多Agent诊断系统合作评价策略
基于Multi-Agent技术的供应链企业信任合作伙伴选择评估模型
基于Multi-Agent技术的供应链企业信任合作伙伴选择评估
模型
牛倩倩;陆秋琴
【期刊名称】《物流技术》
【年(卷),期】2013(032)012
【摘要】提出了基于Multi-Agent技术的供应链企业信任合作伙伴选择评价模型.在模型中,多Agent系统通过连接内外服务器对合作企业进行快速选择.通过不同Agent间相互沟通协调,实现了对合作伙伴信任的动态监督和评估.并且引入信任预警Agent,可及时对合作过程中产生的信任风险发出警报,以提醒企业进行控制和采取必要的措施.通过实例表明,该模型对供应链信任合作伙伴的选择评估不仪快速而且有效,还能反映供应链合作关系的动态变化,具有一定的应用价值.
【总页数】5页(P315-318,328)
【作者】牛倩倩;陆秋琴
【作者单位】西安建筑科技大学管理学院,陕西西安710055;西安建筑科技大学管理学院,陕西西安710055
【正文语种】中文
【中图分类】F274;F224
【相关文献】
1.基于Multi-Agent的供应链企业逆向物流库存模型研究 [J], 倪明;陶琴
2.云计算环境下基于信任属性的混合信任评估模型 [J], 樊晓贺;王娇;杜亮亮
3.基于声誉的供应链企业直接信任评估模型 [J], 牛景春;申利民
4.电子商务环境下基于 Multi-Agent 的B2B 信任评价模型研究 [J], 孙华梅;邹维娜
5.多Agent系统中基于信任度评估模型的自动信任协商 [J], 黄志艳
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多Agent分级动态联盟合作机制
1 多Agent系统1.1 多Agent系统概念多A g e n t 系统由一组在逻辑或物理位置上有规律或随机分布的多个A g e n t 组成,他们通过有效的通信系统进行资源共享,为完成共同的任务目标而成为一个有组织的群体。
1.2 组织结构通常一个集中式或分布式的多个A g e n t 便可组成一个简单的Agent系统。
而此种小型的多Agent系统也可以继续采用集中或分布式再组成组织更大规模的A g e n t 系统。
根据组织结构可分为完全集中式、完全分布式、混合式三类。
结合几种结构的优缺点,在集中式的结构中让每一个Agent都具备管理Agent的能力,状态能力最合适的成为管理A ge n t ,而一旦该A ge n t 出现崩溃或能力状态出现状况,其他有能力的可以接替其成为管理A g e n t ,这即集成了集中保持内部信息的一致性,对系统的管理、控制较为容易的优点,又解决了其单一溃败的致命缺点,较为适合我们所描述的动态联盟的机制。
如图1所示。
1.3 合作策略多Agent系统中多个Agent的合作可使系统总体性能得到提高,而合作带来的不只有性能的提升,更多时候还伴随着对任务解决的冲突、矛盾从而导致几个A g e n t 分任务甚至整个任务的失败,因此为解决冲突,行为选择时,各Agent需要获取其他Agent的行为以避免矛盾的发生,而这些加大了通信量和时间的大量消耗,在此基础上根据所有联合行为对整体利益贡献的好坏,选择出自己的最优行为,但这也具有着很大的不确定性难以避免冲突的发生。
所以通过信息共享动态生成的主A g e n t 来完成对任务的分解、规划、分配能简单实现多个A g e n t 的合作,有效的避免冲突的发生,又可以减少通信的损耗。
收稿日期:2016-11-25作者简介:孙家民(1992—),男,辽宁北票人,硕士研究生在读,研究方向:图像信息处理技术。
多Agent 分级动态联盟合作机制孙家民1 史天予1 王旭辉2(1.沈阳理工大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳 110159;2.山东财经大学金融学院,山东济南 250014)摘要:Agent是具有一系列能力的智能体,但对于复杂问题的解决单个Agent仍表现出对问题解决的能力不足,因此多Agent系统中的多个Agent的协同合作成为解决问题的关键。
多Agent故障诊断原型系统研究
统 的 实现 提供 了有 力 的手 段 。Ａ ｅ ｔ ｇ ｎ 被描 述 为设 计 构 建 分 布 式 复 杂 工 程 应 用 系 统 的 下 一 代 模
型 Ｊ ｌ。
（ ） 能 动性 ６
收 稿 日期 ： Ｏ Ｏ ｌ — Ｏ ２Ｏ— Ｏ ８
能 自行 选 择合 适 时 机采 取 适 宜
性 。 传统 方 法相 比 ， 有 测量 操 作 简单 、 本低 、 与 具 成
［ ３ 宋 艳 霞 ， 伯 印 ． 坐 标 测 量 机 误 差 补 偿 方 法 的 研 － ２ 陆 三 究 ． 量 技 术 ，９ ７ １ ） ９ ¨ 计 １ ９ （２ ： ～
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
［ ３ 田世杰 ． 拟坐标 测量 机 的研制 ： 硕士 学位 论文 ］ － ３ 虚 ［ ．
诊 断 对 象 的结 构 和故 障 特 征进 行 分 布 式任 务 分 解 。 建 立 了诊 断 问题 的任 务
树 模 型 ， 出 了基 于 多 Ａｇ ｎ 提 ｅ ｔ的诊 断任 务 串行 与 并行 以及 混合 控 制 策略 。
关键 词 ： ｅ ｔ分 布 式 ； 务分 解 ； 障诊 断 Ａｇ ｎ ； 任 故
陈 真 勇 何 永 勇 褚 福 磊 黄 靖 远
摘 要 ： 究 了 多 Ａｇ ｎ 研 ｅ ｔ故 障 诊 断 原 型 系统 ， 中 着 重 研 究 了 基 于 多 其
Ａｇ ｎ 理论 的设备 诊 断问题 分布 式任 务 分解 与控 制 问题 ， ｅｔ 以及诊 断 Ａｇ ｎ 之 ｅｔ
间的 协调 合 作 问题 。 其 它应 用领 域 不 同 ， 于 多 Ａｇ ｎ 和 基 ｅ ｔ的诊 断 问题 应根 据
能 力 和与 外 界通 讯 能 力 的实体 ，它 通 过 预定 义 的
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，
可扩展 性 较好 ， 过增 减 诊 断 Ａｇ ｎ ， 高系统 的诊 断 通 ｅｔ提 能 力 ； 时 对 设 备 的依 赖 性 也 小 ， 需 要 对 Ａｇ ｎ 同 只 ｅ ｔ知
同 时各个 Ａｇ ｎ 又 是 自治 独 立 的 ， 其 自身 的 目标 和 ｅｔ 有 行为， 它们 通 过竞 争 和 协 商解 决 矛 盾 和 冲突 ［ 。将 多 ３ ］ Ａｇ ｎ 技 术 引入 复 杂 故 障诊 断 领 域 ， 中关 键 问 题 是 ｅｔ 其
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
多移动Agent系统中目标跟踪协作方法的设计与实现的开题报告
多移动Agent系统中目标跟踪协作方法的设计与实现的开题报告一、研究背景多移动Agent系统是一种分布式的智能系统，由多个Agent组成。
每个Agent具有自主决策能力和信息处理能力，能够根据自身的情况和环境中其他Agent的情况，实现协同工作。
目标跟踪是多移动Agent系统中非常重要的任务之一，涉及到多个Agent的协作和信息共享。
多移动Agent系统中的目标跟踪算法主要有分布式控制、基于图论的跟踪算法、最优控制算法等。
然而，这些算法的复杂度较高，需要大量的计算资源和通信资源，并且难以在不同环境下进行调整和优化。
因此，本文旨在研究多移动Agent系统中的目标跟踪协作方法，以实现高效、可扩展和灵活的目标跟踪。
二、研究内容1. 分析多移动Agent系统中目标跟踪的特点和难点，讨论现有算法的优缺点。
2. 基于分布式控制理论，设计一种基于角色分配的目标跟踪协作算法，实现多个Agent之间的信息共享和协同工作。
3. 研究多个目标跟踪的问题，通过引入动态分组方法和分布式最优控制算法等技术，提高多Agent目标跟踪的效率和准确性。
4. 实现设计的目标跟踪算法，进行性能测试和评估。
三、研究方法1. 文献资料研究。
通过查阅相关文献，研究现有的多移动Agent系统中目标跟踪算法，并对其优缺点进行分析和比较。
2. 系统设计和算法实现。
基于角色分配和分布式控制理论等方法，设计目标跟踪协作算法，并使用Java、MATLAB等编程语言进行实现。
3. 性能测试和评估。
通过对实验结果进行数据分析和性能评估，验证所设计算法的性能和可行性。
四、预期成果1. 设计一种高效、可扩展和灵活的多移动Agent系统中目标跟踪协作算法。
2. 实现该算法的原型系统，并进行性能测试和评估。
3. 发表相关论文，积极参加国内外学术会议和展示活动。
四、研究计划任务|时间-|-文献资料研究|2022年10月-2022年11月系统设计和算法实现|2022年12月-2023年3月性能测试和评估|2023年4月-2023年5月论文撰写和提交|2023年6月-2023年8月。
基于Multi—agent的电网故障诊断系统的研究
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２
继 电 器
５ 诊断结果评估 Ａ ｅｔ负责对 各个诊断子 Ａ ） ｇｎ： — ｇｎ 的故障判断结果进行综合评价 ， ｅｔ 确定故障 没备
（ 一或 多重 ） 单 。 ６ 电网 接 线 生 成 Ａ ｅｔ在 接 收 了 从 用 户 接 Ｕ ） ｇｎ：
的作用 。该文提 出了一种基 于 多Ａ ｅｔ 电力 系统 实时故障诊 断方 法和 系统 结构 。 多线程技 术应 用 于 Ａ ｇｎ 的 将 —
ｇｎ 的设计 ， ｅｔ 并采用 Ｐ Ｏ Ｏ Ｒ Ｌ Ｇ与 Ｊ Ｖ Ａ Ａ混合编程。还给 出了具 体 实现 方法 以及 实验 结 果． ．实验 表明 多 Ａ ｅ ｔ ｇｎ 故障诊断方法是一种有效 的电力 系统诊 断方法， 可有效地提 高诊 断 系统 对 于故 障事件 的反应性 能 ， 在外界 环
ｌ 基 于 Ｍ ｌ— ｅｔ 电 网故 障诊 断 系统 的 ｕ ｉ ｇｎ 的 ｔａ
结 构 设 计
根 据 电 力 系 统 实 时 故 障 诊 断 工 作 的 特 点 和
基金项 目： 教育部新世 纪优 秀人才 支持计划 （ Ｃ Ｔ０ － ４ ） Ｎ Ｅ － ０ ９ ４２
启动 ４种设 备故 障分析 Ａ ｅｔ ｇｎ 并行工作 ， 对于电网 停 电 区域 中的各 个一 次设 备 是否 故 障进行 评判 。 ４ 局部结线分析 Ａ ｅｔ根据故 障跳闸信 息确 ） ｇｎ： 定停 电区域 ， 并对 区域 内的厂站 主接线进行 当前结 线分析 ， 为诊 断 Ａ ｅｔ ｇｎ 提供故障判断区域和区域 内 各 节点 的连通 情 况 。
推断可能故障与最终确定故障过程的基础上 ， 引入 了多 Ａ ｅｔ 术 。多 Ａ ｅｔ 术是 在 分 布 式并 行 处 ｇｎ技 ｇｎ 技 理技术 、 面向对象技术 、 计算机网络技术发展的基础 上发展起来的， 的分布性 、 它 实时性 、 反应性特点符 合电力系统故障诊断对 于事件 的快速反应 的要求。 然而 ， 目前电力专家们研究的较多的是 Ａ ｅｔ ｇ 技术在 ｎ 变 电站故 障诊 断 中的应 用 Ｊ对 于 Ａ ｅｔ 电 网故 ， ｇｎ 在 障诊断方面的应用研究还是 比较少。Ａ ｅｔ 自身特 ｇｎ 的 点决定了使用 Ｍ ｌ ａｅｔ ｕｉ ｇｎ 技术构建的电网故障诊断 ｔ － 系统具有对 电网事件的适宜 反应速度 ， 更有效 地利 用 分布式系统中的信息、 知识和计算资源。本文提出一 种基于 Ｍ ｌ— ｅｔ ｕ ｉ ｇｎ 的电网故障诊断系统结构， ｔａ 并分析 了协作诊断过程与具体 Ａ ｅｔ ｇｎ 结构与实现。
基于多Agent系统的市场营销策略研究
基于多Agent系统的市场营销策略研究市场营销策略的制定对企业的发展至关重要。
随着科技的不断发展，多Agent系统作为一种模拟和预测现实情况的工具，在市场营销领域也得到了广泛应用。
本文将探讨基于多Agent系统的市场营销策略研究，旨在从理论和实践层面对该领域进行深入分析和讨论。
首先，我们将介绍多Agent系统和市场营销策略的概念。
多Agent系统是一个由多个个体（代理）组成的网络系统，每个个体有各自的目标、知识和行为能力，并通过相互协作来实现共同的目标。
市场营销策略是企业根据市场需求和竞争环境制定的一系列计划和决策，以提高销售和市场份额。
基于多Agent系统的市场营销策略研究可以帮助企业更好地理解市场和消费者行为，以及竞争对手的策略。
多Agent系统模型可以模拟市场中多个竞争个体的互动和反应，帮助企业预测市场的走势和效果，并基于这些模拟结果来制定相应的市场营销策略。
其次，我们将研究多Agent系统在市场营销策略中的应用。
多Agent系统可以用于分析和预测市场需求和消费者行为，以帮助企业确定适当的定价策略和产品组合。
通过模拟多个竞争个体的定价和产品策略的交互作用，企业可以为自己提供有竞争力的市场定位。
此外，多Agent系统还可以用于模拟和评估市场营销活动的效果，以预测不同策略对销售和市场份额的影响。
同时，多Agent系统还可以用于研究和评估竞争策略。
通过模拟多个竞争个体的策略选择和决策过程，可以帮助企业了解竞争对手的行为，并根据这些模拟结果来制定相应的应对策略。
多Agent系统可以模拟不同情境下的竞争行为和战略选择，为企业提供全面的竞争情报和策略指导。
最后，我们将讨论多Agent系统在市场营销策略研究中的挑战和展望。
尽管多Agent系统在市场营销领域的应用潜力巨大，但也存在一些技术和方法上的挑战。
例如，如何准确模拟个体的行为和决策过程，如何建立有效的个体之间的通信和合作机制等。
未来的研究可以着重解决这些挑战，进一步完善多Agent系统在市场营销策略研究中的应用。