【摘 要】
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多Agent理论和技术的研究是分布式人工智能领域的主要研究课题之一,其基本研究任务是协同系统中各个Agent的目标、规划、知识和动作等,以使它们完成各自的任务及协作求解复杂
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多Agent理论和技术的研究是分布式人工智能领域的主要研究课题之一,其基本研究任务是协同系统中各个Agent的目标、规划、知识和动作等,以使它们完成各自的任务及协作求解复杂问题。如何保证Agent之间能够有效、有序地进行交互是多Agent系统成功运转的关键。 本文提出了一个多Agent多议题的协商模型(Multiple Negotiation Model,MNM),并将协商理论和技术应用到排课系统中,探讨如何以多Agent之间的协商来解决实际问题中资源分配问题。本文的研究工作和创新主要包括以下几个方面: (1)构建了多Agent多议题协商模型 本文在深入分析了多Agent自动协商的基础上,构建了多Agent多议题协商模型。首先给出了协商模型的形式化定义,提出了协商协议和协商流程;然后在整合了基于时间的协商策略、基于资源的协商策略和基于偏好的协商策略的基础上,提出了动态协商策略;最后还提出了自动协商的一种基本交互算法。 (2)设计实现了基于多Agent协商技术的智能排课系统 在构建了多Agent多议题协商模型的基础上,构造了一个基于多Agent协商的智能排课系统(Intelligent Course Scheduling System,ICSS)。该系统通过多Agent之间的协商完成对实际问题中的资源分配,并兼顾教师对课表的合理期望。提高了教师对课表的满意度。 (3)提出了一种评估排课系统的效用函数 本文针对多议题协商过程中,不同议题具有不同权值,设计了获取整体目标的效用方
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