分布式型号项目管理支持系统的构建——基于Agent技术

基于Agent和移动互联网技术【摘要】本文针对目前地图位置信息获取较低智的特点和群体行为处理及时性的要求，提出一种基于Agent的位置信息智能服务系统方案，该方案基于Agent 的自治与协作特点，提高了群体行为处理的效率。

该系统通过利用终端平台Android上提供的地理定位功能，通过Google提供的Map服务来实现位置数据的实时采集。

它不仅价格低廉，界面友好从而使用简单，更因为Android基于Linux开源操作系统，所以跨平台，同一个应用完全可以移植到不同厂商的Android智能手机上，适用于绝大多数移动互联网环境，性能稳定可靠。

【关键词】移动互联网；Agent1.引言随着3G技术的日臻成熟，高数据吞吐的优势使得无线网络与移动手机的融合成为必然趋势，目前智能手机的不断普及，移动应用的需求也与日俱增。

移动互联网因其具有随身性、可鉴权、可身份识别等独特优势，为传统的互联网类业务提供了新的发展空间和可持续发展的新商业模式。

但移动互联网业务在便携的同时，也受到了无线网络传输环境、技术能力、终端大小、处理能力、电池容量等的限制。

目前，基于人们社会生活节奏越来越快，一种从Android平台提供的地理位置服务的基础上延伸出来的更多顾及人们生活的智能服务平台应运而生。

2.移动agent移动agent是一类特殊的软件agent它除具有软件agent的基本特性、即自主性、协作性、安全性、智能性、还具有移动性、即它可以在网络上从一台主机自主地移动到另一台主机，代表用户完成指定的任务。

由于移动agent可以在异构的软、硬件网络环境中自由移动_因此这种新的计算模式能有效地降低分布式计算中的网络负载，充分利用网络资源，提高网络通信效率，动态适应变化的网络环境，并具有很好的安全性和容错能力。

在LBS应用平台中采用基于移动agent 的分布计算方式，目的就是要利用移动agent的自主移动性及智能性，克服基于客户/服务器（C/S）和浏览器/服务器（B/S）体系结构的分布式LBS系统在internet 环境下的缺陷。

2．拟开展的研究工作着重阐述拟开展的研究工作的科学意义和创新性，技术路线、研究方案等的可行性（不超过4000 字）2.1 研究意义随着计算技术、传感器技术、通讯技术、控制理论、人工智能理论等的不断发展与成熟，由多个学科交叉而形成的机器人学研究也进入了一个崭新的阶段，其成果可应用于工业控制、交通、航空航天等多个领域。

但是单个机器人在信息获取、信息处理等方面的能力有限，为了高效地完成任务，对于复杂动态的工作环境，人们往往利用多机器人之间的协同工作来完成单个机器人难以完成的工作。

从20 世纪80 年代以来，分布式人工智能和复杂系统的研究工作逐渐开展并活跃起来，这些研究将分布式人工智能、复杂系统、社会学等其他领域中的理论和方法引入到机器人学的研究中，丰富了机器人学的研究内容。

这方面的研究往往从系统角度出发，探讨机器人群体乃至机器人社会的各种组织方式、信息交互方式、进化机制的基本问题，为机器人学的发展提供了一条新的思路。

然而，随着应用领域的推广，多机器人系统的规模也急剧扩大，系统的控制机制和通信机制也更为复杂，这为机器人学的研究带来了更大的挑战。

近年以来，研究者从自然界中存在一些生物群体现象收到启发，如大雁的编队飞行、鱼群的聚集以及蜜火虫闪光的同步现象等等。

通过对这些生物群体现象的分析可以看出，这些群体在没有集中控制和全局信息交互的情况下，只是通过自身与周边个体的局部协作和交互，完成了所有个体的聚集和同步，表现出了整体的一致性，这一生物现象不仅吸引了生物学专家的浓厚兴趣，同时也激发了计算机科学和控制科学等领域学者的研究热情，如何通过模拟生物学领域的群集和同步现象，分析和研究群体中的协同机制，成为了当前许多学者的研究热点。

受到生物系统所表现出的适应性、自组织性和灵活性的启发，比如蚂蚁可以利用自组织机制来灵活地解决觅食、搬运及队形等问题，可将生物系统的这种特性扩展延伸到多机器人系统中，使得机器人群体具备生物群体的智能性。

多人决策支持系统类型综述——DDSS【摘要】本文首先简述了传统的决策支持系统，总结了现有的多人决策支持系统的概念和类型。

在此基础上重点总结了分布式决策支持系统(DDSS)的国内外研究现状，提出了分布式决策支持系统的体系结构模型：通过将Mobile Agent技术引入，然后分别从系统模型、体系结构、系统组织等方面进行了深入的研究。

【关键词】多人决策支持系统DDSS Mobile Agent技术一、多人决策支持系统决策支持系统(Decision Supporting System,简称DSS)自二十世纪七十年代提出以来将管理信息系统和模型辅助决策结合起来，使得数值计算和数据处理融为一体，在企业发展、市场经营以及军事指挥等重大决策问题上发挥了显著作用[1]。

传统DSS辅助决策的对象为个体决策者，且模型库中的模型以数学模型为主，决策的结果表现为定量分析。

因此传统DSS所求解的决策问题通常比较简单、单一。

并且因为基于传统DBMS的DSS只能提供辅助决策过程中的数据级支持，而现实决策所需的数据却往往是分布、异构的。

因此，经过30多年的发展，决策支持系统已经从最初的支持个人决策扩展到群体和组织这类多人决策，并且出现了组织决策支持系统(ODSS)、群体决策支持系统(GDSS)、分布式决策支持系统(DDSS)和定性群决策支持系统(QGDSS)、智能群体决策支持系统(IGDSS)以及基于CBR与MAS的群体决策支持系统(MGDSS)等。

本文主要研究分布式决策支持系统(DDSS)的研究现状和发展前景。

二、DDSS国内外研究现状1、DDSS概念及其关键技术随着计算机技术、网络以及分布式数据库技术的发展，DSS技术出现了分布式决策支持系统，即DDSS。

DDSS是研究分布于多个物理位置上的决策体如何并发计算、协调一致地求解问题[2]。

这些分布在不同物理位置上的决策体构成计算机网络，网络的每个结点至少含有一个决策支持系统或有若干辅助决策的功能。

基于Agent的现代制造业智能化研究随着人工智能技术的不断发展，越来越多的制造企业开始探索智能化生产的方法。

其中，基于Agent的智能化制造技术已经成为了现代智能制造业的重要组成部分。

Agent，即“智能代理”，可以理解为一种计算机程序，它具有某种程度的自主决策能力、学习能力和与其他代理进行交互的能力。

在制造领域中，Agent可以被用于完成一系列任务，从而将整个制造过程实现智能化管理和控制。

在现代工业生产中，制造过程变得异常复杂，很难实现人工的全面控制和管理。

而基于Agent的智能化制造技术就通过对制造过程进行分解和协同管理，实现了对整个制造过程的智能化控制。

下面我们来详细了解一下基于Agent的智能化制造技术在现代制造业中的应用。

一、智能制造计划在传统的制造业中，制造计划往往需要由人工进行制定和调整，这种做法存在很多弊端，比如计划的准确性难以得到保障，计划修改的难度较大等。

而基于Agent的智能化制造技术可以通过智能代理来完成制造计划的自主制定和优化调整，从而提高生产计划的准确性和修改的灵活性。

例如，在工厂中，各工作站都通过Agent与一条智能化生产线相连，通过自主协商和交流，完成对订单和物料的调度与计划，提高了工厂的生产效率和生产能力。

二、智能化的生产控制与监测在制造过程中，生产控制和监测是十分重要的一环。

传统的生产控制方式往往是将生产任务分配给各个工作站，制定执行方案，由人员进行管理和调整。

这种方式容易出现生产串珠、返工、质量问题等情况。

而基于Agent的智能化制造技术则通过智能代理所提供的自主决策、智能分析和学习能力，实现对生产过程的实时监控和控制。

例如，在生产车间中，通过Agent对各个工作站的生产进行统筹协调，实现生产任务的快速调度和降低工厂的成本。

三、智能化的产线调度在传统的制造过程中，生产车间往往是被划分为各个分散的生产单元，每个生产单元由一组设备组成，往往存在生产时间不平衡、设备利用比例低等问题。

Agent体系架构类型设计案例在计算机科学领域，Agent体系架构是一种软件体系架构，它模仿了个体在现实世界中的行为和交互。

Agent是一个能够自主地执行任务并与其他Agent进行交互的软件实体。

Agent体系架构的设计是为了实现智能化、分布式和协作性的软件系统，因此在实际应用中有着广泛的使用。

Agent体系架构类型设计是指根据不同的需求和应用场景，选择合适的Agent体系架构类型来设计和实现系统。

这个过程需要考虑到系统功能、性能、安全性等多方面因素，以确保系统能够满足要求并具有良好的扩展性和可维护性。

在本文中，我们将针对Agent体系架构类型设计进行深入探讨，并通过具体案例来展示不同类型设计的实际应用和效果。

本文以从简到繁、由浅入深的方式来探讨Agent体系架构类型设计，以帮助读者更深入地理解这一主题。

1. 单Agent体系架构类型设计单Agent体系架构类型设计是指整个系统只有一个Agent来执行任务和交互的设计方式。

这种设计简单直接，适用于任务较为简单、要求不高的系统。

智能家居系统中的温度控制器Agent就是一个典型的单Agent体系架构设计。

它负责监测室内温度并控制暖气的开关，交互对象有限，只需考虑室内温度和用户设定的温度值即可。

2. 多Agent体系架构类型设计多Agent体系架构类型设计是指系统中有多个Agent并行地执行任务和交互的设计方式。

这种设计适用于任务复杂、需要协作和分工的系统。

智能交通管理系统中的车辆调度Agent和信号控制Agent就是典型的多Agent体系架构设计。

它们需要相互协作，实现交通的平稳和高效流动。

3. 分布式Agent体系架构类型设计分布式Agent体系架构类型设计是指系统中的Agent分布在不同的计算节点上，并通过网络进行通信和协作的设计方式。

这种设计适用于任务需要在不同地点执行、需要跨网络交互的系统。

大规模在线游戏系统中的游戏角色Agent就是一个分布式Agent体系架构设计的典型案例。

基于Agent的智能系统的设计与实现在科技快速发展的时代，智能系统成为了现实与未来的交融点。

Agent（代理）技术作为一种实现智能系统的重要方法之一，被广泛应用于领域。

本文将探讨基于Agent的智能系统的设计原则、方法和应用前景。

智能系统简介智能系统是一种模仿人类智能的技术，它能通过感知、推理和决策等过程，具备一定的理解、响应和学习能力。

智能系统能够根据环境的变化自动适应并做出相应的决策，以达到最优的目标。

在智能系统中，Agent是一种具有独立思考和行动能力的实体，在不同领域有着广泛的应用。

基于Agent的智能系统设计原则1. 自主性Agent作为智能系统的核心，需要具备自主性和主动性。

它应该能够根据自己的目标和环境条件主动地进行决策和行动，而不是完全依赖外部指令。

2. 分布式基于Agent的智能系统是由多个Agent组成的分布式系统。

每个Agent可以独立地执行任务，并通过相互通信和协作来达成共同的目标。

分布式结构使得系统具有更高的灵活性和可扩展性。

3. 自适应智能系统需要具备一定的自适应能力，能够根据环境的变化和用户的需求进行自动调整和优化。

Agent应该能够学习和适应新的知识和经验，提高系统的性能和效果。

4. 知识表达Agent需要能够有效地表达和存储知识，以支持系统的推理和决策过程。

知识表示应该能够充分描述事物的属性、关系和约束条件，以便Agent能够准确地理解和处理信息。

5. 沟通和协作Agent之间的沟通和协作是基于Agent的智能系统的重要特征。

通过相互交流和共享信息，Agent能够更好地理解和解决问题，并实现更高的性能和效率。

基于Agent的智能系统设计方法1. 系统建模在设计基于Agent的智能系统之前，需要进行系统建模，明确系统的目标、功能和约束条件等。

通过对系统进行建模，可以更好地分析和理解系统的特点和需求，为后续的设计和实现提供指导。

2. Agent设计Agent设计是基于Agent的智能系统的核心内容。

及其快速算法(作者:刘玉杰,北京中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室)。

1768专家系统、决策支持系统、人工智能、机器学习0628092专家系统在火电厂汽包水位高报警诊断中的应用刊,中/马华杰//自动化技术与应用.2006,25(8). 8284(G)为了及时、方便地根据火电厂的报警信息诊断出故障原因,使用Visual C++和专家系统工具CLIPS 开发了火电厂报警诊断专家系统。

给出了该系统的总体结构并介绍了其功能。

同时详细说明汽包水位高报警诊断的实现过程。

实践证明该系统界面友好,功能完善,知识库易于维护和更新。

参50628093基于面向对象技术的专家系统模型刊,中/周光明//计算机工程与设计.2006,27(15).28772879(L)分析了现有专家系统模型存在的不足,提出了一种基于面向对象技术的专家系统模型。

它由知识对象和数据对象组成,对象采用类框架方法表示,系统采用全局和局部两级控制方法,全局控制采用信箱通讯,局部控制采用消息通讯,对象之间通过合作共同完成任务,从而解决了专家系统的效率和领域知识组织及使用问题。

最后给出了以此类模型为基础实现的证券分析专家系统实例,进一步说明了该模型的可行性和有效性。

参90628094基于距离的区间值Vague集的多准则决策方法刊,中/周珍//北京理工大学学报.2006,26(8).693 696(L)研究将实数型Vague集的距离方法扩展成为区间值Vague集的距离度量方法。

给出区间值Vague集的模糊度定义和Hausdorff距离,建立了基于距离的区间值Vague集多准则决策的相对优属度法,并通过例子说明实施方法的步骤。

参80628095双层基于案例推理机制的设计刊,中/刘秋平//河北科技大学学报.2006,27(2).177180(L)研究了双层基于案例推理机制的设计,讨论了基于案例推理的基本原理与方法,研究了基于案例修改的数学模型、修改原则、修改模型的构建、修改的匹配算法,介绍了基于案例推理和基于案例修改的学习与维护过程。

基于Ａｇｅｎｔ技术工作流管理系统模型实现方案目前大多数工作流管理系统都是独立地管理单个工作流，而忽视了工作流之间的资源约束关系，基于Agent的工作流管理系统能够有效地解决这个问题。

本文讨论了基于Agent的工作流管理系统，包括Agent技术、工作流参考模型、基于Agent技术工作流管理系统模型以及系统实现方案的设计思想。

标签：Agent 工作流管理系统参考模型工作流管理系统是利用计算机技术和信息技术作支持，使企业等组织机构的业务流程实现自动化。

当前，大多数工作流管理系统都是独立地管理单个工作流，忽视了工作流之间的资源约束关系，而基于Agent的工作流管理系统能够有效地解决这个问题。

Agent具有某种程度的类人性，其本意就是要代替人(或协助人)完成某些工作。

工作流管理系统作为一种群件系统与Agent系统有着某种相似的特点，都满足分布式的协同工作系统，因此Agent系统非常适合应用于工作流管理系统，尤其是设计分布式工作流控制结构。

一、Agent技术关于Agent目前还没有统一的明确定义，一般来说，Agent是指可以代替用户完成简单、重复的操作，具有一定代理性的智能化软件。

基于Agent的工作流管理系统，组织机构内的每个资源(包括人员、设备和数据库等)都有一个Agent 与之相关联。

按其实现的功能不同，Agent可以分为以下3类：1.接口Agent：其主要功能是管理人员资源，在其他Agent看来，它是代表用户参与活动的主体。

2.任务Agent：其主要功能是解释过程定义、控制过程实例的执行(包括创建、激活、暂停和终止等)、活动的调度、工作流控制数据的维护，以及与执行中的管理和监控等等。

当启动一个工作流时，与之相对应就创建一个任务Agent。

3.资源Agent：与除人员资源以外的其他资源相关联，如打印机、数据库。

当接口Agent或任务Agent要访问数据资源或使用某个设备时，它就向与之相关的资源Agent发送请求，资源Agent负责管理该项资源，它执行请求并将操作结果返回给请求者。

基于Agent的智能电网控制与优化研究随着信息技术的发展，智能电网越来越受到重视。

智能电网是指基于信息技术的新一代电网系统，它不仅可以实现能源的输配电，还可以智能化地管理电力系统，从而提高能源利用效率，降低能耗，减轻环境负担。

在智能电网系统中，Agent技术应用广泛，可以实现电能的优化调度和控制管理。

Agent是指一种具有智能化、自主决策能力和自我学习能力的软件实体。

它可以独立运行、协同工作，共同完成复杂的任务。

在智能电网系统中，Agent可以代表电力系统中的各个组成部分进行决策和控制。

因此，Agent技术可以实现智能电网的高效运行和智能化管理。

在智能电网系统中，Agent的应用可以分为传感器Agent、行为Agent和决策Agent三类。

传感器Agent主要用于收集电网中的各项数据，例如电力负荷、电压、电流等信息。

通过传感器Agent采集到的数据，可以对电力系统进行实时监测和分析，从而实现电力的优化调度和控制管理。

行为Agent主要用于实际控制电网中的各个设备，例如开关、变电站、输配电线路等。

通过行为Agent的控制，可以实现电网设备的智能化控制和管理，从而提高电力系统的运行效率和稳定性。

决策Agent主要用于进行电力系统的优化调度和决策管理。

通过决策Agent的智能化决策，可以使电力系统实现最优的运行状态，最大限度地利用电力资源，降低电力消耗。

基于Agent的智能电网控制与优化研究涉及多方面的技术和知识。

其中，数据采集与处理、智能控制技术、决策算法等是研究的重点。

数据采集与处理是基于智能电网系统的核心，其重要性不言而喻。

数据采集与处理的关键技术包括数据预处理、数据建模和数据分析等。

数据预处理是指对数据进行清洗、去噪、补齐等处理，从而提高数据质量。

数据建模是指对数据进行处理和转换，从而形成适合机器学习和数据分析的数据模型。

数据分析则是指对数据进行挖掘和分析，从而发现数据中的规律和本质。

智能控制技术是Agent技术在智能电网系统中的核心应用之一。

基于多Agent的智能系统设计与实现随着科技的进步，人工智能技术已经突飞猛进，智能系统已经走进了我们的生活中。

智能系统能够自主判断，根据数据自主调整决策，并在不断学习的过程中优化自己的性能，这些都需要依赖于智能系统中的多Agent技术。

多Agent技术是指在智能系统中，多个自治的智能体(Agent)相互作用，通过相互通信和协调实现系统的任务目标，这些智能体可以是有限理性的，也可以是完全理性的。

随着智能系统的应用场景不断扩大，多Agent技术的应用也变得越来越广泛。

多Agent的智能系统有着高效、灵活、鲁棒等优点，因此在各个领域中都得到了广泛应用。

在智能系统的设计与实现中，多Agent技术被广泛应用，形成了多Agent智能系统的设计与实现模型。

多Agent智能系统主要包括智能体、环境和协议三个模块。

智能体模块是指多个智能体组成的一个集合体，每个智能体都拥有自己的感知、决策和行动等能力。

智能体模块的设计，需要考虑到智能体之间的相互作用和信息传递，智能体行为和协作策略等因素，通过适当的方案设计智能体的行为模式，使它们能够在智能系统的运行中起到合理的作用。

环境模块是指智能体所处的环境，它是智能体相互作用的交互主体。

在环境模块的设计中，需要考虑环境的特性和特点，合理的设计环境结构和规则，保证智能体的行为和决策符合系统的要求。

协议模块是指智能体之间交互的规则和约束。

通过设计合理的协议模块，智能体可以更好地相互合作，完成系统的任务。

协议模块的设计还可以提高智能体之间的协作效率和减少冲突。

多Agent智能系统既有理论上的研究，也有实践应用的开发。

目前，很多国家的公司和大学都在大力研发多Agent智能系统，相关研究也由学术界向实践界转化，为人类社会的发展带来了巨大的贡献。

总之，多Agent技术基于人工智能技术，能够实现智能体之间的协同和合作，应用领域很广泛。

多Agent智能系统的设计与实现涉及到多个领域，需要结合实际情况，从技术、方法和应用等多方面进行考虑和研究。

基于ＡＧＥＮＴ的物流企业供应链事件管理供应链事件管理（SCEM）提供了在供应链中实时与故障或破坏事件的相关信息，使物流企业能够对意外事件做出有效措施。

将AGENT技术集成于物流企业供应链事件管理系统中，能有效的弥补供应链事件管理系统的缺陷，基于AGENT的供应链事件管理由于降低了干扰事件所带来的消极影响及有效的监控程序，给供应链上的企业带来很实际的效益。

标签：供应链事件管理（SCEM）AGENT 供应链企业在市场全球化的时代会面临到必须与其他供应链伙伴沟通协调的困境，当供应链发生例外事件，往往无法有效处理。

这些例外事件影响到了企业，导致供应链上企业的成本和收入、实时供给、质量检测等被消极的影响。

在例外事件发生之后，如果大量有效信息能够即时提供给供应链上的合作伙伴并且采取有效的措施，就能够降低随后带来的损失。

但我们发现由于缺乏对事件可靠准确的信息,以及合作者之间对例外事件相关数据缺乏足够的交流，供应链上的企业未能做出完全有效的措施。

在这种情况下，供应链事件管理（SCEM）孕育而生。

通过SCEM功能的实现，企业能够将较快的获取和处理例外事件的相关信息，较早地发现问题，并采取相应措施，从而使供应链成员能够做出适时的、明确的商业决策。

一、SCEM与AGENT1.SCEM在商业过程中，对意外事件的做出实时响应的过程称之为事件管理，在供应链中则为供应事件管理。

供应链事件管理对供应链实施过程中出现的未在计划内的意外事件提供了实时的相关信息。

供应链事件管理将问题集中于例外事件的相关信息的收集与分发，它的特点就是绝对了解在供应链合作伙伴那里所呈现的意外事件相关信息。

供应链事件管理在供应链管理中，扮演着很重要的脚色，它不断提醒企业目前所出现的例外事件，以便让企业组织有效的采取必要的修正行动。

不像过去，事件管理都是依靠应用系统协助，提供管理人员所需信息，再由高阶主管做决策。

供应链事件管理可以针对不同的例外事件做有效管理，其中主要包含五大功能流程：监控、告知、模拟、控制及衡量，通过这些功能的实现以帮助决策者作出有效的措施。