科学网 › 标签 › 多智能体

标签: 多智能体

相关帖子	版块	作者	回复/查看	最后发表

没有相关内容

相关日志

【直播】澳洲Top5科学家韩清龙 | 多智能体系统一致性研究进展: Chenfiona 2020-9-14 16:29; IJAC特邀优秀编委、澳大利亚斯威本科技大学副校长、杰出教授韩清龙做客直播间，分享：事件触发的多智能体系统一致性最新研究进展。本次云报告将由IJAC主编胡豁生教授主持，并设置QA环节，关于报告内容、期刊投审稿、澳洲留学、科研相关问题，均可提喔~届时，韩清龙教授、胡豁生主编将现场解答！直播必读：【编委特写】澳洲Top5科学家：韩清龙扫描下方二维码提前报名，小编将为您预留直播当天入会席位温馨提示：所有提问者均可在直播结束后，凭直播间截图在IJAC微信公众号后台领取超级大礼包（礼包领取截止至2020年9月17日22:00）扫描下方二维码加入直播服务群，第一时间接收IJAC讲座信息及相关资料（群二维码9月21日前有效）【直播通道一】腾讯会议 (会议ID：184 198 662) 温馨提示：未下载腾讯会议app的小伙伴可选择小程序入会 1. 识别下方二维码 2. 点击链接(或阅读原文)入会： https://meeting.tencent.com/s/xiAbSCflRqV2 【直播通道二】哔哩哔哩直播当天，识别下方二维码，点击页面右上角 IJAC头像即可入会（往期直播回放均已上传至IJAC哔哩哔哩小站，欢迎观看） 2020年9-10月会议变动汇总 2020年8月会议变动汇总 2020年7月会议变动汇总 2020年6月会议变动汇总 2020年5月会议变动汇总 2020年4月会议变动汇总 2020年3月会议科技部新政速览 2020年1-2月会议日历 2020年国际学术会议参考列表哈工大高会军团队: 基于强化学习的多速率系统控制器最优化研究综述：自主式水下机器人的路径规划算法【程学旗陈恩红团队】社交网络的传播背景：模拟与建模高被引Top1团队综述：图像、图形及文本领域的对抗攻击及防御【精选好文】服务机器人物品归属关系学习新策略【专题好文】基于神经网络的新型乳腺癌检测框架综述：用于自由曲面加工的新型计算机数控方法港科大-微众AI杨强团队：用于生成对话系统的迁移多层注意力网络帝国理工学院：自然语言处理中大数据的智能收集与分析北大王立威团队: 零样本细粒度图像分析新模型英国克兰菲尔德大学: 用于故障监测与诊断的全新多层分析算法【综述】美外籍院士Brian Anderson: 社交网络中舆论动力学研究进展 2019-2020年度 Top10 综述观前沿 | 自动化所陶建华：音视频中情感计算的问题与挑战本周亮点 | IJAC被DBLP收录最新约稿 10mins微课 | 英语论文写作高频错误: 小冠词の大不同【名校好课】MIT最新深度学习公开课一款强大的公式编辑器如何在不平坦的科研路上狂奔？复杂公式转LaTex：一张图片，三步搞定！提升科研效率的几款小工具【主编报告】如何写好一篇学术论文?; 个人分类: 写作讲座|2059 次阅读|0 个评论

基于Leader-Follower模式的动态网络系统能控性问题研究: 热度 3 dawndream 2015-2-16 21:15; 自2010年至今，我们围绕动态网络系统的能控性展开研究，取得了一系列成果。发表了4篇SCI论文，包括2篇长文，2篇短文；以及一些会议论文。我们证明了高阶线性动态网络系统状态完全能控的充分必要条件，并讨论分析了“网络编队能控性”、“网络的最小能控性指数”等概念。相关论文于2010年刊登于IET CTA： 05444344.pdf 。本人的ResearchGate主页也有全文下载： https://www.researchgate.net/publication/224129723_Formation_controllability_of_high-order_linear_time-invariant_swarm_systems?ev=prf_pub 截至2014年底，此篇论文ISI引用近30次。其中项林英、陈关荣等知名学者沿袭此文的思路和框架专门做了扩展工作。我们系统论述了“网络的最小能控性指数”的概念，即最少需要几个Leader以确保网络能控。并且深入研究了如何设计能控网络的问题，系统提出了基于广义能控性标准型的设计方法。相关论文于2012年刊登于IJICIC： IJICIC-11-01038.pdf 。本人的ResearchGate主页也有全文： https://www.researchgate.net/publication/268292424_CONTROLLABILITY_IMPROVEMENT_FOR_LINEAR_TIME-INVARIANT_DYNAMICAL_MULTI-AGENT_SYSTEMS?ev=prf_pub 此文刊登两年左右即被引用近20次(Google Scholar)，含SCI他引9次。其中有两篇Nature子刊文章，作者包括知名学者Slotine。在刊登于Nature Communications的论文中，我们的部分结果作为其理论基础被多次引述。后期的两篇短文补充讨论一些较具体的问题，均是与清华大学分布式计算专家曹军威教授的团队合作完成的，于2014年分别刊登在AJSE和IJCAS。我们近期完善了MIMO线性系统广义能控性标准型(MIMO系统不存在唯一标准型)的理论。相关长文于2014年底撰写完成，目前已投稿接受评阅。; 个人分类: 学术交流|9351 次阅读|7 个评论

在ArcGIS 10.1、10.2环境中安装配置Agent Analyst的方法: 热度 2 betterkai 2014-3-11 21:02; Agent Analyst 是一个将Repast 集成在ArcGIS 中的免费开源插件，可用于多智能体在地理环境中的建模。Agent Analyst 的建模语言为Not Quite Python （NQPy ，该语言可将函数从NQPy 转为Java ）。但是在 Agent Analyst 发布时，ArcGIS 的最新版本为ArcGIS 10 ，因此对于ArcGIS 10.1 、ArcGIS 10.2用户则需配置以后才能使用，为了方便大家研究多智能体模型，本文给出在ArcGIS 10.1 、ArcGIS 10.2环境中安装配置Agent Analyst 的方法供大家参考。（1 ）首先，确保你已安装ArcGIS 10.1 或ArcGIS 10.2 ，以及Agent Analyst 。（2 ）找到Refresh.exe （路径通常位于 C:\Repast 3\Agent Analyst\Refresh ），在该文件旁新建一个txt 文本文档，改名为 Refresh.exe.config, 打开该文件，复制粘贴如下代码（10.2版本的用户将10.1改为10.2，下同）保存： configuration runtime assemblyBinding xmlns = urn:schemas-microsoft-com:asm.v1 dependentAssembly assemblyIdentity name = ESRI.ArcGIS.ArcMapUI publicKeyToken = 8fc3cc631e44ad86 / bindingRedirect oldVersion = 10.0.0.0 newVersion = 10.1.0.0 / /dependentAssembly dependentAssembly assemblyIdentity name = ESRI.ArcGIS.Carto publicKeyToken = 8fc3cc631e44ad86 / bindingRedirect oldVersion = 10.0.0.0 newVersion = 10.1.0.0 / /dependentAssembly dependentAssembly assemblyIdentity name = ESRI.ArcGIS.Framework publicKeyToken = 8fc3cc631e44ad86 / bindingRedirect oldVersion = 10.0.0.0 newVersion = 10.1.0.0 / /dependentAssembly dependentAssembly assemblyIdentity name = ESRI.ArcGIS.System publicKeyToken = 8fc3cc631e44ad86 / bindingRedirect oldVersion = 10.0.0.0 newVersion = 10.1.0.0 / /dependentAssembly dependentAssembly assemblyIdentity name = ESRI.ArcGIS.Version publicKeyToken = 8fc3cc631e44ad86 / bindingRedirect oldVersion = 10.0.0.0 newVersion = 10.1.0.0 / /dependentAssembly /assemblyBinding /runtime /configuration （3 ）找到 agent_analyst.bat 和 agent_analyst_run.bat 文件（通常位于 C:\Repast 3\Agent Analyst ），修改如下的代码，保存： rem set ARC_JAVA=C:\ProgramFiles (x86)\ArcGIS\Desktop10.1\java\jre\bin\java rem set ARC_JAVAW=C:\ProgramFiles (x86)\ArcGIS\Desktop10.1\java\jre\bin\javaw rem setARCOBJECTS_JAR=C:\Program Files (x86)\ArcGIS\Desktop10.1\java\lib\arcobjects.jar （4 ）修改环境变量。在桌面计算机图表中，左击属性，选择高级系统设置- 环境变量(N)… ，根据ArcGIS 的安装路径，在用户变量中修改 ARC_JAVA ， ARC_JAVAW 和 ARCOBJECTS_JAR 三个变量，点击确认。 ARC_JAVA ( C:\Program Files(x86)\ArcGIS\Desktop10.1\java\jre\bin\java ) ARC_JAVAW ( C:\Program Files(x86)\ArcGIS\Desktop10.1\java\jre\bin\javaw ), ARCOBJECTS_JAR ( C:\Program Files(x86)\ArcGIS\Desktop10.1\java\lib\arcobjects.jar ) AGENT_ANALYST ( C:\Repast 3\Agent Analyst ) AGENT_ANALYST_VOL ( C: ) （ 5 ）完成配置后重启系统，打开 ArcGIS 软件，按照教程《 Agent Analyst-Agent-BasedModeling in ArcGIS 》，开始学习使用 Agent Analyst 建立多智能体模型。【相关资料】 . Agent Analyst: Agent-Based Modeling in ArcGIS http://resources.arcgis.com/en/help/agent-analyst/ . Agent Analyst tool interface will notopen on ArcGIS 10.1 http://gis.stackexchange.com/questions/57563/agent-analyst-tool-interface-will-not-open-on-arcgis-10-1 . ArcGIS 10.1 using Repast's AgentAnalyst Extension - refresh.exe does not work http://gis.stackexchange.com/questions/48655/arcgis-10-1-using-repasts-agent-analyst-extension-refresh-exe-does-not-work; 个人分类: 软件使用|12142 次阅读|2 个评论

Multi-agent Systems仍然是研究热点——参加CDC有感: 热度 3 xiegming 2012-12-23 20:06; 虽然这个学期课程比较多，但是还是挤出时间参加了在夏威夷召开的2012IEEE 控制与决策会议( 2012 CDC) 。这是第二次参加这个会议，上次参加还是7年前在剑桥。感觉会议规模实在太大了，欢迎晚宴就安排在海滩上，估计室内搞不定。傍晚的时分，大家聚在海滩自助餐，人潮涌动。会议举办地点是一个很大的海滩酒店，地势高高低低，这边平地进入其实是在四层，那边到海边要下到一层又是地面。寻找注册处、会议报告的地点都很费劲。如果路盲的话，简直要回不到住的地方。会议投稿2000多篇，录用1000多篇，做系统与控制研究的人真多啊。翻看会议程序册，发现多智能体系统的研究仍然是文章数量最多的，大家从各种角度展开研究，既有横向推广，也有深入改进，还有各种应用的尝试。控制界关于这个方向的研究从2003年 A.S.Morse 发表在IEEE TAC上的论文 Coordination of Groups of Mobile Autonomous Agents Using Nearest Neighbor Rules算起，已经快10年时间了。至今还是这样热，说明了几个问题： 1. 目前有关多智能系统可做的问题还不少； 2. 还没有更新的方向能够吸引大家的注意力； 3.想开辟一个大家都能够跟进的方向不容易。; 个人分类: 记忆·感触·工作|8900 次阅读|2 个评论

[转发]2012中国多智能体系统与控制会议征文通知: xiegming 2012-8-10 16:27; 一直奔波中~ 抽空发个征文通知第八届中国多智能系统与控制会议地点：上海理工大学时间：2012年10月20-21日提交论文截至日期：2012年9月1日投稿地址： masc12@163.com 会议网址： http://oece.usst.edu.cn/masc12 会议简介中国多智能体系统与控制会议是每年举办一次的全国性学术会议，其宗旨是为本领域的专家学者、研究生以及工程技术人员提供一个学术交流的机会，以便推动我国多智能体系统与控制理论、技术与应用的发展。第八届中国多智能体系统与控制会议（MASC’12）将于2012年10月20－21日在金秋时节的上海召开。本次会议由中国人工智能学会智能空天系统专业委员会主办，上海理工大学承办，北京大学、北京航空航天大学、南开大学、北京科技大学、北京邮电大学、华北电力大学、中国科学院系统科学研究所及中国科学院自动化研究所等多家单位协办。会议将就多智能体系统与控制相关的理论与应用研究进行广泛的学术交流，并将邀请知名专家做专题报告，我们热忱欢迎各位同仁莅临本届年会。会议机构大会主席：贾英民（北京航空航天大学）王龙（北京大学）许晓鸣（上海理工大学）程序委员会主席：杨永才（上海理工大学）杜军平（北京邮电大学）陈增强（南开大学）组织委员会主席：王朝立（上海理工大学）楚天广（北京大学）付永领（北京航空航天大学）评奖委员会主席：洪奕光（中国科学院系统科学研究所）郁文生（中国科学院自动化研究所）张霖（北京航空航天大学）会议秘书长：刘伟（上海理工大学）谭文（华北电力大学）张维存（北京科技大学）联系人：王朝立王强曹晶朱玲通讯地址：上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海市杨浦区军工路516号邮政编码：200093 E-mail ： masc12@163.com 联系电话：021-55271370; 55270283; 个人分类: 记忆·感触·工作|5676 次阅读|0 个评论

地学相关模型（4）: 热度 3 vcitym 2011-8-13 17:00; 4、多智能体系统（Multi- agent system）（1）背景 Swarm是美国新墨西哥州的桑塔费研究所（The Santa Fe Institute，SFI）1994年起开发的一个面向对象程序设计（OOP）的多智能体仿真软件工具，是一种基于复杂适应系统（complex adaptive system，CAS）发展起来的支持“自下而上”或称“基于过程”的建模工具集。 SFI开发Swarm的目的是通过科学家和软件工程师的合作制造一个高效率、可信、可重复使用的软件实验仪器，用来帮助科学家们分析复杂适应系统（Complex Adaptive System，简称CAS）。复杂适应系统则是指经济、生态、免疫系统、胚胎、神经系统及计算机网络等系统的统称，它是由遗传算法（Genetic Algorithms, 简称GA）的创始人霍兰（J. Holland）于1994年在SFI成立十周年时正式提出的，也迅速引起国内外学术界的极大关注，并被尝试用于观察和研究各种不同领域的复杂系统，成为当代系统科学引人注目的一个热点。由于Swarm对模型和模型要素之间的交互方式不做任何限制，使用者则可以将精力集中在所感兴趣的特定系统中，而不必受数据处理、用户界面及其他纯软件工作和编程等方面的问题所困扰，甚至对于非计算机专业学者而言使用也是相当方便。 1989年举行的第一届国际多智能体欧洲学术会议，标志着该技术受到了研究者的广泛重视。1993年首次召开了智能体形式化模型国际会议，1994年又召开了第一届智能体理论、体系结构和语言国际会议，表明多智能体技术日益获得了重视。近几年美国桑塔费研究所每年举办的“SwarmFest”和“复杂系统暑期班”，更为全球Swarm和CAS爱好者提供一个更加系统的学习交流机会。在国内，Swarm的应用起步较晚，但发展趋势异常迅猛，尤其是2001年中国人民大学信息学院举办“Swarm仿真培训班”以后，基于Swarm研究的学者越来越多。正是由于Swarm可以模拟任何物理系统、经济系统或社会系统，所以受到国内外经济学、金融学、政治学、社会学、生物学、生态学、物理学、地理学、军事以及计算机科学等领域的专家、学者或爱好者们的广泛关注。 SFI的Swarm开发组定义Swarm为用于复杂自适应系统仿真的多智能体平台。基于Swarm仿真平台的应用研究，得到迅速的发展，所涵盖的研究涉及经济学、金融学、政治学、社会学、生物学、生态学、物理学、地理学、军事以及计算机科学等许多领域。1992年曾经有人预言：“基于Agent的计算将可能成为下一代软件开发的重大突破。"随着人工智能和计算机技术在制造业中的广泛应用，多智能体系统技术对解决产品设计、生产制造乃至产品的整个生命周期中的多领域间的协调合作提供了一种智能化的方法，也为系统集成、并行设计，并实现智能制造提供了更有效的手段。（2）概念 Agent原为代理商，是指在商品经济活动中被授权代表委托人的一方。后来被借用到人工智能和计算机科学等领域，以描述计算机软件的智能行为，称为智能体。 “多智能体”一般专指多智能体系统（MAS， Multi-Agent System）或多智能体技术（MAT， Multi-Agent Technology）。多智能体系统是分布式人工智能（DAI，DistributedArtificial Intelligence）的一个重要分支。多智能体系统是多个智能体组成的集合，它的目标是将大而复杂的系统建设成小的、彼此互相通信和协调的，易于管理的系统。在一个多Agent系统中，Agent是自主的，它们可以是不同的个人或组织，采用不同的设计方法和计算机语言开发而成，可能是完全异质的，没有全局数据，也没有全局控制。这是一种开放的系统，Agent加入和离开都是自由的。系统中的Agent共同协作，协调他们的能力和目标以求解单个Agent无法解决的问题。也就是，现实世界中存在的事物，可以将其个体或组织视作多智能体，每个智能体按照其本质属性赋予其行为规则，在一个agent活动空间中，agent按照各自的规则进行行动，最后随着时间的变化，系统会形成不同的场景，这些场景可以用来辅助人们进行判断、分析现实世界人们无法直接观察到的复杂现象。一般认为，Agent应该具有以下四个基本特征：自治性、反应性、能动性、社交性。主要表现在它的智能性和代理能力。智能性是指应用系统使用推理、学习和其他技术来分析解释它接触过的或刚提供给它的各种信息和知识的能力。代理能力指Agent能感知外界发生的消息，并根据自己所具有的知识自动作出反应。（3）原理 CAS理论的最大贡献在于其提供了一种“自下而上”或称“基于过程”的建模研究方法，通过仿真重现真实世界的复杂现象。其核心思想是“适应产生复杂性”，主要体现在四个方面： ①智能体（Agent，亦称代理人）是主动的、活的实体，这也正是CAS理论区别于其它建模方法的关键所在； ②智能体与智能体、智能体与环境之间的相互影响和作用（即适应性）是系统演化的主要动力源； ③将宏观和微观有机地联系起来； ④引入随机因素的作用，使它具有更强的描述和表达能力。具体建模涉及到：个体Agent的推理事务的分解和分配多Agent规划各成员Agent的目标、行为的一致性冲突的识别与消解建立其它Agent的模型通信管理资源管理适应与学习移动及系统的安全负载平衡（4）软件工具基于多智能体（Multi-Agent）的仿真模拟软件比较多，相对有影响力的有美国西北大学网络学习和计算机建模中心的NetLogo。NetLogo的前身是 StarLogo 美国麻省理工学院多媒体实验室的StarLogo 芝加哥大学社会科学计算实验室开发研制的Repast 美国爱荷华州立大学的McFadzean、Stewart和 Tesfatsion开发的TNG Lab 意大利都灵大学Pietro Terna开发的企业仿真项目jES 美国布鲁金斯研究所Miles T. Parker开发的Ascape 美国桑塔费研究所的Swarm。2004年6月发布了Swarm2.2版本，可以在Windows XP系统上运行。Swarm已获得GNU公共许可证，所有文档实例、软件和开发工具的Alla组件、可执行部件和源代码都可以免费得到。 NetLogo软件部分运行界面参考文献【1】 http://www.douban.com/group/topic/19343006/ 【2】 http://ccl.northwestern.edu/netlogo/; 个人分类: 杂谈|4683 次阅读|6 个评论

第五届全国多智能系统与控制会议时间更改！: xiegming 2009-9-7 11:30; 第五届全国多智能系统与控制会议提前到 2009 年 9 月 18 日至 21 日，地点不变，仍然为重庆大学。详细信息请看会议网站： http://masc2009.cqu.edu.cn/ 看来，我的出行计划也要跟着更改了，本来想旅游一下，估计是没有时间。傍晚继续更新：果然事情总是凑在一起发生，韩国来电话，学校发生甲型流感，活动取消了。; 个人分类: 记忆·感触·工作|3235 次阅读|0 个评论

更多...

帐号		自动登录	找回密码
密码			注册

关闭 安全验证

标签: 多智能体

相关帖子

相关日志

关闭安全验证