多Agent的故障诊断任务分解和结果综合研究

在传统智能诊断基础上,将多Agent技术应用于动态分布的复杂武器系统故障诊断领域,以求解复杂过程诊断问题.讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程,采用了一种基于MAS的分布式武器故障诊断系统方案.其中重点研究了诊断系统任务分解,任务控制策略,基于改进合同网协议的Agent之间的任务分配过程和结果综合.本解决方案对设计分布式故障诊断系统有参考价值.     

基于Agent的装备采购供应商仿真模型研究

装备采购合同管理是一项复杂系统工程,目前常用的管理科学和系统工程的方法难以对其进行建模仿真并量化分析。基于Agent的仿真技术是研究复杂系统的一种有效、重要的方法。针对装备采办合同管理中的供应商选择问题,运用多Agent仿真技术建立模型并进行仿真。通过对仿真结果的分析,提出了有效选择供应商的合理建议。     

一种基于分层智能混合决策的多Agent框架

智能对于指挥决策模型非常重要,也是提高模拟训练和作战实验质量的关键。作战中指挥决策内容多,问题性质不一,对智能要求高。在分析指挥控制模型发展现状基础上提出模型对智能的需求,分析设定了智能的5个层次,提出一种混合Agent框架,并在框架中对每一层智能给出解决方案,框架兼具认知Agent、BDI Agent和刺激反应Agent的优长,对构建智能化的训练和实验系统有较大帮助。框架在指挥装备作战运用实验中得到应用,具有较好的理论意义和应用价值。     

战术Agent的灰色局势决策

在基于复杂自适应系统的多Agent的作战仿真实验过程中,由于行为、规则、属性构成了复杂的局势,目前还未能构建一种有效的决策支持模型.应用灰色局势决策的方法建立了战术Agent决策模型,对于解决战术试验当中的战术Agent决策问题,具有一定的意义.在分析灰色局势决策的相关概念及步骤的基础上,结合作战实例,说明了该模型的合理可行性.     

一种面向Agent的概念化建模方法*

面向Agent的建模方法为基于Agent系统的概念化描述提供了一种新的技术.针对多Agent系统分析与建模问题,扩展并规范了面向Agent概念化建模过程,定义了Agent模型及其扩展模型,并给出了形式化描述.同时,给出面向Agent的分析和设计过程,为其具体建模提供了一种高层指导.最后,与其它现有面向Agent的方法在应用方面进行了类比分析,为该方法的广泛和深入地应用研究打下基础.     

基于多Agent系统的无人机智能指挥控制系统

无人机是一个具有自治性和反应性的智能系统,结合Agent的特性,将多Agent系统引入无人机智能指挥控制系统的研究与开发中.由于该系统具有复杂的动态结构和行为特征,提出了一种面向Agent的Petri网,用于系统的建模和分析,最后建立了无人机Agent、指挥中心Agent及系统的形式化模型.面向Agent的Petri网不但能描述系统的静态和动态语义,还可利用Petri网的支持工具对系统进行模拟和分析,在无人机智能指挥控制系统研究中具有较好的应用前景.     

Agent技术在装备保障领域中的应用研究

针对装备保障系统的复杂性,Agent技术为研究装备保障问题提供了一条非常有效的解决途径。文中简要介绍了Agent技术,分析了装备保障系统的特点,论证了Agent技术对装备保障系统的适应性,最后详细研究了Agent技术在装备保障仿真和决策支持系统构建中的应用,并设计了其结构模型和单元组成。     

层次分析在故障诊断中的应用

首先在对当前复杂装备故障传播特点进行分析的基础上,参考层次分析理论.对于层次分析在故障诊断中应用的有效性进行了阐述.最后,结合工程实践,对于装备层次诊断模型的建立,提出了将装备功能结构层次模型与故障层次模型进行相关建立的方法,并给出了诊断推理过程的基本搜索策略,对于提高复杂装备的故障诊断效率具有一定的工程应用价值.     

基于MAS的装备综合保障仿真系统设计

研究MAS在装备综合保障仿真中应用的方法与工作流程,结合实际应用系统的设计与开发,将基于Agent的离散事件仿真建模技术引入系统RMS建模与仿真研究中,开发了一个原型系统,并进行了实验验证。研究证明,基于Agent的建模与仿真方法可用于大型复杂装备综合保障系统的建模与仿真。     

基于多Agent的多传感器仿真系统总体分析

多传感器是实现未来信息化战场"网络中心战"概念的一组必要的装备系统.实施该项目先期概念技术演示,必须设计其仿真系统.采用基于多Agent的仿真方法,结合Agent的通用含义及结构,把多传感器仿真系统的内部组元直接映射成相应的Agent.由此,研究了基于多Agent的信息化战场多传感器仿真过程,前瞻了多传感器运用场景,分析了多传感器仿真系统的整体流程和逻辑结构.设计的多传感器仿真系统,以Agent的表现形式获得了对多传感器战场运用这一客观、复杂过程的深刻认识,从而可实现对这种动态作战环境行为的仿真.