【摘 要】
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Agent/MAS涉及到的研究范围是极为广泛的,该文主要研究的是知识型Agent组成的MAS,多专家系统、多Agent合作决策支持系统是此类MAS目前主要的应用领域.该文的结构和主要内容如
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Agent/MAS涉及到的研究范围是极为广泛的,该文主要研究的是知识型Agent组成的MAS,多专家系统、多Agent合作决策支持系统是此类MAS目前主要的应用领域.该文的结构和主要内容如下:第一章综述Agent和MAS的研究现状和发展过程;第二章针对目前知识型MAS问题求解研究中缺乏对MAS系统问题求解能力的理论上和形式化研究,用MDP方法对知识型MAS的问题求解过程进行建模和能力分析,以此模型为基础,提出了改善MAS系统问题求解能力的途径;第三章提出了一种概念树结构的多Agent合作推理模型,用证据理论作为Agent推理过程中信息聚焦的工具,并对证据理论进行了拓展,以解决辨识空间不同的Agent的推理结果的合成:第四章讨论了多Agent环境下的决策支持与知识发现,提出了一种具有可扩展性和健壮性的广域分布式下多Agent决策支持系统模型,采用KDD技术对Agent自身数据源进行分析和得到决策知识,并对多Agent在分布式数据源中进行知识发现的的问题进行了讨论;第五章讨论了Internet环境下知识型MAS的任务分配问题,以数理经济学中的均衡市场理论为基础,提出了一种Walrasian均衡市场方法的任务分配机制,可以在有不同准确度和不同计算资源的Agent之间合理分配任务;第六章对该文进行了总结和展望.
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