多Agent

多agent结构
多agent结构介绍如下：
多agent结构系统（MAS）由多个自主或半自主的智能体组成，每个Agent或者履行自己的职责，或者与其他Agent通信获取信息互相协作完成整个问题的求解。

与单Agent相比，多agent结构有如下特点：①社会性：Agent 处于由多个Agent构成的社会环境中，通过某种Agent语言与其他Agent实施灵活多样的交互和通讯，实现与其他Agent的合作、协同、协商、竞争等。

②自制性：在多Agent系统中一个Agent发出请求后，其他Agent只有同时具备提供此服务的能力与兴趣时才能接受动作委托，即一个Agent不能强制另一个Agent提供某种服务。

这一特点最适用于学习者特征的获取。

③协作性：在多agent结构系统中，具有不同目标的各个Agent必须相互协作、协同、协商对未完成问题的求解。

多Agent系统理论概述摘要：Agent在AI(AI:Artificial Intelligence)研究领域已经成为热点，Agent 技术提供了一种新的计算和问题求解规范。

本文简要的讨论Agent、多Agent系统。

关键词：多Agent系统概述1Agent概述1.1Agent的基本概念Agent的概念最早出现在20世纪70年代的人工智能中，80年代后期，被译为“代”理，“智能体”或“智能主体”。

这些概念在许多领域被引用，不同的研究领域和内容，给出了许多不尽相同的定义。

目前为止还没有一个对Agent统一的定义，但多数研究者接受wooldridge和Jelinings所提出的Agent定义，即Agent 是一个具有自治性、社会能力和反应特性的计算机软、硬件系统，它具有自治性、社会能力、反应性和主动性。

1.2Agent具有的特性根据wooldridge的定义，对于Agent所应具有以下特征：1.自治性(Autonomy)：Agent一般都具有自己的资源和局部于自身的控制机制，能够在没有外界直接操控下，根据自身的内部状态以及感知的外部环境信息，决定和控制自身的行为。

2.社会能力(Social Ability)：Agent之间并不是孤立的。

和人一样，Agent具有通信能力，能够通过某种Agent通信语言与其他Agent进行各种各样的交互，也能和其他各类Agent一起有效地完成各种层次的协同工作。

3.反应性(Reactivity)：Agent能够及时地感知其所在外部环境的变化，并能够针对一些特定的时间做出相应的反应。

4.主动性(activity)：Agent能够遵循其承诺采取主动行动，表现出面向目标的行为。

它要求Agent保持比较稳定的目标，它的动作都是以此目标为依据的，从而产生一种叫做目标指引的行为(Goal Directed Behavior)。

1.3Agent分类从不同的角度，Agent有下面几种分类方法：1.根据Agent的存在形式：分为有形Agent和无形Agent。

多Agent系统在智能物流中的应用设计智能物流是当前物流行业发展的一个重要方向，而多Agent系统作为人工智能的一项核心技术，具备分布式、并行处理和智能决策等优势，可以为智能物流系统的设计和优化提供很好的支持。

本文将针对多Agent系统在智能物流中的应用设计展开讨论。

首先，多Agent系统可以应用于智能路线规划。

在传统物流中，路线规划主要依赖专业人员的经验和运输规划软件，但面对复杂的物流网络和不断变化的环境因素，传统方法往往效率低下且不够灵活。

而多Agent系统可以将物流网络中的各个节点视为独立的Agent，通过相互协作和信息交换来实现更高效、更灵活的路线规划。

通过Agent之间的通信和合作，可以实现实时动态的路线调整和优化，提高物流系统的运输效率和灵活性。

其次，多Agent系统可以应用于智能仓储管理。

仓储管理是物流系统中的核心环节，传统仓储管理往往依赖于人工操作和手动记录，存在效率低下、易出错等问题。

而多Agent系统可以通过对仓储系统进行建模，将仓库中的各个货架、货物和物流设备视为独立的Agent，通过Agent之间的协作和规划，实现智能化的仓储管理。

例如，通过智能传感器和可编程机器人的结合，可以实现自动化的货物入库、出库和库存管理，减少人工操作的时间和成本，提高仓储效率和准确性。

此外，多Agent系统还可以应用于智能配送调度。

在传统配送调度中，往往需要根据不同的配送需求和资源限制进行决策，这涉及到大规模的协作和决策问题。

而多Agent系统可以将配送系统中的各个配送车辆、配送点和配送任务视为独立的Agent，通过Agent之间的通信和协作，实现分布式的配送调度。

通过智能决策和实时优化算法，可以提高配送效率，减少运输时间和成本，为客户提供更高质量的服务。

最后，多Agent系统还可以应用于智能供应链管理。

供应链管理是物流系统中的关键环节，传统供应链管理往往存在信息不对称、决策滞后等问题。

而多Agent系统可以将供应链中的各个节点和参与方视为独立的Agent，通过Agent之间的信息共享、协作和决策，实现供应链中各个环节的智能化管理。

基于多Agent的软件开发研究一、引言随着人工智能技术的发展，多Agent技术逐渐成为了软件开发中的热点研究领域。

多Agent技术通过将软件系统划分成多个Agent，从而提高软件系统的可靠性、安全性和效率等方面的性能。

本文将探讨基于多Agent的软件开发研究及其应用。

二、多Agent技术1.多Agent技术概述Agent是指一个具有自主决策能力和交互能力的实体，能够自主地完成某些任务。

而多Agent技术则是指将多个独立的Agent组成一个协同的智能系统，通过相互之间的协作和交互完成复杂的任务。

在多Agent系统中，每个Agent都有自己的目标和行为，并且能够通过与其他Agent进行通信、协作和竞争来实现自己的目标。

2.多Agent系统的关键技术多Agent系统的关键技术包括分布式问题求解技术、Agent通信协议、Agent知识表示和推理技术、Agent协作技术等。

其中，分布式问题求解技术是多Agent系统的核心技术之一，它能够将一个大规模的问题分解成多个小规模的子问题，然后分配给不同的Agent进行求解，从而提高问题的求解效率和质量。

三、基于多Agent的软件开发研究1.多Agent系统在软件开发中的应用目前，多Agent技术已经在软件开发中得到了广泛的应用，例如在电子商务、智能交通、人工智能等领域都有着重要的应用。

在这些领域中，多Agent技术能够通过增加系统的智能性和灵活性，提高系统的性能和可靠性。

2.基于多Agent的软件开发流程基于多Agent的软件开发流程包括需求分析、Agent设计、Agent实现、Agent测试和系统集成等阶段。

在需求分析阶段，需要根据用户需求和系统目标确定系统架构和Agent组成；在Agent 设计阶段，需要对每个Agent进行建模并设计Agent之间的通信协议；在Agent实现阶段，需要根据Agent设计完成Agent的编程和实现；在Agent测试阶段，需要对每个Agent进行单元测试和集成测试；最后在系统集成阶段，需要将所有Agent进行集成测试和调试以实现系统的稳定运行。

多Agent智能控制技术在复杂系统中的应用随着科技的不断发展和应用，智能控制技术受到了越来越多的关注和重视。

特别是多Agent智能控制技术被应用在复杂系统中，不仅能够提高系统的效率和性能，还能够有效地解决一些难以通过传统方法解决的问题。

本文将介绍多Agent智能控制技术在复杂系统中的应用及其优势和挑战。

一、多Agent智能控制技术的基本概念多Agent智能控制技术是指利用多个智能体（即Agent）之间协作和互相竞争的方式来协调和控制一个系统，以实现系统的最优化。

每个Agent都有自己的知识库和决策能力，可以独立地进行需求分析、决策和行动，同时也可以与其他Agent进行交互和协作，共同完成一项任务。

多Agent智能控制技术的核心在于通过智能体之间的相互作用和协作来实现系统的自适应和优化。

二、多Agent智能控制技术在复杂系统中的应用非常广泛，涉及到很多领域，如制造业、交通运输、环境保护、金融等。

以下是一些典型的应用场景。

1.制造业在制造业中，复杂的生产流程和生产线通常需要协调各种物流和信息流程。

多Agent智能控制技术可以通过分析生产线上的各种数据，自动识别生产线上的拥堵点和瓶颈，然后根据情况进行调整，以实现更加高效和稳定的生产过程。

2.交通运输交通运输领域是一个典型的复杂系统，其中包括了各种车辆、道路、交通信号、乘客等因素。

多Agent智能控制技术可以通过对各种车辆和数据的分析，自动预测交通状况和交通拥堵，然后提前调整车辆路线和交通信号，从而实现更加平稳和高效的交通运输。

3.环境保护环境保护是一个极其复杂的系统，其中需要涉及到各种环境数据、环境监测站点、污染源等因素。

多Agent智能控制技术可以通过对各种环境数据的分析，实现对污染源的监测和控制，从而达到更加高效和准确的环境保护效果。

4.金融在金融领域，各种金融数据和金融市场因素非常复杂。

多Agent智能控制技术可以通过对这些数据的分析，实现对金融市场的预测和监测，从而帮助投资者和交易员更加准确地做出金融决策。

2012年・3月・下期学术・理论现代现代企业教育 MODERN ENTERPRISE EDUCATION企业教育91有明确且切合实际的规定，旧的差旅费、会议费、招待费、通讯费等开支标准和管理办法滞后，已远不能符合现在的形势。

虽然国家新的差旅费、会议费管理办法已出台，但是我市尚未制定出符合自己实际情况的管理办法，形成制度上的“真空”。

长期以往导致消费性支出无度增长与单位持续发展的资金短缺的矛盾日益突出，制约了行政事业单位改革的深入推进。

部分单位为避免招待费在财务报表上的数字过于庞大，有意识的将招待费混入会议费、差旅费列支，造成单位支出情况不实，逃避监督。

六、原始凭证填写不完整在日常工作中经常见到行政事业单位核算的很多原始凭证不符合国家相关法规的要求。

有些财务人员对原始凭证审核不认真，各项原始凭证要素的填写存在漏填、少填、不填现象。

如：开票人、收款人只填写姓不填写名，有的干脆不填写；购买单位的客户名称要么不填（尤其是微机打印的发票）、要么填写不明确；项目内容、数量以及单价不填或内容填写笼统的现象较为普遍；有的发票没有售货单位盖章；手续不严密，购买实物的凭证只有领导签批，没有验收人或经手人签字；白条入账情况存在。

还有些单位的许多经济事项无合同、协议，无原始清单，仅凭发票报销等现象普遍存在。

有的原始凭证的填写表面上看符合规定要求，但实际上存在填写的随意性和人为因素很大。

这样就给对方单位偷漏税金等违纪违规行为提供了方便。

这些不完整的原始凭证一旦被纳入行政事业单位的会计资料，将影响会计信息的准确性。

七、财务分析缺乏调查表明，目前行政事业单位普遍缺乏适合本单位的财务分析制度，财务人员往往用会计报表和年终决算的编报说明来代替行政事业单位的财务分析报告。

有的单位的编报说明也只有寥寥几百字，不能客观、深入地反映单位的财务收支状况及存在的问题，导致财政部门和单位决策者不能全面了解单位的财务运行状况。

□一、多Agent系统多Agent系统（Multi-Agent System——简称为MAS）由多个自主或半自主的智能体组成，每个Agent或者履行自己的职责，或者与其他Agent通信获取信息互相协作完成整个问题的求解。

微 处 理 机M I CROPROCE SSORS综述与评述多Agent 技术综述黄 楠,刘 斌(南京工业大学信息科学与工程学院,南京210009)摘 要:多Agent 系统(MAS)是分布式人工智能(DA I)的主要研究方向之一,提出了MAS 的概念,对MAS 的研究基础进行了介绍,阐述了三种典型的MAS 体系结构,对MAS 中的规划进行了介绍和具体分类。

并介绍了MAS 技术的典型应用。

最后,对MAS 技术进行了总结与展望。

关键词:多Agent 技术;研究基础;Agent 体系结构;MAS 规划DO I 编码:10.3969/.j issn .1002-2279.2010.02.001中图分类号:TP311.5文献标识码:A文章编号:1002-2279(2010)02-0001-04Su mmary on Technol o gy ofM ulti -Agent Syst e mHUANG Nan ,LIU B in(Co llege of Infor m ation Science and Engineer i ng,N anjing Un i ver sit y of T echnology,N anjing 210009,Ch i na)Abst ract :M u lti-Agent Syste m is m ai n research areas o f distri b uted artific i a l i n telli g ence .The conception o f MAS is put for w ar d .The researc h base of MAS is i n troduced .Three k i n ds of typica l arch itecture of Agent are expounded .Plann i n g i n MAS is introduced and classified concretely .A lso a typical app lication i n MAS is produced .And fi n ally ,MAS is summ arized and its prospect i s sho w ed .K ey w ords :M ulti-technology ;Research base ;A rchitecture of agen;t P lanning i n MAS1 多A gent 概念多代理系统(MAS ,M u1ti-Agent Syste m )的思想源于H er bet Si m on 的著作 A d m i n istrati v e B ehav i o r !,他认为,一个大的机构把许多个体组织起来,可以弥补个体工作能力的有限;同样,劳动的分工和每个个体负责一项专门的任务,可以弥补个体学习新任务能力的有限;社会机构间有组织的信息流动,可以弥补个体处理信息并运用信息作出决策能力的有限。