基于MAS的智能教学系统的关键技术研究
基于多智能体系统的路径规划技术研究

基于多智能体系统的路径规划技术研究在智能机器人、自动驾驶等领域中,路径规划是一个非常重要的问题。
而在多智能体系统中,路径规划则变得更加复杂。
因此,基于多智能体系统的路径规划技术研究备受关注。
一、多智能体系统概述多智能体系统(Multi-Agent System,MAS)指的是由多个自治个体构成的系统,这些个体可以独立执行任务,也可以相互交互协同完成任务。
MAS应用领域广泛,例如机器人协作、智能交通系统、分布式计算等。
MAS的一个核心问题是如何协调多个个体的行为,以实现整体的目标。
路径规划则是协调个体行为的一个重要问题。
二、多智能体系统中的路径规划问题在一个多智能体系统中,每个个体会有自己的目标点,而整个系统的目标是让所有个体到达它们的目标点,并且尽量避免碰撞等冲突。
因此,路径规划问题可以被看作是一个集合多目标优化问题,既要最小化个体行进的时间,又要最小化碰撞的概率。
与传统的单一机器人的路径规划不同的是,多智能体系统中的个体行为是互相影响的。
比如,当一个个体收到周围的信号,就会根据这些信号来调整它的速度和方向。
这就需要考虑到多智能体的相互影响,从而得到更好的路径规划方案。
三、多智能体系统中的路径规划技术针对上面的问题,目前研究人员提出了许多多智能体系统中的路径规划技术。
以下列举几种常见的方法:1、规划局部路径。
这种方法认为,在整个路径规划过程中,每个个体的运动轨迹应该是连续的,而个体的总路径可以分解为许多个局部路径的组合。
因此,研究人员可以先规划出每个个体的局部路径,然后再将这些局部路径合并成为整个路径。
2、学习和预测。
这种方法比较常见的应用是在自动驾驶领域。
通过收集历史数据,建立机器学习模型来预测其他车辆的行为,从而完成路径的规划。
3、进化算法。
这种方法采用仿生学思想,通过进化算法来优化多个路径序列,从而得到最优的路径规划方案。
4、协同决策。
这种方法考虑到多个个体之间的相互影响,以集体最优为目标,通过协同决策来制定路径规划方案。
基于MAS和Moodle的移动学习管理系统与关键技术设计

科技发展有限公司的 “ 移动学习解 决方 案”,将现有 的有线 网络教学平台迁移到无线学习环境 中,在无线学 习环境 中实
能电话和 P DA等 。移动学 习的实现设备具有以下特征:便携
性 ,即 设 备 体 积 小 、 重 量轻 ,便 于 随身 携 带 :无 线 性 ,即 设 备 无 需连 线 ;移 动 性 ,指 使 用 者在 移 动 中 也 可 以很 好 的 使用 。 为 推 动 移 动 学 习 的研 究和 推 广移 动 学 习应 用 ,需 要 建 设 支 持 多 种 网 络 接 入 方 式 的移 动 学 习 网络 环 境 ,需 要 开 发 支 持 多 种 手 持 设备 访 问的 移 动 学 习管 理 系统 。
教 学活 动 都 在 指 定 时 间 和 地 点 进 行 的 课 堂 学 习 。 从移 动 学 习
F tr lsro 项 目,计划利用无线通信技术构建一个 “ uueCas m o 无
处 不 在 的 学 习环 境 ”,打 破 室 内学 习 的 限 制 ,辅助 户 外 教 学 ,
实现因材、因时、 因地 施教 。 该项 目开发 了支持 “ 移动教室”、 “ 户外移动学习 ”和 “ 随身学习”的移动 学习平 台,设计 了
一
为更 多 的青 年 提 供 接 受 高 等 教 育 的机 会 ,构 建 全 民 的终 身 学 习体 系 ,实 现 任 何 人 都 可 以 在 任何 时 间和 任 何 地 点进 行 自主 式学 习 。近 年 来 ,随 着移 动 通信 速 率 的提 升 、资 费的 下 调 以 及 手持 设 备 软 硬 件 平 台 的 快速 发展 ,移 动 通 信 网络 带 宽 、手 持设 备 的 C U 处 理速 度 、 内存大 小 、多 媒体 支 持 、屏 幕 分 辨 P 率 已经 达到 实 用 程度 ,手 机 、P A 等手 持 设 备 可 以让 我 们 在 D 任 何 时 间 或 地 点 获取 、 处理 和 发 送 信 息 ,为 我 们 依 托 手 持 设
mas概念 -回复

mas概念-回复MAS(Multi-Agent System,多智能体系统)是一种模拟或在计算机上实现多个智能体(即自主决策单元)相互协作的系统。
这些智能体可以是软件程序、机器人、个体或组织等,它们具备一定的知识、推理和决策能力,并通过互动、交流和协商共同实现系统的目标。
MAS 是人工智能领域的重要研究方向,广泛应用于物流管理、交通控制、智能制造等领域,同时也在社会科学和经济学的研究中发挥着重要作用。
一、多智能体系统的基本概念多智能体系统是由多个智能体组成的系统,每个智能体都具有一定的自主性和个体特征。
这些智能体之间通过信息交互和实时协作来实现系统的共同目标。
每个智能体都可以感知环境、收集信息、进行推理和决策,并执行相应的动作。
智能体之间可以进行通信、协商和竞争,并根据不同的目标和任务来选择合适的行为策略。
二、多智能体系统的特点和优势1. 分布性与并行性:多智能体系统可以通过分布式的方式进行计算和决策,每个智能体负责一部分任务,从而实现系统的高效性和并行化处理。
2. 自组织性和适应性:多智能体系统具备自组织和适应环境变化的能力,智能体可以根据周围环境的变化自主调整行为策略,从而实现系统的动态优化和适应性。
3. 可扩展性和鲁棒性:多智能体系统可以通过添加或删除智能体来实现系统的扩展性,同时,系统中的智能体可以相互协作和互补,从而提高系统的鲁棒性和稳定性。
三、多智能体系统的关键技术1. 协同决策与协商:多个智能体之间需要进行决策和协商以实现系统的共同目标。
协同决策和协商的关键在于信息交流和合作机制的建立,可以使用契约理论、博弈论和合作协议等方法来实现。
2. 知识表示与共享:多智能体系统需要共享和传递知识,以便智能体之间可以互相学习和适应。
知识表示可以采用本体论或表示语言来建立智能体之间的共享知识库,通过知识推理和学习来提高系统的性能。
3. 社会规范与信任建立:多智能体系统需要建立社会规范和信任机制,以确保智能体之间的言行一致和互信。
基于多智能体的复杂系统建模与仿真

基于多智能体的复杂系统建模与仿真近年来,基于多智能体的复杂系统建模与仿真成为了研究热点。
随着互联网、物联网技术等的普及,多智能体系统已经成为活跃于现代社会中的重要组成部分。
如何对多智能体系统进行建模和仿真,已经成为研究者们亟待解决的难题。
1. 多智能体系统的定义多智能体系统,简称MAS,是由多个独立的智能体组成的系统。
每个智能体具有自己的知识、目标和行动能力,能够协同工作,共同解决复杂的问题。
这些问题可以是需要人类互动的物理系统,也可以是虚拟的计算机系统。
多智能体系统的研究,不仅是在探索人工智能的新型方法,更是在开发应用于现实问题的电子计算机工具。
2. 多智能体系统的建模方法多智能体系统建模是通过建立各个智能体之间的关系,使多智能体系统可以应对不同的任务。
常见的多智能体系统建模方法有以下几种:(1)集中式建模方法集中式建模方法把多个智能体视为一个整体进行处理,每个智能体可以看成是一个子系统。
这种方法可以解决多个智能体之间数据共享和协同的问题,但缺点是仍然存在单点故障的风险。
(2)分布式建模方法分布式建模将每一个智能体看成独立的部分,通过互相连接进行通信和协同工作。
这种方法能够处理分布式智能体之间的传感器、执行器和其他单元来处理大量数据的问题。
但是,这种方法花费更多的时间和精力,并且需要更好的算法来处理通信固有的不确定性。
(3)混合式建模方法混合式建模是集中式建模和分布式建模相结合的方法。
智能体按照任务进行分类,一些任务采用集中式建模方法进行处理,另一些采用分布式建模方法进行处理。
混合式建模方法游刃有余地平衡了处理数据和通信问题。
3. 多智能体系统的仿真技术多智能体系统的仿真技术是现代计算机技术中最重要的领域之一。
它是通过计算机程序对多智能体系统进行虚拟环境的复制来模拟真实的工作环境。
仿真技术能够分析和测试不同的设计和决策方案,以及诊断问题和实验解决方案,进行不同需求的测试。
(1)离散事件仿真技术离散事件仿真是一种模拟多智能体系统的功效、共性和运行方式的方法。
《基于深度强化学习的多智能体协同研究》范文

《基于深度强化学习的多智能体协同研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展,多智能体系统(Multi-Agent System,MAS)的协同控制问题成为了研究热点。
多智能体系统由多个能够独立决策、相互协作的智能体组成,它们在复杂的动态环境中共同完成任务。
然而,由于智能体之间的协同问题,使得多智能体系统的研究和应用面临诸多挑战。
近年来,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)在解决复杂决策问题上取得了显著的成果,为多智能体协同研究提供了新的思路和方法。
本文旨在探讨基于深度强化学习的多智能体协同研究,分析其研究现状、方法及挑战,并提出未来研究方向。
二、多智能体协同研究现状多智能体系统具有广泛的应用领域,如无人驾驶、机器人协作、智能电网等。
传统的多智能体协同控制方法主要依赖于基于规则、模型预测等算法,然而这些方法难以应对复杂多变的动态环境。
近年来,深度学习与强化学习的结合为解决这一问题提供了新的思路。
深度强化学习通过学习智能体的策略来优化其决策过程,使得智能体能够在复杂的动态环境中自主地与其他智能体进行协同合作。
三、基于深度强化学习的多智能体协同方法基于深度强化学习的多智能体协同方法主要包括以下步骤:首先,通过构建多智能体系统模型,定义各智能体的行为空间和动作空间;其次,利用深度神经网络对智能体的策略进行建模;然后,利用强化学习算法优化各智能体的策略,使其能够在协同任务中达到最优的决策效果;最后,通过与其他智能体的信息交互和协作,实现整个系统的协同控制。
四、深度强化学习在多智能体协同中的应用深度强化学习在多智能体协同中具有广泛的应用。
首先,在无人驾驶领域,通过将深度强化学习应用于自动驾驶车辆的决策和协同控制,提高车辆在复杂交通环境中的行驶安全性和效率;其次,在机器人协作领域,利用深度强化学习优化机器人的协作策略,实现多个机器人之间的协同操作和任务完成;此外,在智能电网领域,通过深度强化学习优化电力系统的调度和控制策略,提高电力系统的稳定性和效率。
多智能体协作控制与路径规划研究

多智能体协作控制与路径规划研究概述多智能体系统(Multi-Agent System,简称MAS)是由多个智能体构成的集合体,智能体能够通过交流与协作来完成各种任务。
多智能体协作控制与路径规划作为MAS中的一个重要问题,在自动驾驶、机器人协作、无人机协同等领域具有广泛的应用前景。
本文将探讨多智能体协作控制与路径规划的相关研究。
一、多智能体协作控制多智能体协作控制是指多个智能体通过相互通信与信息交流,从而共同达到一个或多个目标的过程。
这种协作控制涉及到智能体之间的通信、决策制定以及资源分配等方面。
1. 通信在多智能体协作控制中,智能体之间的通信是非常关键的。
通信可以通过消息传递的方式进行,智能体可以通过传递消息来共享信息和交流意图。
常见的通信方式包括直接通信和间接通信。
直接通信是智能体之间直接进行信息交流,而间接通信则是通过中间代理进行信息传递。
2. 决策制定在多智能体协作控制中,智能体需要根据当前的状态和来自其他智能体的信息,进行决策制定。
决策制定包括目标设置、行动选择和行为执行等过程。
智能体可以使用博弈论、强化学习等方法来进行决策制定。
3. 资源分配在多智能体协作控制中,资源分配是一个重要的问题。
智能体需要根据任务需求和自身能力,合理分配资源,以实现协作控制的目标。
资源可以包括时间、空间、能量等。
合理的资源分配可以提高系统的效率和性能。
二、多智能体路径规划路径规划是指多智能体在给定环境中找到一条或多条最佳路径的过程。
多智能体路径规划旨在使智能体在考虑其他智能体存在的情况下,选择合适的路径以达到预定的目标。
1. 状态感知多智能体路径规划中,智能体需要及时感知周围环境的状态信息,包括其他智能体的位置、速度、方向等。
这些信息对智能体的路径规划和决策制定至关重要。
2. 避障策略在多智能体路径规划中,智能体需要根据环境中的障碍物信息,采取相应的避障策略。
避障策略可以包括避开障碍物、绕行障碍物等行为。
智能体需要根据路径规划算法和避障策略,选择最佳的路径。
基于多智能体系统的群体行为模拟与预测研究

基于多智能体系统的群体行为模拟与预测研究随着人工智能和计算机科学的发展,多智能体系统(Multi-Agent Systems,简称MAS)已经成为计算机科学中一个备受关注的研究方向。
多智能体系统的研究致力于理解和模拟个体之间的相互作用,以及这些相互作用如何导致集体行为的产生。
在这个领域中,群体行为的模拟与预测具有重要的理论和实践意义。
群体行为模拟和预测的研究旨在通过模型和算法来预测群体中的个体行为和集体行为的趋势。
这种研究方法可以用于预测人类社会的各种行为模式,帮助我们更好地理解社会系统的动态变化,为决策制定者提供决策支持,以及为社会问题的解决提供策略和方案。
在群体行为模拟与预测研究中,一个核心的问题是如何准确地建立个体行为和集体行为之间的关联。
个体行为是指单个智能体在特定环境中的行为,而集体行为是指多个智能体相互作用下的共同行为。
了解个体行为和集体行为之间的相互作用关系对于模拟和预测群体行为至关重要。
在多智能体系统中,智能体之间的相互作用可以通过不同的方式来实现。
例如,智能体可以通过感知和交流来感知和交互环境信息,从而适应环境变化和与其他智能体进行沟通。
此外,智能体之间的协调和合作也是群体行为模拟和预测研究的重点。
只有通过合理的协调和合作,群体才能在特定环境下产生特定的行为。
为了实现群体行为的模拟和预测,研究者们提出了多种不同的模型和算法。
例如,基于社会力模型的群体行为模拟方法可以通过模拟每个个体之间的相互作用来预测整个群体的行为趋势。
此外,基于马尔科夫决策过程的群体行为预测方法可以通过建立每个智能体的动态决策模型来预测个体的行为,并进而预测整个群体的行为趋势。
除了模型和算法,数据收集与分析也是群体行为模拟与预测研究的重要组成部分。
通过收集和分析真实环境中的群体行为数据,研究者可以更好地理解个体行为和集体行为之间的关联,提高模型和算法的准确性和预测能力。
同时,数据的收集和分析也可以帮助研究者发现群体行为背后的规律和模式,并为社会问题的解决提供参考和指导。
基于MAS的工作流程控制管理系统的研究与设计

与 弹 性 的应 用 系统 。 文参 考 工作 流 程 管理 联 盟 ( t C) 出的 一般 化 工作 流 程 产 品 架 构 , 结 合 多 A e t 设计 概 念 , 出以 多 A et 本 W  ̄I 提 并 gn 的 提 gn
为 基础 的 工作 流 程 管理 系统 的 框 架 , 在 l DE平 台进 行 实现 。 并 A 关键词 : 工作 流 程控 制 ; A e t 多 g n ’
中图分类号: P 9 T 31
文献标识码 : A
文章编号 :0 9 3 4 (0 71 — 1 1 — 3 1 0 — 0 42 0 )7 3 2 8 0
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Th e r ig a d De in OfAg n_B s dW o klw n g r n se Am ht tr e L a n n sg e t a e rf n o Ma a e me t Sy tm i ue e
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善. 以此 来 提 高 工 作 效 率 和 降 低 成 本 , 而 提 升 企 业 的 核 心 竞 争 从
力 工 作流 程 自动 化 对 于 改善 企 业 的业 务 流 程 以及 提 高 企 业 的 竞 争 力 的 作 用 是 显 而 易 见 的 。A e t 有 自主性 会 性 , 作 型 等 gn 具 社 协
1引 言
对 于各 项 工 作 流 程 的 改
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行 解 释 , 而 且 通 过 长 时 间 的 熟 悉 能 识 记 下 用 户 的 兴 趣 爱好 并为 其 服 务 。 3 . 多 媒 体 的信 息压 缩 技 术 网络通信技术和 多媒体信息处 理技术对 现代 远程教育 系统起着 支撑 的作用 ,因此研 究 出一个效果更 佳更完美 的远程教 育系 统必 须 要 有 这 两 者 的参 与 。 ( 1 ) 如 何 处 理语 音 压 缩 的 技 术 音 频 压 缩 处 理 技 术 主 要 是 为 了 让 人 们 在 有 限 的 网 络 下 能 充 分 利 用 资 源 而 采 取 的 压 缩 技 术 , 主 要 应 对 音 乐 、语 音 及 出现 的 其 他 各 种 声音的传输 与存储 问题 ,在不对有用 信息 或 对 可 以忽 略 的 信 息 的 前 提 下 对 原 始 数 字 的 音 频 信 号 流 进 行 压缩 。 根 据音频压缩技 术的不 同可 分为有损压 缩 和无损压缩 ,而变换 压缩 、子带 压缩、时 域 压缩和结合 多种压缩技 术的混合 压缩是根 据 压 缩 方 案 的 不 同来 分 的 。 首 先 来 介 绍 变 化 压 缩 技 术 ,它 是 对 出现 的 音 频 数 据 进 行 线 性 的 互 换 ,把 获 取 的 变 化 域 参 数 传 输 和 量 化 。 通 常情 况 下使 用 的变 换有 M D C T 、D F T 、D C T 等。 ( 2 ) 视 频 压 缩技 术 这 种 压 缩 技 术 是 有 理 论 根 据 的 : 一 是 由 于 大 量 的剩 余 数 据 存 在 在 视 频 信 号 上 , 即使 在 对 这 些 数 据 进 行 编 解 码 后 它 们 任 然 可 以按 照 原 来 的方 式 回 复 : 另 外 一 点 是 利 用 了人 的 视 觉特点 ,图像发生变 化在还没 发现的情 况 下 用 来 量 化 信 号 的级 别 就 减 少 了 , 这 是 为 了 获取数据压缩 而采用 的客观失真 的方法来达 到的。 多媒体视频 信号的冗余度 主要体现在统 计 及结构这 两个方面 。空间和时 间上的相 关 性 是 结 构 这 一 方 面 的 表 现 , 比 如 , 在 通 常 情 况 下 出现 的 画 面 的很 多 地 方 它 的信 号 变 换 不 是很快 ,特 别是它 的背景部分有 的时候几 乎 是 不 变 化 的 。 因 而 能 够 看 出视 频 信 号 在 相 邻 的 行 之 间 、 相 邻 的像 素 之 间 、相 邻 的 时 间及 空 间 之 间 有 很 强 的相 关 性 ,具 体 表 现 为 时 间 和 空 间 之 间 。 由 于人 眼 对 图像 的 运 动 分 辨 率 和 对 比分 辨 率 存 在 着 缺 陷 ,如 果 处 理 画 面 时 出 现 的失 真 情 况 很 难 被 发 现 的状 况 下 ,人 们 任 然 觉 得 画 面 是 完 美 的 或 没 有 问 题 的 。 因 而 在 对 图像 质 量 满 意 的 情 况 下 ,可 以对 反 应 信 号准确度 的要求 降低 ,用这种 方式实现对 数 据 的 压缩 处理 。 ( 3 ) 音 频 压 缩 技 术 音 频 压 缩 技 术 也 叫数 字 语 音 压 缩 技 术 , 这 种 压 缩 技 术 是 为 了 让 网 络 资源 得 以更 加 充 分 的利 用 而 采 取 的压 缩 技 术 。 它 主 要 处 理 音 乐 和 其 他 声 音 的存 储 与 传 输 问 题 ,运 用 数 字 信号处 理技术确保 在不会对 有用的信 息损坏 的 条 件 下 对 原 始 的 数 字 音 频 信 号 流 进 行 压 缩 处 理 , 使码 速 率 得 以减 低 。 根 据 音 频 压 缩 技 术 的 不 同 将 音 频 压 缩 的 算法 分 为 两类 , 分别 是 无损 压 缩和 有 损 压缩 ;根据压缩 方式 的不 同,又可 以把 它分 为变换 压缩 、子 带压缩及 多种压缩技术 相结 合 在 一 起 的 混 合 压 缩 等 。对 于 不 同 的压 缩 技
社会 性、数据分 布 、计算 过程不 同步 等特点 的智能化的技 术。
M A S 技术 i . 关 于M A S 的协 商 技 术 M A S 要 实 现 协 作 、解 决 出现 的各 种 冲 突 和 实现 协同 ,协 商是关键 的环 节 ,其关 键技术 包 括 协 商 策 略 、协 商 协 议 和 协 商 处理 三 种 。 ( 1 ) 首 先介 绍 协 商 策 略 A g e n t 在 决 策 和选 择 协商 协 议 及 需 要 通 信 消 息时就要 协商策 略的帮助 u 。 协 商 策 略 有 五 种 , 分 别 是 拖 延 协 商 、破 坏 协 商 、 协 作 协 商 、竞争协商和 单方让步 ,可是只有 协作协 商和 竞 争 协 商这 两 种 协 商 策 略 有 真 正 存 在 的 意 义 。协 作 策 略 就 是 每 个 A g e n t 要 根 据 自身 出 现 的 问 题 选 择 相 应 的 协 商 策 略 , 以便 系 统 在 运 行 时 能 根 据 不 同 阶 段 出 现 的 问题 制 定 相 应 的竞 争 方 式 。竞 争 策 略 就 是 协 商 者 坚 定 的 站 在 自 己 的 立 场 在 协 商 中体 现 出 竞 争 的 状 况 。 选 择 策 略 的 常 用 方 法 是 要 综 合 各 种 因 素 协 商 出相 对 来 说 公平 的策 略 。 ( 2 ) 其 次从 协 商协 议 来 看 研究A g e n t 通信 语言 的表示 、处理 和语 义 解 释 等 是 协 商 协 议 面 对 的 主 要 任 务 。 协 商 通 信 消 息 包 括 消 息 内容 和 协 商 元 语 这 两 大 部 分 ,它是 协 商 协议 最 直接 的 表 达信 息 的工 具 。 协 议 元 语 就 是 所 出现 的 消 息 到 底 属 于 哪 种 消息的范 围。消息 内容是指不会 再发生变 化 的明确下 来的既定 内容,如消 息发送的具 体 时 间 是 什 么 时 候 ,消 息 是 谁 在 什 么 情 况 下 发 送 的 ,对 发 送 的 消 息实 行 记 录 的 方 式等 。 ( 3 ) 最 后 从 协 商 处理 的角 度 来 分 析 系统分析和 协商算法构成 了协商处理 , 系统 分 析主 要 是对 A g e n t 的智 能教 学 系 统所 呈 现 出 来 的 协 商 和 体 现 出 的 特 点 来 进 行 解 析 和 判 断 , 以便 对 出 现 的各 种 问 题 作 出 正 确 的 解 释1 2 j o 2 . 关于M A S 智能系统的代理技术 智 能 代 理 有 广 义 和 狭 义 两 种 , 广 义 的 包 括承载信 息的软件 、人类和在物 理世界 中 出 现 的 所 谓 的 机 器 人 。 狭 义 的仅 指 承 载 信 息 的 软 件 。 智 能 代 理 有 代 理 性 、机 动 性 、智 能 性 和 个 性 化 四 个 特 点 。 代 理 性 是 智 能 代 理 能 够 自主 的协 调 其 工 作 的 环 境 , 具体 表 现 是 自 动 化 调 节 其 行 为 , 也 就 是 在 某 些 因 素 的干 预 下 和 不 用 人 手 动 操 作 就 可 以实 现 自身 的操 作 行 为 。机 动 性 是 指 智 能 代 理 能 够 在 网 络 之 间 进 行迁移 ,系统运行 的任务能 从一台计算机 运 行 到 另 一 台 计 算 机 上 , 在 这 样 的 状 态 下还 能进 行 自 己 的任 务 和 对 其 他 人 或 代 理 施 以援 助 。 智 能 性 能 帮 助 人 们 对 出 现 的语 言 不 便 进
I 一 学 熏 …………………………一
基于MAS 的智 能教学 系统 的关键 技术研 究
浙江农业商 贸职业 学院农业经济管理 系 沈利 华
【 摘要 】随着计算机技术 、网络技 术、多媒 体技术、通信技 术和人工智能技术的不断 发展和不断成熟 ,传统 的网络教学 已经满足不 了在 高新技术迅速发展条件 下 的需要 ,因此 网络教 学系统 的智 能化成 了当前研 究的必然趋势 。然而基于We b 的智 能教学 系统所 出现的 系统 的智 能性不和 以呈现 出的教 学资料为主产 生的被 动式 的教 学模 式等缺 点,所 以研发新 的技术和方法将是解决这些 问题 的核心所在 。
【 关 键 词 】  ̄Ag e n t ; 智 能 教 学 ; 关 键 技 术
多A g e n t 系统 ( M u l t i — A g e n t s y s t e m,
s )是指多个A g e n t 通 过 协 作 完 成 某 些 任 务 或 达 到 某 些 目标 的 计 算 系 统 。 它 的 优 点在 于 每个A g e n t 都 具 有 预 测 作 用 , 一 旦 确 定 了其 目 标就 会对 其他A g e n t 产 生 影 响 。为 了 让 这 种 预 测 能 够 实 现 ,就 必 须 研 究 一 个 新 的建 模 方 法 ,为 了实 现 对 其 他 A g e n t 能 够 产 生 影 响 , 得 让A g e n t 间 的 通 信 方 式 建 立 起 来 。M A S 就 是 由 多个A g e n t 组成的一个具有协作性、交互性、