联盟形成是多Agent系统研究的主要内容之一。已有的联盟形成技术至今还不能被广泛采用的一个主要原因是联盟结构生成的计算复杂性问题。针对这一问题,本项目研究任一时间联盟结构生成,给定限界联盟结构生成和某些特定情况下的联盟结构生成算法以及多次交互动态联盟形成的机制。当前联盟研究的另一不足是尽管在个体agent的研究中逻辑方法和BDI理论是理性agent研究的主要方法之一,但在联盟的研究中,个体agent思维属性的研究还未扩展到联盟中去,缺乏用逻辑的方法来研究联盟的形成和运转。而逻辑的方法在群体智能agent的推理中起着不可替代的作用,具有重要的研究意义。针对这一问题,本项目采用遗忘理论等方法,把个体agent的BDI理论扩展到联盟和组织之中,研究在联盟的形成过程中如何对个体agent的思维属性进行协调和修正,尤其是群体思维属性的更新。进一步研究联盟逻辑的相关问题,例如语义模型和系统。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
Automatic 3D virtual fitting system based on skeleton driving
Shrinkage and strength development of UHSC incorporating a hybrid system of SAP and SRA
An RFID/WSN-based Monitoring System of Smart Logistics on E-Commerce
Renal Sympathetic Denervation Improves Outcomes in a Canine Myocardial Infarction Model
Achieving secure communications in multi-antenna cooperative cognitive radio networks using cooperative jamming
多Agent对抗环境中联盟形成问题的研究
面向多Agent系统模型检测的逻辑和算法
基于agent偏好和资源约束的重叠联盟机制研究
多Agent系统合作问题求解语义模型与算法的研究