【摘 要】
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多Agent系统(Multi-Agent System,MAS)是分布式人工智能重要的研究领域,多Agent系统协商是多Agent系统的核心研究内容之一.该文结合我们承担的国防预研项目"分布式专家系统环
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多Agent系统(Multi-Agent System,MAS)是分布式人工智能重要的研究领域,多Agent系统协商是多Agent系统的核心研究内容之一.该文结合我们承担的国防预研项目"分布式专家系统环境"中的多Agent系统开发工具研究专题,在对多Agent系统协商关键技术研究基础上,详细阐述和透彻分析了我们提出的基于扩充的合同网协议的多Agent系统协商机制,并对我们开发的基于扩充的合同网协议的多Agent系统协商模型的设计与实现进行了具体介绍.该文首先概要介绍了Agent和多Agent系统的基本理论.然后详细介绍了多Agent系统协商的关键技术以及与协商相关的任务分解、任务分配和Agent间的通信.该文其次介绍了基于合同网协议的多Agent系统协商.在介绍了熟人模型、Tribase模型的基础上提出了一种熟人联盟策略,并在联盟内部采用了任务分配分布式优化算法进行任务的优化分配.为了提高协商的效率和质量,该文引入了Agent心智状态参数,并提出了心智状态参数的更新规则.该文在Agent协商通信中采用了便于具有不同知识的Agent信息交互的公告板通信模型,并扩充了FIPA-ACL通信动作以实现合同网协议.在基于以上研究的基础上,对合同网协议的进行了扩充,提出了基于扩充合同网协议的多Agent系统协商模型.该文最后介绍了应用JAVA技术开发的基于扩充的合同网协议的协商模型具体设计与实现,该模型在多Agent系统开发工具中成功应用,很好的解决了多Agent系统的协商问题.
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