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1、多Agent系統(tǒng)是分布式人工智能研究的熱點,其中Agent之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)是多Agent系統(tǒng)研究的核心問題。通過Agent之間的協(xié)作和協(xié)調(diào),不僅增強多Agent系統(tǒng)解決問題的能力,而且還能使系統(tǒng)具有更好的靈活性。 該文在對Agent系統(tǒng)基本理論研究的基礎(chǔ)之上,重點研究多Agent的協(xié)作和協(xié)調(diào)。提出一種通用的多Agent協(xié)作模型,分析了模型結(jié)構(gòu),并以此模型為基礎(chǔ),詳細闡述了多Agent自發(fā)產(chǎn)生協(xié)作的過程。對于協(xié)調(diào),研究通用部分全局
2、規(guī)劃(GPGP)和TAEMS,指出GPGP存在的問題,提出改進方法,并針對提出的通用多Agent協(xié)作模型設(shè)計了基于GPGP的個體Agent結(jié)構(gòu),討論了在此結(jié)構(gòu)下Agent的協(xié)調(diào)過程。 此外,該文應用多Agent系統(tǒng)協(xié)作、協(xié)調(diào)技術(shù),研究電梯調(diào)度的方法。將電梯調(diào)度問題理解成為多個智能電梯單元通過協(xié)作和協(xié)調(diào)來處理隨機的和不確定的呼梯任務。這種方法不同于群控調(diào)度中調(diào)度任務分派由一個群控器來完成,而是將每個電梯作為一個Agent,每個Ag
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