一、一种面向过程集成的多Agent系统研究（论文文献综述）
胡大鹏[1]（2021）在《基于强化学习的多智能体协作建模方法研究》文中进行了进一步梳理本文是以《中国制造2025》背景,以达到实现智能制造的要求为目标,通过融合工业场景和互联网技术,在全球化充满不确定的局面下提高中国制造业的竞争力。当前工业中智能制造面临资源难共享、过程难协调、依赖领域专家等普遍问题,本文基于Agent,多Agent系统和强化学习等相关技术,构建了面向工业的多Agent混合式智能控制模型,并对多Agent系统中的Agent协作能力、作业调度策略等关键问题进行研究,以实现工业生产过程智能控制。本文基于多Agent技术,将工业过程的工艺关键点、关键设备抽象成若干Agent,构建了一个三层结构的混合式多Agent智能模型。该模型基于JADE框架从而实现底层基础功能,此外通过一些接口实现基于状态表示学习的多Agent协作方法的智能模块及基于强化学习的多Agent系统作业调度方法的智能模块,从而满足工业需求。本文针对工业中Agent接触的环境复杂,以及Agent对重要特征感知能力差的问题,基于M3DDPG算法,提出了SRL＿M3DDPG算法,在保留M3DDPG算法的强鲁棒性特点的同时提高设备Agent对重要特征的获取,从而使设备Agent的动作达到预期效果。改进的算法利用状态表示学习来帮助捕捉特征,通过深度神经网络来构造观测值和状态值的映射,然后M3DDPG中的Actor和Critic网络从新的神经网络中学习,而不是从最初的观察中学习,从而使Agent动作达到预期并且能够适应高维数据。本文针对多Agent系统中的作业调度问题,提出了一种将TS算法和Q-learning相结合的TS＿Qlearning算法,该方法通过禁忌搜索算法的禁忌表存储算法的早期训练经验,来指导算法的早期训练。并且,TS＿Qlearning算法优化了Q-learning算法解决调度问题中的策略,在保留了Q-learning算法的探索优势的基础上,在训练早期指导算法的训练,从而提高算法训练的质量,从而更好的优化资源配置。
李志鹏[2]（2019）在《基于多智能体强化学习的制造过程建模方法研究》文中进行了进一步梳理伴随着新一代信息技术的热潮,新一轮工业革命正在兴起,世界各国政府纷纷出台政策推动本国制造企业转型升级,如德国的“工业4.0”。在“工业4.0”的背景下,我国出台了“中国制造2025”规划,助推我国制造企业向智能制造转变。针对制造企业制造资源难以共享、制造过程难以协调的问题,本文以流程工业制造过程为例,将多Agent技术和强化学习算法引入流程工业制造过程,以流程工业制造过程智能控制模型构建为基础,重点解决实际生产中的多Agent协作和协作过程中的动态任务分配等关键问题,推动制造企业的智能化发展。针对流程工业生产过程多环节难以协同的问题基于MAS技术,构建了一个集成多个生产单元的制造系统多Agent分布式层次智能控制模型。该模型将多个智能Agent模块和物理实体有机地结合在一起,形成了一个具有一定功能的智能控制系统。该模型由系统Agent、车间控制Agent和现场Agent等几部分组成。本文以多Agent协作和动态任务分配为研究重点。针对流程工业生产过程多Agent协作问题,在本文构建的分层分布式协同控制模型基础上,引入多Agent深度确定性策略梯度（简称MADDPG）算法,在MADDPG中,我们引入分布式异步优先批处理的思想,建立了基于改进的多Agent深度确定性策略梯度算法。为了检验算法的效果,我们使用OpenAI开源的多Agent环境,以该实验环境中的追捕-逃跑为例,对基于改进的MADDPG算法进行仿真实验,仿真结果表明,Agent通过改进的MADDPG算法进行训练,多个Agent为了获得更多奖励,能够相互配合,实现对目标Agent的围捕,并且改进后的算法的平均回合奖励高于之前的算法,实验结果表明了算法的有效性。针对流程工业生产过程多Agent系统生产任务分配问题,在分析流程工业生产任务调度问题的基础上,提出一种基于强化学习机制的遗传算法（QGA）用于多Agent生产任务调度。以某生产线加工某生产订单为例,通过基于遗传算法任务分配策略和基于QGA算法的任务分配策略的比较,验证了该算法的有效性。
刘哲[3]（2018）在《自主机器人软件控制模型及开发框架研究》文中指出自主机器人是一类运行在开放环境下的复杂机器人,其需要与环境持续交互并在无需人类指导的情况下自主且理性地执行任务。软件是自主机器人的核心。这类软件的开发和运行面临着以下挑战:首先,自主机器人软件应该提供怎样的机器人控制模型与软件实现模型来满足自主机器人在开放环境中运行的需求;其次,应该提供怎样的软件开发框架来支持自主机器人软件模型的实现,并简化自主机器人软件的开发过程。针对上述挑战,本论文从三个方面展开了研究工作并取得了相关成果。首先,本论文以自主机器人伴随行为为研究基础,提出了面向自主机器人软件的D-SMPA双环路控制模型。该控制模型具有双控制环路与多源反馈的特点,并通过提供相关机制实现了自主机器人不同行为之间的交互需求,进而提升了自主机器人软件对于环境和变化的感知能力,同时也为机器人任务规划和行为调整提供了有效支持。此外,本论文还为双环路控制模型设计了基于多Agent系统的软件实现模型。其次,为了支持基于上述软件实现模型的自主机器人软件工程化开发,本论文为自主机器人软件平台AutoRobot开发了一款自主机器人软件开发框架。该开发框架提供了不同种类Agent的模版,并封装了一系列不同Agent行为,可以有效支持双环路控制模型的实现。同时本论文还通过为该开发框架提供自主机器人软件开发支持工具来协助开发人员简化自主机器人软件的开发过程。最后,本论文针对老年人看护应用中的三个场景,基于自主机器人软件开发框架和双环路控制模型,设计和实现了相关自主机器人软件,并通过该软件检验了双环路控制模型的有效性以及自主机器人软件开发框架对于自主机器人软件开发的可行性。
许珺怡[4]（2017）在《基于计算辩论的多Agent联合学习方法研究》文中研究表明随着大数据时代的到来,分布式数据挖掘方法逐渐成为数据挖掘领域的主流技术,成为解决大规模数据环境下数据挖掘任务的基本方法之一。然而分布式数据挖掘仍有很多技术难题亟待解决。其中,分布式数据挖掘的知识集成问题关乎系统全局模式的质量优劣,得到当前分布式数据挖掘领域研究的广泛关注。因此,如何设计一种有效的知识评估与集成方法,来解决分布式数据挖掘的知识集成任务,成为富有研究价值与挑战性的前沿课题之一。本文针对分布式分类规则挖掘的知识集成问题,以多Agent系统技术为基础,综合运用多Agent辩论技术、关联规则挖掘技术、抽样技术、强化学习技术等相关领域知识,系统并深入地研究了基于计算辩论的多Agent联合学习方法的辩论模型、论据构建与性能分析,以及面对大规模数据以及动态数据的优化方法。本文的研究工作主要包括以下几个方面。（1）针对分布式数据挖掘中知识难以集成的问题,首先提出了从辩论中学习的思想,并通过理论分析、案例说明与实验验证多个角度证明了辩论具有学习能力。进而,将分布式数据挖掘与辩论技术相结合,提出了一种新的基于辩论的多Agent联合学习方法。该方法面向知识集成任务,涵盖了全局知识的抽取和优化两个主要功能,从而实现了分布式局部知识的有效集成,以及全局知识在应用阶段的更新与优化。在此基础上,使用Arena辩论模型,提出了一种基于Arena辩论模型的多Agent联合学习模型AMAJL,并从局部知识生成、全局知识生成和全局知识应用与优化三个不同层次,形式定义了AMAJL的基本功能和组成结构;最后,分析了多Agent联合学习模型AMAJL具有的重要性质。（2）为了证明基于辩论的多Agent联合学习方法的可行性与有效性,本文结合关联规则挖掘技术,对基于辩论的多Agent联合学习模型AMAJL进行了实例化,提出了基于关联规则的多Agent联合学习系统ArgAR。本文深入研究了ArgAR系统中局部规则与经验论据的实例化方法,并详细阐述基于关联规则的经验论据构建算法,以及基于关联规则的多Agent联合学习系统的主控流程与算法。最后,通过在UCI公共数据集上的大量分类实验,展示了ArgAR系统中全局知识抽取过程的收敛性,并验证ArgAR系统能够有效集成并抽取出的高质量全局知识。（3）面对大规模数据分析任务,本文将抽样技术应用于基于辩论的多Agent联合学习方法,研究并分析基于辩论的多Agent联合学习方法利用较小规模样本进行知识集成的效果。三个数据集上的分类实验表明,无论采用哪种抽样策略,基于辩论的多Agent联合学习方法中抽样比例达到50%以上,模型的分类准确度与90%抽样比例下的分类准确度仅相差5%左右。进一步表明,基于辩论的多Agent联合学习方法能够从规模较小的样本数据中抽取出高质量全局知识,有效应对大规模数据中的知识集成任务。（4）面对动态数据场景中知识集成任务,本文在基于辩论的多Agent联合学习方法的基础上,提出了一种组合强化学习的多Agent联合学习模型ArgRL,实现全局知识在动态数据的分类应用过程中的评估与优化。通过利用ε-贪婪策略进行动作选择,实现动态数据的分类过程;并借助蒙特卡罗强化学习方法,实现全局知识库在应用中动态更新与优化。在此基础上,通过在多个公共数据集上的分类实验,证明了组合强化学习的多Agent联合学习方法在动态数据环境中进行全局知识抽取与集成的可行性和有效性。
鄂越[5]（2012）在《基于Agent的蜂产品质量控制研究》文中认为我国蜂产业组织比较松散，人为因素作用较大，还缺乏信息化、智能化技术作为质量安全控制的支撑手段，进而导致蜂产品从“蜂场到餐桌”所经历的各个环节的质量不易控制。因此，如何对蜂产品质量安全进行有效管理与控制是近年来我国蜂业研究领域的热点问题。本论文运用现代信息技术，一方面，建立蜂产品质量安全控制系统，为蜂产品质量控制提供一种技术支持和通用性工具；另一方面，作为一种关键技术的研究和探索，采用Agent技术，提出一种具有智能性、协同性的蜂产品质量控制方法，为蜂产品质量安全控制研究提供新的研究思路。这对于我国养蜂业向信息化、智能化管理模式转变，提高我国蜂产品质量安全管理与控制水平，具有十分必要的现实意义和实用价值本论文主要的研究内容：（1）在分析研究我国蜂产品质量控制的基础上，采用Agent技术识别与定义了参与蜂产品质量控制的实体，提出了基于质量控制动态联盟形式的蜂产品质量控制系统体系结构参考模型，详述了参考模型的层次结构，为系统进一步实现奠定了基础。（2）针对蜂产品质量控制，提出了一个层次化的多维的Agent模型构建方法，确定了Agent模型的功能和结构，给出了Agent模型中一些关键行为的驱动规则，保证了Agent模型具有较好的适应性和灵活性。（3）提出了蜂产品质量控制链的概念。研究了基于Agent的蜂产品质量监控与应急处置的方法，给出了详尽的基于Agent逻辑架构的信息交互模式和流程图；定义了参与蜂产品质量控制的对象和属性与Agent的映射关系，并给出了基于Agent蜂产品质量控制的实现策略。（4）从Agent协同工作的角度，研究和探讨了蜂产品质量安全应急决策机制，提出了蜂产品质量应急决策模型，基于任务分解、多目标的规划实现了蜂产品应急辅助决策任务的制定。基于黑板通讯机制，给出了应急决策任务存储的层次结构、访问方法，为建立基于Agent的蜂产品质量应急辅助决策提供了数据信息层支持。本论文主要创新点：（1）提出了基于Agent的蜂产品质量控制框架，开展了基于动态联盟形式的质量控制方法研究。（2）设计了基于Agent的蜂产品质量控制链，提出了蜂产品质量控制中Agent模型的构建方法，实现了系统中各个功能Agent模块的设计；提出了基于Agent的蜂产品质量安全应急机制。（3）设计开发了基于Agent的蜂产品质量控制系统平台，验证了论文所提方法的有效性。
张挺[6]（2012）在《基于SO-CIR-Agent模型的智能代理平台在拍卖领域的应用》文中研究表明近几年,随着网络技术和电子商务的快速发展,Web服务引起了越来越多人的关注。建立在WSDL,SOAP以及UDDI等标准之上,结合XML等技术,Web服务在企业管理、消费服务、网络信息系统等众多领域得到广泛的应用。然而目前的Web服务并没有为服务的智能化调用、客户意图的封装、软件异构等问题提供支持。Agent技术的发展和诞生是网络技术和人工智能技术进步的必然结果。Agent拥有自治性、协商性、社会性等优点,具备强大的解决问题的能力,在某些场合能够模拟人类的行为,替人们完成一些较为复杂的事情。这些特征使得Agent技术适用于需要人工参与的复杂活动的仿真领域。因而,Agent技术的出现和发展为解决Web服务乃至整个电子商务领域所面临的问题带来了新的希望。本文正是通过Agent技术模拟用户的行为,利用用户Agent将用户的请求进行了封装,主动地调用Web服务,极大的简化了用户的操作。本系统将Agent平台和Web服务框架组合起来,建立起一个兼有二者特点的新系统,为竞拍Agent提供模拟的交易平台来仿真网上拍卖的整个过程,为拍卖方和竞拍方提供便捷的拍卖机制来进行网上拍卖,使竞拍者获得更大的便利。Agent技术和Web服务技术是当今计算机领域中两个非常重要的技术。如果能把支持跨平台性、松散耦合和互操作的Web服务技术与具有高度智能性、协调性和合作性的Agent技术的优势互补,将会给用户带来更大的方便与效益,为用户构建具有高度适应性、扩展性和交互性的面向Web服务的多Agent系统。作为面向服务基础上的CIR-Agent架构,本系统由CIR-Agent模型扩展而来,必然具有自治的功能,因为这正是CIR-Agent的本身具备的特性之一。它集成了 CIR-Agent所具有的一切能力来适应面向服务的环境需要。Web服务具有的优势正好可以用来克服Agent在分布式设计中的—些困难。对于这个问题,Agent研究者们提出了各种方法来将SOA和AO工程的优势绑定在一起。他们中的一些人关注于执行层面上的面向服务的Agent,另外的研究如何扩展具有Web Service特性的Agent平台或者是整合Agent平台与Web Service平台。本文主要分析讨论如何克服面向服务技术的自治性问题和解决Agent技术分布式设计的难点。在深入研究CIR-Agent模型的基础上,对它的应用范围做一个扩展,同时使服务更多的作用于这个模型的知识模块和通信模块。本研究在概念层面上的SOA与AO工程的结合的同时还将设计出具体的系统实例。文章首先对Agent技术、Web服务的基本理论以及二者结合的原理进行了系统的分析,然后根据Agent的技术特点和Web服务技术的特性,提出了SO-CIR-Agent系统平台来融合两种技术的优势,互补存在的缺陷。随后,进一步给出了拍卖仿真系统体系结构的整体设计。最后,在前几章分析与设计的基础上,本文采用广为流行的基于FIPA规范的JADE平台,利用Maven框架开发了一个网上拍卖系统平台,就典型实例给出了模拟交易过程,实现了原型系统。本文提出的SO-CIR-Agent系统平台可作为参考,进行适当的改进还可以用于其他的网络应用,例如网上购物、旅行服务、企业管理等。为进一步实现复杂智能网络系统做了必要的理论与实践准备,具有—定的参考价值。
赵业清[7]（2011）在《基于多Agent的钢铁生产复杂物流系统建模与仿真研究》文中研究表明在当前资源严重短缺,环境严重恶化,环保政策日益严格的情况下,钢铁生产企业要实现节能减排目标,进一步提高自身适应性和国际竞争能力,实现资源循环利用和本身可持续性发展,必须对企业生产物流系统进行研究、分析和优化。钢铁生产是一个多工序、多工位、空间跨度大、生产品种多的具有动态和不确定性的复杂物流系统。钢铁生产复杂物流系统是影响产品品种、质量和产量的关键因素,认识其生产物流规律,进行合理的生产计划及调度,是实现生产物流畅通的保障,是提高产品产量和降低生产成本的关键。Agent的自主性、社会性、反应性、主动性、移动性、理智性等特性可以用来实现动态的、不确定环境的、大规模的软件系统。多Agent系统把多个Agent有效组织起来,相互协作和交流,形成问题的求解环境,并根据环境和交流知识进行推理、学习等,能够有效实现系统整体性能的提高和适应系统的灵活性、柔性、开放性等要求。面向Agent的开发方法已经成为软件工程领域的新趋势,为复杂系统的理解、建模、开发提供了一种很自然的方法,它使分布式的结构变得更简单、智能化和具有鲁棒性。本文旨在利用多Agent技术探索一种既能描述钢铁生产过程复杂物流系统特性,又能反应物流系统的动态特征,并能对不同形式的钢铁生产流程具有广泛适应性的建模仿真方法和软件工程设计方法,在理论和实践方面均具有非常重要的意义。针对钢铁生产过程灵活性、柔性和适应性的要求及其物流系统的复杂性特点,根据Agent技术优势及多Agent系统优点,其应用在钢铁生产复杂物流仿真系统中时可有效克服已有建模方法的不足,提出了基于多Agent的钢铁生产复杂物流仿真系统建模方法,把钢铁生产过程复杂的物流系统抽象为一个多Agent系统,基于通用性原则对仿真系统模型进行软件工程的分析、设计与实现技术研究。首先在对钢铁生产物流系统复杂性充分认识和把握的基础上,把多Agent技术引入到钢铁生产复杂物流系统的建模过程中,实现对基于多Agent的钢铁生产复杂物流仿真系统的系统功能分层抽象和定义；其次,通过分析仿真系统中Agent类型及结构,在对Petri网结构和功能进行扩展和Agent行为理论及Agent间交互行为理论拓展的基础上,建立了仿真系统中Agent的行为及其之间的交互模型,并借助形式化描述工具Petri网实现Agent内部动作和外部动作及其之间交互的形式化建模；另外,由于钢铁生产过程中物流系统灵活性和柔性的特殊要求,致使钢铁生产过程中的运输系统在整个物流系统中具有举足轻重的地位,本文就运输系统中天车运行机制进行详细分析和研究的基础上,实现了运输系统和物流仿真系统的有机结合；最后,为确保基于多Agent的钢铁生产复杂物流仿真系统模型的有效性和正确性,在对多Agent系统工程建模方法扩展的基础上实现对复杂物流仿真系统的分析设计,建立了相应的复杂物流仿真系统模型,并进一步借助Agent建模工具实现对整个仿真系统模型的分析设计和模型验证。根据昆钢炼钢厂的生产实际,建立相应的基于多Agent的钢铁生产物流仿真模型,并将仿真结果和实际数据相对比,结果表明：①基于多Agent的钢铁生产复杂物流系统仿真模型是正确有效的,可以根据实际规模要求灵活搭建基于工序及工位的仿真模型。在相似的输入条件下,仿真结果与实际系统中转炉至连铸区间的物流平均流通时间进行对比分析进一步表明：基于多Agent的钢铁生产复杂物流系统仿真模型和实际系统没有明显差别,能正确反映炼钢厂的复杂物流实况。②基于多Agent的钢铁生产复杂物流系统仿真模型可以根据不同生产流程特点构建相应的仿真模型,仿真可揭示不同生产流程在不同生产条件下的生产瓶颈,脱硫工序在有混铁炉和取消混铁炉的炼钢生产流程中均为生产瓶颈,对于取消混铁炉的炼钢生产流程,当铁水进厂节奏较慢时（3罐/60min）,脱硫工序为生产瓶颈,当铁水进厂节奏提高到一定程度（≥5罐/60min）后,转炉工序成为生产瓶颈。③利用仿真模型可为不同钢铁生产流程下制定提高生产效率、多台连铸机同时实现连浇的策略提供决策支持。比较有混铁炉和取消混铁炉的炼钢生产流程,当铁水进厂节奏比较慢时（3罐/60min）,加快铁水进厂节奏或加快转炉冶炼周期有利于生产效率和连浇百分比的提高,而对于取消混铁炉的生产流程,此时较长的转炉冶炼周期反而有利于生产效率的提高；铁水进厂节奏达到一定程度后（≥5罐/60min）,铁水进厂节奏或转炉冶炼周期的加快对提高生产效率和连浇百分比均没有明显效果,对于取消混铁炉的炼钢生产流程,加快转炉冶炼周期有利于提高系统生产效率。④基于多Agent的钢铁生产复杂物流系统仿真模型具有的通用性、实用性和灵活性,能正确模拟炼钢生产的复杂物流特性,可针对不同生产过程进行系统诊断和预演,根据仿真模型的仿真结果,可实现对钢铁生产组织和生产流程物流的优化管理,为全连铸生产管理及物流控制的改进提供决策支持。本文研究表明：基于多Agent的钢铁生产复杂物流系统仿真模型建模方法在表达炼钢生产物流特性、揭示复杂物流系统运行机制方面更有效,能更好的满足当前分布式复杂系统的建模需要,具有对各种炼钢生产物流系统进行灵活建模且仿真适应性较强。该建模方法的提出和实现为复杂制造流程的建模与物流仿真研究提供了新的手段和方法。
王家昉,李晓波,冯志勇[8]（2009）在《一种基于多Agent系统的企业应用集成框架》文中研究表明在利用Agent模板语言（APL）进行多Agent系统（MAS）快速开发的基础上,提出了基于APL和多Agent系统的面向过程的企业应用集成框架。根据业务过程的一般结构与特征,框架采用分层的业务逻辑模型,实现业务逻辑与业务执行的分离。通过这种方式避免企业业务流程的局部变化引起系统整体结构的较大变动。同时在利用APL对业务过程进行描述的过程中引入了角色与结构化活动,一方面使得用户能够根据角色把业务过程分解为子过程,另外结构化活动的引入弥补了APL在描述复杂业务流程方面的不足。通过这种方式,使得用户能够利用所提出框架,提高企业应用集成系统的开发效率,增强系统的灵活性。
王梅圣[9]（2009）在《面向系统集成领域的多Agent协作机制的研究》文中研究说明在信息系统领域中需要集成的系统具有成员自然分布、地理位置分散、成员间有灵活性交互需求的特征,而Agent技术具有自主性、反应性和协作性,因此在系统集成过程中引入Agent技术可解决柔性、动态的集成问题。而在多Agent系统中,由于系统中Agent所拥有能力的局限性,Agent间需要协作来完成任务,本文在对传统合同网协议进行改进的基础上提出了一种多Agent协作模型。本文首先对传统合同网协议进行了研究,对其处理动态环境的能力进行了增强,提出了基于Agent主动感知的合同网模型。该模型引入了Agent的感知系数和可信度参数,提出了合同管理者招标策略和合同承担者投标策略,同时对系统总体效用进行了分析。针对用户的需求,采用多Agent协作的服务流程定制模型制定服务之间的关系。在系统集成框架ASIF和本文的Agent结构的支撑下,多Agent间采用本文提出的基于Agent主动感知的合同网协议的协作模型进行协作,同时给出了多Agent之间的协作流程,各个Agent在控制集成Agent的统一控制下完成服务流程中的一系列服务,此过程无须人工参与,增加了Agent间协作的智能性,提高了系统集成的灵活性。最后将本文中的模型应用于基于Agent的系统集成工具,并以具有典型分布特征的某领域仿真系统作为测试例子进行实验,成功地集成了该仿真系统中的各个模块,从而验证了本文中提出的多Agent协作模型在进行系统集成时的高效性。
梁海华[10]（2008）在《一种结合Agent技术的产生式领域工程方法》文中指出近年来,面向Agent的软件工程成为软件工程领域和人工智能领域研究的热点之一。多Agent系统,由多个智能Agent组成,Agent拥有自己的知识特征,具有自主行为,能够彼此交互,互相协作,实现目标。同时Agent还具有社会特征,可以用多Agent可以完成单Agent所不能完成的任务,或者能够比单Agent更加有效的完成任务。随着业务应用系统的复杂性不断提高,网络技术的发展,MAS受到了越来越多的关注。但是在开发计划之内,开发高质量的MAS,仍然是一个巨大的挑战。目前已经出现了多种面向Agent的软件工程方法和实现框架。面向Agent的软件工程方法为MAS开发贡献了建模语言和面向Agent的抽象元素。面向Agent的实现框架提供了支持Agent通讯的中间件,支持Agent设计、调试和跟踪的图形化工具,以及相应的API,通过API能够使用和扩展框架。虽然现有的Agent软件工程方法具有很多优点,但是仍然有一些局限性:1)大多数Agent软件工程方法都是从高层抽象地对MAS进行建模,Agent作为一个高层抽象概念,可以很好地指导系统的分解,但是不能直接指导详细设计和代码实现;2)实现框架没有提供对多Agent系统建模的指导;现有的Agent方法没有对MAS中常见的横切关切进行建模。产生式编程是一种基于软件产品族的软件工程范型,给定一个特定需求规范,使用基本的可重用组件,通过配置知识,自动生成一个高度可定制和优化的半成品或者最终产品。产生式领域模型是产生式编程的核心。产生式领域模型包括问题空间,解空间和配置知识。问题空间由领域特定的抽象元素组成,通过这些抽象元素,可以指定产品族成员。解空间包括实现组件以及它们的可能配置。在MAS开发中引入GP,具有以下几个优点:1)基于软件产品族建模,有利于提高可重用性和灵活性;2)问题空间与解空间的分离,可以使这两部分能够独立进行演化;3)代码生成技术使高层的特征映射到具体的实现组件,这样就实现了高层概念对底层实现的指导作用。面向方面的软件开发（Aspect-oriented software development,AOSD）[3]提出了一种以模块化方式捕捉横切关切的方法,以及一个连接点模型,通过连接点可以把方面（在方面中封装了横切关切）编织到程序中。面向方面的技术是我们可以捕捉横切关切和散布在程序模块中的代码片段。通过在MAS开发中引入AOSD,可以从其它关切中捕捉并且分离横切关切。本文把Agent引入GP,提出了一种模型驱动的领域工程方法（MDMADE）,利用Agent的技术和社会性特征,作为领域分析的一个重要手段,组织角色模型与特征建模技术互相补充,得出领域模型和领域理论,为需求工程和领域设计打下良好的基础;在领域分析和设计阶段,结合面向方面技术和面向对象技术,为应用工程开发可重用的组件和框架等制品。把MDMADE应用于多Agent领域。通过研究特定的MAS领域,构建特征模型以捕捉共通特征和可变特征。在特征模型中,横切关切被建模为方面特征。基于MAS领域的元模型,定义了一种面向多Agent系统的建模语言MAML,通过Ecore生成代码框架,简化了多Agent系统的开发,提供了Agent系统开发的生产力。本文的主要工作有以下几点:●把MDMADE应用于多Agent领域,使用Aspect捕捉多Agent系统中的横切关切,以模块化的方式处理多Agent系统中散布的代码片断和影响多个特征的横切关切,使用领域工程建模Agent,提高了多Agent系统开发的效率和可重用性。●提出了一种用于多Agent系统的建模语言,对Agent的特性提供了充分的支持;●提出了一种模型驱动的方式开发多Agent系统的方法,能够极大地提高多Agent系统开发的生产力;MDMADE利用了MDA和GP,以及面向方面技术,将对Agent程序员提供极大的便利。●捕捉多Agent系统中Aspect,把面向方面的软件开发与面向Agent的软件开发结合起来,提高了多Agent系统开发可重用性;●为MDMADE提供了开发工具支持,在EMF的基础上,开发UML Profile,在提供软件生产力的同时,可以充分利用UML的可扩展特性,为MAML的扩展打下了良好的基础。
二、一种面向过程集成的多Agent系统研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种面向过程集成的多Agent系统研究（论文提纲范文）
（1）基于强化学习的多智能体协作建模方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多Agent系统的研究现状 |
| 1.2.2 强化学习的研究现状 |
| 1.2.3 多Agent强化学习的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文的技术路线 |
| 1.5 本文的创新点 |
| 1.6 全文的组织框架 |
| 第2章 相关理论介绍 |
| 2.1 智能制造 |
| 2.1.1 智能制造的背景 |
| 2.1.2 智能制造系统对控制模型的要求 |
| 2.2 Agent相关技术 |
| 2.2.1 Agent相关概念及特性 |
| 2.2.2 Agent体系及结构 |
| 2.2.3 多Agent系统概念 |
| 2.2.4 多Agent系统体系结构 |
| 2.3 强化学习与多Agent强化学习方法 |
| 2.3.1 强化学习 |
| 2.3.2 多Agent强化学习 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 面向工业的多Agent混合式智能模型 |
| 3.1 多Agent建模的含义和优势 |
| 3.2 Agent之间的通信 |
| 3.2.1 ACL相关介绍 |
| 3.2.2 利用JADE平台实现ACL |
| 3.3 面向工业的多Agent混合式智能模型 |
| 3.3.1 多Agent混合式智能模型的构建 |
| 3.3.2 多Agent混合式智能模型中各模块功能及主要Agent的结构 |
| 3.3.3 在JADE平台上构建多Agent混合式智能模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于状态表示学习的多Agent协作算法 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 MADDPG算法概述 |
| 4.3 M3DDPG算法概述 |
| 4.4 SRL_M3DDPG算法概述 |
| 4.4.1 状态表示学习 |
| 4.4.2 SRL_M3DDPG算法 |
| 4.5 仿真实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于TS_Qlearning的多Agent作业调度 |
| 5.1 研究背景 |
| 5.2 作业调度问题描述 |
| 5.3 强化学习求解作业调度问题 |
| 5.3.1 调度问题中的强化学习 |
| 5.3.2 Q-learning算法 |
| 5.3.3 TS_Qlearning算法 |
| 5.4 仿真实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间主要研究成果 |
| 一、发表学术论文 |
| 二、其他科研成果 |
（2）基于多智能体强化学习的制造过程建模方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外的研究现状 |
| 1.2.1 多Agent技术研究的主要内容 |
| 1.2.2 多智能体系统在流程工业制造过程建模的研究 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 1.4 本文的技术路线 |
| 1.5 本文的创新点 |
| 1.6 全文的组织架构 |
| 第2章 制造过程建模和多Agent系统相关介绍 |
| 2.1 智能制造和制造过程建模 |
| 2.1.1 智能制造 |
| 2.1.2 制造过程控制模型需求 |
| 2.1.3 制造过程控制模型现状 |
| 2.2 Agent相关技术 |
| 2.2.1 Agent的定义和特性 |
| 2.2.2 Agent的结构 |
| 2.3 多Agent系统 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 制造企业多Agent分布式层次智能控制模型 |
| 3.1 多Agent建模思想 |
| 3.2 多Agent系统体系结构 |
| 3.3 多Agent分布式层次智能控制模型设计 |
| 3.3.1 制造过程多Agent模型构建 |
| 3.3.2 多Agent分布式层次智能控制模型中各子Agent结构和功能 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于分布式异步优先批处理的多Agent协作算法 |
| 4.1 多Agent强化学习算法概述 |
| 4.2 MADDPG算法概述 |
| 4.3 基于DS_MADDPG算法的多设备Agent合作 |
| 4.4 仿真实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于QGA的多Agent任务调度 |
| 5.1 制造过程任务调度问题描述 |
| 5.2 制造过程任务调度问题数学模型 |
| 5.3 遗传算法 |
| 5.3.1 遗传算法原理 |
| 5.3.2 编码和解码操作 |
| 5.3.3 遗传算子 |
| 5.3.4 适应度函数 |
| 5.4 Q-Learning算法 |
| 5.5 QGA算法 |
| 5.6 基于QGA算法的任务调度 |
| 5.6.1 多Agent分布式层次智能控制模型任务调度策略描述 |
| 5.6.2 仿真实验 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间主要科研成果 |
| 一、发表学术论文 |
| 二、其他科研成果 |
（3）自主机器人软件控制模型及开发框架研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 自主机器人及其软件的特点 |
| 1.1.2 自主机器人软件开发和运行面临的挑战 |
| 1.2 自主机器人软件应用案例 |
| 1.3 拟解决科学问题 |
| 1.4 研究内容与贡献 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 相关研究工作介绍 |
| 2.1 自主机器人控制模型 |
| 2.1.1 领域相关控制模型 |
| 2.1.2 反应式控制模型 |
| 2.1.3 自适应控制模型 |
| 2.2 自主机器人软件实现技术 |
| 2.2.1 基于构件的软件实现技术 |
| 2.2.2 基于多Agent系统的软件实现技术 |
| 2.3 机器人软件开发框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 自主机器人软件的双环路控制模型及实现模型 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 现有工作基础 |
| 3.3 控制模型设计考虑 |
| 3.4 D-SMPA双环路控制模型及其特点 |
| 3.5 双环路控制模型所提供的机制 |
| 3.5.1 行为交互机制 |
| 3.5.2 行为伴随模式 |
| 3.6 基于多Agent系统的自主机器人软件实现模型 |
| 3.6.1 多Agent系统软件特点 |
| 3.6.2 基于多Agent系统的软件实现模型 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 自主机器人软件开发框架 |
| 4.1 设计考虑和相关基础技术 |
| 4.1.1 面向Agent的软件开发框架JADE |
| 4.1.2 ROS机器人操作系统 |
| 4.1.3 AutoRobot自主机器人软件平台 |
| 4.2 自主机器人软件开发框架整体架构 |
| 4.3 可重用软件开发包 |
| 4.3.1 多Agent系统包 |
| 4.3.2 交互机制包 |
| 4.3.3 行为包 |
| 4.4 自主机器人软件开发支持工具——CodeGenerator |
| 4.5 自主机器人软件开发框架与其他机器人软件开发框架对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 案例实现与分析 |
| 5.1 案例实现平台 |
| 5.1.1 硬件平台 |
| 5.1.2 软件平台 |
| 5.2 软件架构设计与实现 |
| 5.2.1 软件架构设计 |
| 5.2.2 软件实现 |
| 5.3 案例场景实现 |
| 5.3.1 案例场景设计与演示效果 |
| 5.3.2 案例实现细节 |
| 5.4 案例评估与分析 |
| 5.5 本章小节 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（4）基于计算辩论的多Agent联合学习方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于多Agent的分布式数据挖掘 |
| 1.2.2 基于辩论技术的数据挖掘方法 |
| 1.2.3 分布式数据挖掘中的知识集成方法 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.3.1 主要研究工作与创新点 |
| 1.3.2 论文的组织结构 |
| 第二章 多Agent从辩论中联合学习的方法 |
| 2.1 面向知识集成的联合学习 |
| 2.2 知识螺旋模型 |
| 2.3 从辩论中学习 |
| 2.3.1 多Agent辩论的学习能力分析 |
| 2.3.2 辩论学习的案例 |
| 2.3.3 辩论学习算法的实验验证 |
| 2.4 多Agent的联合学习方法 |
| 2.5 基于Arena的多Agent联合学习模型AMAJL |
| 2.5.1 Arena辩论模型简介 |
| 2.5.2 分布式多Agent数据挖掘系统 |
| 2.5.3 多Agent辩论学习器 |
| 2.5.4 双方论据博弈过程 |
| 2.5.5 多方论据博弈过程 |
| 2.5.6 联合学习模型AMAJL |
| 2.5.7 全局知识库及其优化 |
| 2.5.8 AMAJL具有的性质 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于关联规则的多Agent联合学习系统 |
| 3.1 大数据条件下的关联规则挖掘 |
| 3.2 关联规则挖掘的基本原理 |
| 3.3 基于关联规则的局部规则与经验论据实例化 |
| 3.3.1 局部规则的实例化 |
| 3.3.2 经验论据的实例化 |
| 3.4 基于关联规则的经验论据构建算法 |
| 3.4.1 主论据的构建 |
| 3.4.2 攻击论据的构建 |
| 3.5 基于关联规则的多Agent联合学习主控流程与算法 |
| 3.6 ArgAR实验分析 |
| 3.6.1 实验准备工作 |
| 3.6.2 收敛性分析 |
| 3.6.3 TCV对比分析 |
| 3.6.4 参数分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 结合抽样的多Agent联合学习方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据挖掘中的抽样技术 |
| 4.2.1 数据挖掘中的抽样方法 |
| 4.2.2 当前的研究进展 |
| 4.2.3 本文关注的抽样策略 |
| 4.3 在多Agent联合学习方法中应用抽样技术 |
| 4.3.1 应用方法 |
| 4.3.2 多Agent联合学习方法在小样本中的优势分析 |
| 4.4 实验分析 |
| 4.4.1 抽样策略设置 |
| 4.4.2 抽样策略对比 |
| 4.4.3 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 组合强化学习的多Agent联合学习方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 蒙特卡罗强化学习方法 |
| 5.3 组合强化学习的多Agent联合学习模型 |
| 5.3.1 问题建模 |
| 5.3.2 ArgRL的工作过程 |
| 5.3.3 状态空间的泛化 |
| 5.3.4 应用评估值的更新 |
| 5.3.5 动作选择策略 |
| 5.3.6 应用n臂赌博机模型的合理性分析 |
| 5.3.7 ArgRL主控算法 |
| 5.4 ArgRL的实验分析 |
| 5.4.1 实验准备 |
| 5.4.2 收敛性分析 |
| 5.4.3 分类性能对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文主要研究成果 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（5）基于Agent的蜂产品质量控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 蜂产品质量管理 |
| 1.2.2 Agent 及多 Agent 系统 |
| 1.3 研究内容和意义 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 本论文的创新点 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 基于 Agent 的蜂产品质量控制系统架构 |
| 2.1 我国蜂产品质量安全现状 |
| 2.2 Agent 在蜂产品质量控制中的作用 |
| 2.3 面向蜂产品质量控制的多 Agent 系统组织架构 |
| 2.4 蜂产品质量控制的通讯方式 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 蜂产品质量控制中 Agent 建模研究 |
| 3.1 蜂产品质量控制中 Agent 的特性分析 |
| 3.2 蜂产品质量控制中的通用 Agent 结构模型 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 基于 Agent 的蜂产品质量控制机制研究 |
| 4.1 蜂产品质量控制信息的分类和特征 |
| 4.2 蜂产品质量控制链 |
| 4.2.1 蜂产品质量控制机制 |
| 4.2.2 蜂产品质量安全控制链 |
| 4.2.3 基于 Agent 的蜂产品质量控制逻辑架构 |
| 4.3 蜂产品质量监控 |
| 4.4 蜂产品质量安全应急处置机制研究 |
| 4.4.1 蜂产品质量应急管理的内涵 |
| 4.4.2 蜂产品质量安全应急处置机制分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于 Agent 的蜂产品质量安全应急决策研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 蜂产品质量安全应急协调决策要素分析 |
| 5.3 蜂产品质量安全应急决策协调求解过程 |
| 5.4 基于 Agent 的危害应急处置流程 |
| 5.4.1 基于规则的任务分解 |
| 5.4.2 基于黑板协调机制的多 Agent 协同 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 基于 Agent 的蜂产品质量控制系统设计 |
| 6.1 面向 Agent 的系统设计 |
| 6.2 开发工具与运行平台 |
| 6.3 基于 Agent 蜂产品质量控制系统的工作流 |
| 6.4 系统框架设计 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 总结 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（6）基于SO-CIR-Agent模型的智能代理平台在拍卖领域的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 前言 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 课题研究内容 |
| 1.3 论文结构 |
| 2. Agent及其属性 |
| 2.1 Agent的介绍 |
| 2.2 Agent的定义 |
| 2.3 多Agent系统 |
| 2.3.1 MAS的定义及特点 |
| 2.3.2 MA S的体系结构 |
| 2.4 Agent通信语言 |
| 2.4.1 KQML语言 |
| 2.4.2 FIPA ACL |
| 2.5 Agent的抽象体系结构 |
| 2.5.1 BDI模型 |
| 2.5.2 CIR-Agent模型 |
| 3. Web Service |
| 3.1 Web Service概览 |
| 3.1.1 构成Web服务的技术 |
| 3.1.2 Web服务的前景 |
| 3.1.3 Web服务的定义 |
| 3.2 Web服务模型 |
| 3.2.1 Web服务体系结构中的角色 |
| 3.2.2 Web服务体系结构中的操作 |
| 3.2.3 Web服务的构件 |
| 3.2.4 Web服务开发生命周期 |
| 3.3 Web服务通信模型 |
| 3.3.1 基于消息路由的通信模型 |
| 3.3.2 基于RPC的通信模型 |
| 3.4 服务描述的发布和发现 |
| 3.4.1 服务发布 |
| 3.4.2 服务发现 |
| 3.5 Web服务在分布式环境中的优势 |
| 4. SO-CIR-Agent系统平台设计 |
| 4.1 系统模型分析 |
| 4.2 系统基本描述 |
| 4.3 SO-CIR-Agent平台原理 |
| 4.3.1 知识模块 |
| 4.3.2 通信模块 |
| 4.3.3 基于Web服务的通信 |
| 4.4 系统实现 |
| 5. SO-CIR-Agent系统平台实现 |
| 5.1 SO-CIR-Agent系统平台开发环境 |
| 5.2 基于Agent JADE平台的开发 |
| 5.2.1 JADE平台简介 |
| 5.2.3 Agent的设计与实现 |
| 5.3 基于Agent的服务 |
| 5.4 实例分析 |
| 5.4.1 问题描述 |
| 5.4.2 平台实现过程 |
| 6. 结束语 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在读期间科研成果目录 |
（7）基于多Agent的钢铁生产复杂物流系统建模与仿真研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 钢铁生产物流系统概述 |
| 1.2.1 钢铁生产流程概述 |
| 1.2.2 钢铁生产流程特点及复杂性 |
| 1.2.3 钢铁生产复杂物流系统 |
| 1.2.4 复杂系统理论和研究方法 |
| 1.3 钢铁生产复杂物流系统研究现状 |
| 1.3.1 钢铁生产复杂物流与生产调度关系 |
| 1.3.2 钢铁生产调度问题主要研究方法 |
| 1.3.3 钢铁生产复杂物流系统研究方法 |
| 1.3.4 钢铁生产复杂物流系统及生产调度系统研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容及创新点 |
| 1.4.1 论文研究思路 |
| 1.4.2 论文主要研究内容 |
| 1.4.3 论文的创新点 |
| 第二章 Agent建模理论与仿真方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多Agent系统概述 |
| 2.2.1 Agent技术 |
| 2.2.2 多Agent系统 |
| 2.3 多Agent系统建模与仿真 |
| 2.3.1 多Agent系统建模 |
| 2.3.2 多Agent系统仿真 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 钢铁生产复杂物流多Agent建模与仿真 |
| 3.1 钢铁生产流程分析 |
| 3.2 钢铁生产复杂物流系统多Agent仿真模型 |
| 3.2.1 钢铁生产复杂物流多Agent系统 |
| 3.2.2 钢铁生产复杂物流系统Agent类型和结构 |
| 3.3 钢铁生产复杂物流多Agent仿真模型关键技术 |
| 3.3.1 Agent关系描述 |
| 3.3.2 Agent通信描述 |
| 3.3.3 Agent行为Petri网建模 |
| 3.3.4 Agent交互行为Petri网建模 |
| 3.4 钢铁生产复杂物流多Agent运输系统 |
| 3.4.1 运输系统重要性分析 |
| 3.4.2 运输系统特点分析 |
| 3.4.3 运输系统中工序和工位关系描述 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 钢铁生产复杂物流多Agent仿真系统设计 |
| 4.1 MaSE方法和AgentTool工具介绍 |
| 4.1.1 MaSE方法简介 |
| 4.1.2 AgentTool工具简介 |
| 4.2 基于MaSE的钢铁生产复杂物流仿真系统设计 |
| 4.2.1 钢铁生产复杂物流仿真模型的系统目标获取 |
| 4.2.2 钢铁生产复杂物流仿真系统应用用例设计 |
| 4.2.3 钢铁生产复杂物流仿真系统中角色提炼 |
| 4.2.4 仿真系统中Agent类的创建 |
| 4.2.5 仿真系统中Agent间对话的构建 |
| 4.2.6 仿真系统中Agent类的设计与组装 |
| 4.2.7 系统设计 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 钢铁生产复杂物流多Agent仿真系统实现 |
| 5.1 系统开发平台 |
| 5.1.1 基于AnyLogic平台的Agent的建模方法 |
| 5.1.2 基于AnyLogic平台的Agent交互 |
| 5.2 系统设计概述 |
| 5.2.1 系统设计背景 |
| 5.2.2 系统设计目标 |
| 5.3 系统总体设计 |
| 5.3.1 仿真模型结构功能设计 |
| 5.3.2 数据库设计 |
| 5.4 系统软件实现 |
| 5.4.1 仿真模型的程序实现 |
| 5.4.2 参数设定与模型仿真界面 |
| 5.4.3 模型运行结果表达 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 钢铁生产复杂物流多Agent仿真模型检验与仿真实验 |
| 6.1 仿真模型检验 |
| 6.1.1 昆钢生产工艺数据统计分析 |
| 6.1.2 仿真条件 |
| 6.1.3 仿真结果 |
| 6.2 生产条件对生产过程的影响 |
| 6.2.1 仿真实验设计 |
| 6.2.2 生产模式Ⅰ仿真分析 |
| 6.2.3 生产模式Ⅱ仿真分析 |
| 6.3 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A (攻读博士学位期间发表的论文专利) |
| 附录B |
（9）面向系统集成领域的多Agent协作机制的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 Agent与多Agent系统的相关理论 |
| 2.1 Agent的定义与结构 |
| 2.1.1 Agent的定义 |
| 2.1.2 Agent的结构 |
| 2.2 多Agent系统 |
| 2.2.1 多Agent系统概念 |
| 2.2.2 多Agent系统研究现状和应用前景 |
| 2.3 多Agent系统中的交互与协作 |
| 2.3.1 协作原因 |
| 2.3.2 协作方法分析 |
| 2.3.3 协作研究的主要方面 |
| 第三章 多Agent系统集成框架和Agent结构模型 |
| 3.1 多Agent系统集成框架ASIF |
| 3.1.1 Agent库 |
| 3.1.2 Agent管理服务AMS |
| 3.1.3 Agent能力注册中CRC |
| 3.1.4 公共消息黑板PIB |
| 3.2 Agent结构模型 |
| 3.3 合同网模型与多Agent协作机制 |
| 第四章 基于Agent主动感知的合同网模型 |
| 4.1 MAS中的任务分配问题 |
| 4.2 传统合同网协议分析 |
| 4.2.1 传统合同网协议基本原理 |
| 4.2.2 传统合同网协议的不足 |
| 4.3 基于Agent主动感知的合同网模型CNMAAP |
| 4.4 模型分析 |
| 4.4.1 合同承担者投标策略 |
| 4.4.2 合同管理者招标策略 |
| 4.4.3 系统效用分析 |
| 第五章 基于CNMAAP的多Agent协作机制 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 多Agent协作的服务流程定制模型 |
| 5.3 多Agent协作机制 |
| 5.3.1 Agent结构 |
| 5.3.2 多Agent协作模型 |
| 5.3.3 多Agent协作流程 |
| 5.3.4 效率分析 |
| 第六章 实验研究 |
| 6.1 实验描述 |
| 6.1.1 应用仿真系统的描述 |
| 6.1.2 各模块功能描述 |
| 6.1.3 多Agent协作机制在仿真系统中的应用 |
| 6.2 实验结果分析 |
| 6.2.1 通信率分析 |
| 6.2.2 Agent的负载分析 |
| 6.2.3 任务完成效率分析 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在研期间研究成果 |
（10）一种结合Agent技术的产生式领域工程方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 立题背景 |
| 1.2 Agent和MAS |
| 1.3 本文主要工作与目标 |
| 1.4 论文结构 |
| 1.5 案例 |
| 第2章 软件工程基础 |
| 2.1 软件工程 |
| 2.2 软件过程模型 |
| 2.2.1 瀑布模型 |
| 2.2.2 原型法过程模型 |
| 2.2.3 增量过程模型 |
| 2.2.4 螺旋模型 |
| 2.2.5 基于构件的开发过程模型 |
| 2.3 UML统一建模语言 |
| 2.4 产生式技术 |
| 2.5 领域工程 |
| 2.5.1 领域工程的生命周期 |
| 2.5.2 与领域工程相关的一些概念定义 |
| 2.5.3 领域分析与需求的具体关系 |
| 2.6 面向方面技术 |
| 2.7 小结 |
| 第3章 其他面向agent的方法论 |
| 3.1 MaSE |
| 3.2 GAIA |
| 3.2.1 分析 |
| 3.2.2 设计 |
| 3.2.3 实现 |
| 3.2.4 支持工具 |
| 3.3 Tropos |
| 3.4 AUML和Message方法 |
| 3.5 结论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 概念模型 |
| 4.1 特征和视图 |
| 4.2 Agent的特性 |
| 4.3 多Agent系统领域的元模型 |
| 4.3.1 信息系统的角度 |
| 4.3.2 管理角度 |
| 4.3.3 角色 |
| 4.3.4 角色组织 |
| 4.3.5 能力 |
| 4.3.6 依赖 |
| 4.3.7 Goals Sub-model |
| 4.4 社会性概念 |
| 4 4 1 Agent组织性的设计活动 |
| 4.4.2 任务分析 |
| 4.4.3 操作员协作规划 |
| 4.4.4 组织设计 |
| 4.5 MDD和DSL |
| 4.6 小结 |
| 第5章 MAML:一种面向多Agent系统的建模语言 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 目标视图 |
| 5.3 社会视图 |
| 5.3.1 角色模型 |
| 5.3.2 社会模型 |
| 5.4 结构视图 |
| 5.5 行为视图 |
| 5.5.1 事件动作流模型 |
| 5.5.2 交互模型 |
| 5.5.3 Agent交互图 |
| 5.5.4 智能模型 |
| 5.6 上下文视图 |
| 5.7 Ontology视图 |
| 5.8 部署视图 |
| 5.9 小结 |
| 第6章 过程模型 |
| 6.1 过程模型的两点说明 |
| 6.1.1 MDMADE中的agent |
| 6.1.2 敏捷开发 |
| 6.2 领域需求分析阶段 |
| 6.2.1 领域特征分析 |
| 6.2.2 Agent识别 |
| 6.2.3 角色识别 |
| 6.2.4 任务规范 |
| 6.2.5 横切关切的捕捉 |
| 6.3 Agent社会设计 |
| 6.3.1 Agent智能设计 |
| 6.3.2 Ontology定义阶段 |
| 6.3.3 角色定义阶段 |
| 6.3.4 协议定义阶段 |
| 6.4 构架设计 |
| 6.5 部署配置阶段 |
| 6.6 MDMADE的实现 |
| 6.6.1 模型驱动开发 |
| 6.6.2 EMF |
| 6.6.3 JADE |
| 6.6.4 Jason元模型 |
| 6.6.5 转化和实现 |
| 6.7 过程模型的形式化描述 |
| 6.8 针对多Agent系统开发扩展极限编程 |
| 6.8.1 XP概况 |
| 6.8.2 XP针对多Agent系统的扩展 |
| 6.8.2.1 对完整团队的扩展 |
| 6.8.2.2 计划游戏 |
| 6.8.2.3 客户测试 |
| 6.8.2.4 简单设计 |
| 6.8.2.5 结对编程 |
| 6.8.2.6 隐喻 |
| 6.8.2.7 可持续的速度 |
| 6.9 小结 |
| 第7章 基于MDMADE开发企业应用集成解决方案 |
| 7.1 现有的集成方法 |
| 7.2 集成模型 |
| 7.2.1 共同数据流类 |
| 7.2.2 共同接口类 |
| 7.2.3 共同流程类 |
| 7.2.4 共同服务类 |
| 7.2.5 集成技术的演化历史 |
| 7.3 使用软件Agent进行应用集成 |
| 7.3.1 共同数据流Agent方案 |
| 7.3.2 共同流程Agent方案 |
| 7.3.3 共同服务Agent方案 |
| 7.3.4 更加强大的Agent集成方案 |
| 7.4 基于MDGDE开发企业集成框架(RASAI) |
| 7.4.1 AVM与移动Agent |
| 7.4.2 案例 |
| 7.5 总结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 研究工作总结 |
| 8.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 |
| 致谢 |
四、一种面向过程集成的多Agent系统研究（论文参考文献）
- [1]基于强化学习的多智能体协作建模方法研究[D]. 胡大鹏. 齐鲁工业大学, 2021(10)
- [2]基于多智能体强化学习的制造过程建模方法研究[D]. 李志鹏. 齐鲁工业大学, 2019(09)
- [3]自主机器人软件控制模型及开发框架研究[D]. 刘哲. 国防科技大学, 2018(01)
- [4]基于计算辩论的多Agent联合学习方法研究[D]. 许珺怡. 国防科技大学, 2017
- [5]基于Agent的蜂产品质量控制研究[D]. 鄂越. 中国农业科学院, 2012(10)
- [6]基于SO-CIR-Agent模型的智能代理平台在拍卖领域的应用[D]. 张挺. 西南财经大学, 2012(05)
- [7]基于多Agent的钢铁生产复杂物流系统建模与仿真研究[D]. 赵业清. 昆明理工大学, 2011(05)
- [8]一种基于多Agent系统的企业应用集成框架[J]. 王家昉,李晓波,冯志勇. 计算机应用, 2009(04)
- [9]面向系统集成领域的多Agent协作机制的研究[D]. 王梅圣. 西安电子科技大学, 2009(02)
- [10]一种结合Agent技术的产生式领域工程方法[D]. 梁海华. 浙江大学, 2008(03)