业的信息集成，对于开发类似系统具有实际指导意义。     

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.     

机器人群体系统建立的探讨

文章将介绍采用Agent模型设计、具有智能和自导航能力的机器人群体.首先利用GSM系统实现机器人团体的智能协作及通信,再应用网络GIS系统实现多机器人的定位导航,给出一个若干个机器人通过合作与协调而完成某一任务的系统模型.     

多Agent系统在计算机技能课教学中的应用

本文介绍了Agent和多Agent系统的概念和发展概况 ,并提出在校园网中利用多Agent系统进行协同教学的基本思路、系统组成和工作流程     

智能搜索引擎中的多Agent协作策略研究

介绍了基于多Agent系统的智能搜索引擎中的多Agent之间的结构和关系,并针对各Agent如何相互协作以实现信息资源搜索的智能化提出了以系统Agent为核心的多Agent协作策略。     

基于移动Agent分布式入侵检测研究

本文在分析和研究自适应策略和路由策略的基础上提出一种基于移动Agent分布式入侵检测系统,采用移动Agent概念重新构造系统的各类组件,改进了分布式入侵检测系统由于高层节点单一无冗余而产生的可靠性差的缺陷,从系统构造上克服了分布式入侵检测系统的脆弱性。文中分析了各组成模块结构、功能特点以及模块之间的协作关系,并利用移动Agent特性,采用了CIDF通信机制。实验证明该系统具有良好的扩展能力、自学习功能,能够实现分布式的入侵检测。     

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。     

多机器人编队控制

编队控制是多机器人协调控制系统设计中的典型问题,本文阐述了一种基于行为的混合分层体系结构,该系统以基于反应式结构的三种基本行为为基础,运用加权平均的行为选择机制进行控制。经过仿真实验证明,该算法能实现多机器人在有障碍物情况下自动避障,并在远离障碍物时自动恢复队形,达到了良好的编队控制效果。     

面向职教的FMS与多机器人综合实训平台研究与开发

以职业教育为应用背景,为提升FMS(flexible manufacture system)的整体性能、拓展其适用面,将多机器人、传感器网络等技术融入FMS。给出了FMS总体结构、传感器网络环境下多机器人协同控制系统结构,以及FMS物流子系统基于Petri网的建模和优化算法。实际应用验证了所设计平台以及相关算法和软件的有效性。     

MAS中基于协同进化的学习

协同进化是一种新的进化技术,特别适合于构造多主体系统的学习机制.多主体系统中基于协同进化的学习已开始成为智能计算研究的一个热点.本文对用于多主体系统学习的协同进化算法的进展作了比较全面的总结与分析,并指出了现有工作的不足及下一步值得深入研究的一些方面.     

改进合同网协议的多移动机器人协作系统

以多移动机器人大规模搜索搬运为背景,探讨机器人异构、目标物异构情况下,多移动机器人协作系统的构建.通过改进合同网协议,实现动态局域网招标,并根据期望值投标,以期望值作为确定任务执行者的重要指标.仿真实验结果表明,该方法能大幅减少系统通信开销,有效缩短任务响应时间与任务完成时间,提高了系统效率.     

F-知识安全的传递与识别

利用S-粗集,给出F-知识概念;利用S-粗集生成的F-知识与RSA算法,嫁接,渗透,提出多Agent的F-知识安全传递-识别：具有正向密秘钥匙的多Agent的F-知识安全传递与具有反向密秘钥匙的多Agent的F-知识安全传递,给出F-知识的识别准则与应用。     

基于多Agent的网络入侵检测模型的应用与研究

通过分析研究现有的入侵检测系统，提出一种基于多Agent的网络入侵检测模型，给出了该模型系统的体系结构和详细设计。利用多Agent的特性，提高网络系统的安全性，具有分布性、适应性等特点。     

多Agent电子商务交易系统应用研究

针对当前电子商务交易过程中面临的信息量过载和繁琐的交易细等问题,论文提出了一种基于Agent技术的解决方案,分析了系统实现的几个关键问题,给出多Agent的通信和迁移的交互方式及源程序等．     

基于智能多Agent的虚拟现实技术研究

通过对虚拟现实和智能多Agent技术的研究,提出了基于智能多Agent的虚拟现实技术模型,解决了灵境中虚拟人的智能实现、通信机制等问题,为今后进行远程教学、虚拟实验、仿真研究奠定了理论基础。     

基于多Agent的组织决策支持系统的设计与研究

Agent技术近年来给软件的发展带来了日新月异的变化，这种技术提供了软件系统概念化、设计与实现的全新模式，多Agent与组织决策支持系统(ODSS)也是人工智能和系统工程中的研究热点。本文在研究多Agent与ODSS的基础上，设计了一种基于多Agent的组织决策支持系统，并对它进行了适当的分析和展望。     

A case study of collaboration with multi-robots and its effect on children's interaction

Learning how to carry out collaborative tasks is critical to the development of a student's capacity for social interaction. In this study, a multi-robot system was designed for students. In three different scenarios, students controlled robots in order to move dice; we then examined their collaborative strategies and their behavioral interactions. The following three scenarios were used: three students to three robots, three students to two robots, and two students to three robots. The experimental samples comprised sixth-grade students in elementary schools, 16 groups in total, and each group comprised three students. The results revealed three collaborative strategies for solving problems that emerged from the three scenarios: (1) independent-control (like cooperation), (2) mutual-control (like collaboration), and (3) coordinator-directed (like collaboration with coordinator). This study also found that students completed a task better with the least required time when they adopted the mutual-control strategy. In addition, coordination in the mutual-control and coordinator-directed strategies was generally regarded as helpful to task completion. With respect to behavioral interactions, students understood the importance of coordination yet still recognized that the skill of negotiation had to be learned. Our results suggest that the mutual-control and coordinator-directed collaborative strategy increased the frequency of task related interactions. Because collaboration inevitably entails conflicts, we should guide students not only in preventing these conflicts but also in learning how to cope with conflict and communicate and coordinate with others. By working together, learners had to figure out how to reduce conflicts, which was both a benefit to the completion of their collaborative tasks and an important skill for their socialization.