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物联网环境下多智能体决策信息支持技术被引量：43: 2014年; 随着物联网技术的不断发展,传感器网络得到了广泛的应用并成为信息技术领域重要的基础设施.尤其是传感网络提供的实时感知信息,为许多智能应用提供了充分的信息支持和必要的决策依据.然而,由于智能应用的实时感知信息需求通常无法转化为简单的查询请求与传感器底层查询接口准确匹配,因此,基于物联网的智能决策常常无法准确获取到决策相关的实时信息.针对此问题,提出一个基于语义覆盖网的物联网信息资源描述、推理和应用模型,并以多智能体系统决策支持为应用基础,研究了新型物联网环境下的多智能体决策信息支持技术.该技术以基于多智能体系统的团队导向规划的任务分解方法为核心,将复杂任务分解为若干简单子任务,并基于本体推理方法把子任务执行时需要的决策信息转化为精确、完备的传感器信息查询,从而实现从物联网中准确定位具体的传感器并获取相应感知信息的实时决策信息支持机制.; 徐杨王晓峰何清漪; 关键词：物联网多智能体系统

基于多智能体交通绿波效应分布式协同控制算法被引量：12: 2012年; 基于"绿波"效应的交通控制通过实现干道上的车流不间断地经过多个交通灯路口而不停止,是目前公认的最有效率的交通控制策略之一.然而随着城市交通规模的不断扩大,传统的集中式交通控制方法可能遇到计算和通信上的瓶颈.而当路口交通灯只能获取城市交通网络全局有限的信息时,传统的分布式控制方法可能十分低效.提出了一种基于多智能体的交通灯分布式绿波自适应控制方法.在该设计中,每一个交通灯路口通过一个非集中式的协同智能体来控制.其核心是,智能体通过预测自身下一时刻的状态进行自主决策.由于只有来自邻居路口的车辆能够直接影响当前路口下一步的状态,这一决策过程仅需要智能体通过与邻居智能体间的局部交互来完成.描述了基于多智能体交通灯分布式"绿波"效应的控制算法,并通过仿真实验验证了该方法在大规模城市交通系统中的可行性.; 徐杨张玉林孙婷婷苏艳芳; 关键词：多智能体系统交通灯控制

复杂网络特性对大规模多智能体协同控制的影响被引量：8: 2012年; 随着分布式多智能体系统应用领域和系统规模的不断扩大,网络特性已成为影响系统性能的一个重要因素.通过研究和分析复杂网络特性对大规模分布式多智能体系统协同控制的影响,对多智能体系统性能的影响做出系统性分析,同时为提出大规模多智能体组织结构的优化算法提供依据.主要针对随机网络、小世界网络、网格网络和无尺度网络这4种典型复杂网络特性,从理论和仿真两方面进行分析.在理论方面,通过基于马尔可夫链的信息传输过程在不同网络结构下的建模,对比分析了信息无偏随机游走模型和智能决策模型下的传输效率.在仿真建模中,主要从智能体间信息传输效率、不同应用领域中集成协同控制效率、对网络故障恢复的影响这3个典型的多智能体系统协同控制应用对比分析复杂网络特性对系统性能的影响.研究结果表明,复杂网络特性如小世界和无尺度特性可以在相同的控制策略下形成明显的性能差异,如果设计合理的控制算法,复杂网络结构将有助于多智能体系统性能的提升.; 徐杨李响常宏王月星; 关键词：协同控制

异构资源分配问题的多智能体系统求解方法被引量：1: 2012年; 采用多智能体系统求解方法,将异构资源分配问题建模于分布式广义分配问题框架下,利用智能体间的联合搜索实现复杂异构资源分配问题的高效求解.先利用前期搜索过程中获得的知识,智能体预测谁更有能力求解当前子问题;再通过建立决策模型,智能体动态、智能地改变搜索顺序,以加速全局可行解的求解.该非集中式框架能提高问题的求解效率,增加动态可扩展性.实验结果表明了该方法的可行性.; 孙婷婷徐杨周璞; 关键词：多智能体系统启发式算法

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中央高校基本科研业务费专项资金(ZYGX2011X013)