导读:本文包含了智能体体系结构论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:智能,体系结构,体系,建模,全局,机器人,反应式。
智能体体系结构论文文献综述写法
李嘉,梁瑾,陈小龙,张宁[1]（2015）在《空地多智能体围捕系统体系结构设计与实现》一文中研究指出针对空地多智能体围捕问题,提出一种层次化的体系结构与任务实现方法。通过系统模态设计实现任务调度与分配,利用改进型人工势场法的路径规划和碰撞预测算法实现追捕者的自主导航,使用基于人工视觉的辅助定位方式完成惯性器件的修正。系统试验表明,该系统可稳定完成围捕任务。(本文来源于《兵工自动化》期刊2015年05期）
柳玉,文家焱[2]（2014）在《基于多智能体的战术仿真系统体系结构设计方法》一文中研究指出针对传统模拟方法已经无法适应现代战场环境的问题,提出一种基于多智能体的战术仿真系统体系结构设计方法。以完成单兵种战术模拟演习任务为牵引,给出体系结构中单个智能体的仿真模型及形式化描述,引入合作任务管理器实现多个智能体之间的协同通信。实验结果证明:该方法有效且具有一定的可行性,能够客观地反映军事演习的整个过程。(本文来源于《兵工自动化》期刊2014年06期）
钟建琳,Andrzej,Maslowski[3]（2010）在《制造系统中多智能体AGV运输子系统体系结构设计》一文中研究指出在论述制造控制系统常用体系结构的基础上,提出了AGV运输子系统的体系结构,并详细阐述了其中的叁个主要模块:操作者模块、决策模块和AGV智能体模块。该体系结构有助于充分发挥AGV的灵活性。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2010年03期）
湛腾西,李宏民[4]（2008）在《一种多智能体分布式输液系统体系结构的设计与研究》一文中研究指出当前,医用输液系统正朝着高精度、高可靠性、具有智能学习与控制的互式集约化方向飞速发展,传统的主从式多通道输液泵难以适应这一发展趋势。针对这一问题,本文提出了知识库基于本体共享,协商协调方式基于联盟框架体系结构的MAS多通道智能输液体系结构方案,能较好地解决该系统知识共享,协调协作之间体系结构问题。(本文来源于《机电产品开发与创新》期刊2008年05期）
管啸天,张明路,高春艳,许波[5]（2008）在《基于多智能体的公路施工机群分层—分布式体系结构研究》一文中研究指出采用多智能体理论与技术,在实现工程机械单机智能化的前提下,建立了公路施工机群的多智能体模型.依据施工机群层次划分原理,建立了基于多智能体的公路施工机群分层—分布式体系结构.基于该结构开发的公路施工机群智能化协调作业系统在青林公路施工中进行了示范,运行效果良好,有效提高了施工效率.(本文来源于《河北工业大学学报》期刊2008年03期）
唐卫宁,徐福缘[6]（2007）在《基于智能体的大批量定制体系结构及协同方法》一文中研究指出为满足大批量定制运营过程中动态特性和协同管理的要求,本文构建了一个多智能体的大批量定制体系结构,描述了大批量定制下各个智能体的规范,提出了3层协同模型,使用局部全局计划来解决大批量定制协同问题,并介绍了该方法在大批量定制协同的实例应用.(本文来源于《上海理工大学学报》期刊2007年05期）
李彩虹[7]（2007）在《移动机器人智能体混合式体系结构研究》一文中研究指出今天的移动机器人已经从结构化的工作空间转移到未知、真实的自然环境中。由于自然环境是动态的、不确定的和复杂的,传统的基于认知模型的体系结构的设计方式在实际环境中运行时,其实时性、鲁棒性和可行性都面临强有力的挑战,已难以胜任实际运行环境的要求。Brooks行为主义的思想改变了机器人的传统设计方法,更加注重机器人的自适应性以及快速的反应能力,它通过机器人自身对环境的感知,来建立环境模型。这种体系结构在人工智能(Artificial Intelligent,AI)上属于现代的反应式智能。但这种体系结构缺乏整体的管理,致使实时控制系统缺乏自主性与目的性,只适用于在未知环境下执行比较简单的任务。因此单纯的基于慎思(符号)的体系结构和基于行为的反应式结构己无法满足机器人发展和应用的需要。要求体系结构既要体现行为控制的基本特点,又要容易加入高层规划策略与方法。移动机器人体系结构经历的慎思-反应-慎思/反应混合式的发展历程,正是迎合了这种需求。混合式体系结构的一个主要贡献就是提供了一个融合慎思与反应的模板,使移动机器人既具有基于行为的反应式动作的实时性、适应性,也具有基于符号的慎思功能的目的性、最优性、自主性等特点。同时可加入学习和进化的功能,使机器人具备良好的主动学习和自适应能力。混合式结构已经成为当今移动机器人智能体体系结构研究的热点。本文以Pioneer3的移动机器人单智能体体系结构Saphira为载体,根据智能控制系统设计的一般结构,从自主行为的角度研究移动机器人混合式智能体体系结构中行为设计、行为协调和行为之间的转换关系等问题,建立包含反应行为控制层、慎思行为控制层和监督管理行为控制层的水平分层的智能体结构。根据智能控制结构设计的一般原则,在结构中加入判值部件,即监督层,来监督和协调反应层和慎思层的执行情况,同时融入学习的功能,一是用来学习动态环境下的适应性行为,二是通过收集样本数据进行训练/学习,建立预测模型,用来对动态障碍物进行避障。从而提高了移动机器人在动态、未知环境下的适应性。主要工作概括如下:1、以移动机器人单智能体体系结构Saphira为载体,设计了一个移动机器人混合式体系结构。在Saphira的反应/慎思混合式智能体体系结构的基础上,增加了一个监督层。监督层中设置监督、协调和学习/进化单元,用来监督、协调反应层和慎思层行为的执行情况,并对未知环境中的行为进行学习和预测。设计了一个差值判别器,用来协调反应和慎思行为的执行。判别器设在监督层的协调反应/慎思交叉执行的模块中,用来存放移动机器人实际移动方向与慎思规划方向的差值。如果差值没有超过90°,则混合式规划执行的是自上而下的交叉,由慎思层启动反应层,来执行所规划的子目标;如果差值超过90°,则执行行为自下而上的交叉,由反应层启动慎思层,重新启动全局规划,以保证能够获得较好的路径。论文还分别对未建模障碍物对慎思层规划轨迹影响较小时、影响较大时,采用反应式结构和采用混合结构时的规划结果进行了比较。仿真结果表明,在能够很好地协调反应与慎思功能交叉执行的情况下,混合式体系结构比单纯的反应式行为在面临不确定情况时能够表现出更好的性能。2、在慎思层中,针对全局路径规划行为,提出一种适合栅格地图的简单的规划方法-最速下降法(Steepest Descend Method,SDM)。首先采用激光测距获取运行环境信息,建立栅格地图。然后基于栅格地图进行SDM的设计,来满足最短路径和避障等的需要。方法是把两点之间直线最短的原理作为启发式信息,采用类似波传播原理的赋值方式,在起点栅格周围形成不同的梯度,然后按照贪婪最佳优先搜索的思想,从终点按照赋值下降最快的方向来寻找最短路径,回溯到起点。针对路径规划问题的四个评价标准,结合仿真和实验结果,可以得出SDM的优越性表现在:(1)在时间复杂性上非常突出,通常只经过一次搜索就可以找到最优路径,求解速度快,适用于实时规划;(2)需要的存储空间少,只与栅格地图划分的粗细有关,空间复杂性为O(n),n为栅格地图中栅格的数目;(3)对环境的复杂性不敏感,总能迅速地找到最优解;(4)算法具有一定的可扩展性,可以根据不同评价标准的需要,来修改赋值方法,从而形成不同的路径搜索算法。3、采用强化学习中的Q-学习(Q-Learning,QL),提出一种通过慎思行为学习来产生反应式行为的自动设计方法。这里的慎思行为是一个局部静态最优路径规划行为。学习完毕后形成控制规则,存放到反应层中,作为反应式行为去执行,从而实现了反应层行为的设计。具体设计过程为:(1)首先对输入/输出空间进行离散化,并由此构造一个11×192大小的矩阵,Lookup-Q值表M_Q,用来存放执行每个<s,a>的Q值。(2)学习时,在相同状态下按照Boltzman公式选择动作,并随着学习的进行,逐渐改变温度T的值,从而改变动作选择的概率,以解决探索和利用的平衡问题。(3)对强化信号的设计作了较为细致的研究。采用非均匀的表示方式,针对局部最优路径规划任务,把强化信号设计成两部分,分别用来表示与障碍物的距离信息和趋向目标的程度。针对相同状态下采取不同的动作所转移的状态,给予不同的奖惩信息,在提高学习收敛速度的同时,也保证了所学动作的最优性。(4)把机器人的局部路径规划过程建模为一个非确定性情况下的MDP,针对所设计的强化信号分别对相同状态下执行不同的动作进行学习,利用改进的Bellman公式更新Q值。(5)QL结束以后把M_Q表中每列具有最大Q值的<s,a>提出来,进行合并以后形成最优控制规则,放到反应层中作为反应式行为去执行。(6)在不同的环境状态下检验所形成控制规则的性能。仿真结果表明:①算法不存在常规模糊控制规则中的"对称无法确定"现象;②规划较短路径时,环境的复杂性对规划算法的性能影响不大;③与慎思层的全局路径规划相结合,形成混合式规划,可在复杂环境下规划出任意长度的最优路径。(7)算法具有易扩展性的特点。当运行环境改变较大时,利用QL继续进行学习。当<s,a>的Q值在Lookup表所属的列中不再是最大时,只需要修改反应层中相应的控制规则,而不必重新设计所有的控制规则。4、将滚动规划、动态预测、静态局部最优的反应式规划等概念与方法集成,提出了一种动态未知环境下新的混合式动态避障算法。并得到了有效的仿真实验结果。其主要内容为:(1)建立动态预测模型。利用摄像镜头监督动态障碍物在运行空间中的运行情况,并及时收集障碍物的移动轨迹,根据其散点图的特点建立不同的预测模型:a.动态障碍物在作近似直线运动时,采用基于普通最小二乘法(Ordinary LeastSquares,OLS)的一元线性回归模型对所采样的最新时间序列值进行拟合,并转换为自回归模型进行预测,进行实时避障。b.动态障碍物作非线性随机运动时,采用径向基函数神经网络(Radial BasisFunction Neural Network,RBFNN)来建立预测模型。并与通常使用的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)预测模型进行比较。仿真结果证实,RBFNN预测精度较高,而且学习速度很快,再结合所设计的N/M的样本数据划分,非常适合于非线性时间序列等系统的预测。c.滚动预测混合避障。在移动机器人检测范围内建立滚动窗口,只对进入滚动窗口的动态障碍物进行避障预测计算。每前进一步,就更新一次滚动窗口内的静态障碍物和动态障碍物的位置信息。然后把动态障碍物的预测位置,转化为"瞬时"静态障碍物进行避障。利用滚动窗口进行实时规划,不仅能减少规划的计算量,结合预测模型,还能避开动态障碍物。d.结合第四章中的反应式行为,进行仿真。仿真结果表明,算法不仅能避开动态障碍物,而且能够找到最优路径。(本文来源于《山东大学》期刊2007-09-16）
庄严,张志祥,孔捷[8]（2007）在《高层体系结构与多智能体仿真集成研究》一文中研究指出对于复杂大系统的建模与仿真,多智能体系统可以提供并行逻辑的支持,而高层体系结构(HLA)则可以提供公共的技术框架。两者的结合能有效地提高系统仿真与建模的效果,但是HLA/RTI的规范对多智能体系统的灵活性与开放性有一定的限制,不能充分发挥智能体在推理交互和协商合作等高层次通信方面的优秀特性。在高层体系结构下利用JADE平台工具对多智能体仿真环境进行了研究,提出了集成系统的总体架构和具体方法,并建立了原型系统,通过实验验证了集成方案的可行性,为进一步的研究奠定了基础。(本文来源于《计算机仿真》期刊2007年04期）
朱世敏[9]（2007）在《智能体网格系统的体系结构与软件建模研究》一文中研究指出以数字地球思想为基础可开发基于网络扩展的应用系统。未来基于网络扩展系统不是以现有的某一个系统为核心扩展而成，而应是由若干局部自治的系统综合而成的，互操作性、可扩展性、通用性与智能性是对系统的特性要求。结合Internet和分布式系统技术的网格计算的目标是使获取服务与使用电力一样“即插即用”。以Agent为计算单元，并将其应用到多层网格构建智能体网格可满足扩展系统的特性需求。本文主要研究智能体网格系统的体系结构与适合开发该系统的软件模型，具体工作内容如下。通过对Agent Grid技术研究，应用WSRF作为网格系统的服务架构，给出智能体网格体系结构，进一步建立基于Agent Grid的智能体网格系统模型。以Agent Grid为中心的模型有利于系统资源共享，体现了网格设计的要求和基本思想：以Agent为计算单元使系统具有分布式和可成长性的特点，将系统的服务和任务以实体形式映射到应用系统中，易于系统实现。为满足智能体网格系统模型需求，基于已有面向Agent需求分析和建模方法研究，引入基于网格的面向Agent(Agent-Oriented Modeling based onGrid，AOMG)软件建模方法，并通过给出通用的Agent实体，扩充元模型来改进该模型。该模型应用图形化符号方法表示面向Agent需求模型，提供适合描述网格系统可视化建模框架，统一的建模语言实现对网格软件的直观描述。本文通过具体案例演示建立系统模型的主要过程，验证该软件模型的实用性和有效性。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2007-01-01）
杨旦[10]（2005）在《基于多智能体的微小型机器人体系结构的研究与实现》一文中研究指出履带式微小型机器人能够在室内或野外等各种复杂地域环境中工作,可被广泛运用在反恐、排爆、以及对危险环境的探测中,是陆军和国家安全新式武器装备中重要的便携式机动平台。由于便携式微小型机器人体积小,决定了其所具备的计算资源少这一特点。因此如何充分利用有限的资源,完成特定的任务,是对其体系结构设计的一大挑战。本论文基于多智能体理论的思想,初步实现了履带式微小型机器人的体系结构。 本文首先对目前国内外智能机器人的几种体系结构进行了介绍、分析和研究,总结了这些体系结构的特点。在此基础上,提出了一种基于五元组的适用于微小型多智能体机器人体系结构的建模方法,并采用该方法设计了履带式微小型机器人体系结构的总体框架。通过分析智能体和多智能体系统理论,提出了一种智能体的形式化定义,并以此作为履带式微小型机器人体系结构中智能体的设计模型。机器人系统中的各智能体需要通过通信,协作完成全局任务。本文在参考以往多智能体机器人通信技术的基础上,设计了履带式微小型机器人的通信系统,以保障数据交互的及时与准确。 最后,通过机器人模拟仿真实验,验证了所设计的履带式微小型机器人体系结构系统具有良好的实时性、鲁棒性以及稳定性。(本文来源于《南京理工大学》期刊2005-06-01）
智能体体系结构论文开题报告范文
（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：
针对传统模拟方法已经无法适应现代战场环境的问题,提出一种基于多智能体的战术仿真系统体系结构设计方法。以完成单兵种战术模拟演习任务为牵引,给出体系结构中单个智能体的仿真模型及形式化描述,引入合作任务管理器实现多个智能体之间的协同通信。实验结果证明:该方法有效且具有一定的可行性,能够客观地反映军事演习的整个过程。
（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。
智能体体系结构论文参考文献
[1].李嘉,梁瑾,陈小龙,张宁.空地多智能体围捕系统体系结构设计与实现[J].兵工自动化.2015
[2].柳玉,文家焱.基于多智能体的战术仿真系统体系结构设计方法[J].兵工自动化.2014
[3].钟建琳,Andrzej,Maslowski.制造系统中多智能体AGV运输子系统体系结构设计[J].机械设计与制造.2010
[4].湛腾西,李宏民.一种多智能体分布式输液系统体系结构的设计与研究[J].机电产品开发与创新.2008
[5].管啸天,张明路,高春艳,许波.基于多智能体的公路施工机群分层—分布式体系结构研究[J].河北工业大学学报.2008
[6].唐卫宁,徐福缘.基于智能体的大批量定制体系结构及协同方法[J].上海理工大学学报.2007
[7].李彩虹.移动机器人智能体混合式体系结构研究[D].山东大学.2007
[8].庄严,张志祥,孔捷.高层体系结构与多智能体仿真集成研究[J].计算机仿真.2007
[9].朱世敏.智能体网格系统的体系结构与软件建模研究[D].哈尔滨工程大学.2007
[10].杨旦.基于多智能体的微小型机器人体系结构的研究与实现[D].南京理工大学.2005