基于MAS的群体冲突模型与动态预测

摘要

多Agent系统(Multi-Agent Systems，MAS)是一种分布式人工智能新技术，在当今网络时代，MAS已应用到信息社会的诸多环节，得到人们的广泛重视。MAS研究的一个基本方向就是研究各个成员Agent相互间的协同工作。由于MAS组织的耦合性与自身目标的各异性，协作过程会产生各种各样的冲突。因此，如何判定和消解各个成员Agent间的冲突关系就成为MAS研究领域中的一个重要课题。本文借鉴了Rough集理论的思想来研究MAS中冲突对象及其间的关系，提出了群体冲突的分析思想，研究了此种情形下冲突的发现与动态预测。首先，提出一个以Agent群体为研究对象的MAS模型。在实际MAS运行过程中，特别是在大量Agent参与的情况下，系统中协作与冲突的基本单元通常不是单个Agent，而是有相似属性的Agent的群体。本文以该Agent群体为研究对象，利用信息化系统，对这些Agent未来的发展状况给出合理的预测。其次，以中立群体为分析重点。目前的研究大多集中在对冲突双方的讨论上，而系统中暂时处于中立状态的群体常常最后能起到重要的作用。本文将针对中立群体，以及他们在单个事件和多个事件的情形下，分别建立相应的冲突分析模型，对冲突分析中各个要素进行形式化的数学描述，对当前持中立态度Agent群体未来行为趋向进行预测。第三，系统完备化。利用Rough集理论，研究若按预测态度发生改变后的Agent对整个原有系统的影响。最后，用JAVA实现了模型原型，验证了所提出模型和方法的合理性和可行性。

目录

文摘

英文文摘

第1章绪论

1.1研究的背景及意义

1.2国内外的研究现状

1.3本文的主要工作

1.4本文的章节安排

第2章理论基础和相关工作

2.1 Agent概述

2.2 MAS概述

2.3 Rough集理论概述

第3章MAS群体冲突模型

3.1 MAS群体冲突模型的提出

3.2 MAS群体冲突模型的研究

3.3中立群体的趋势分析

3.4多个事件的扩展

第4章冲突模型的系统完备性

4.1协同度量与冲突度量

4.2冲突模型的系统完备性

第5章冲突分析实验原型

5.1算法设计

5.2试验平台及程序实施

第6章结束语

6.1总结

6.2进一步工作的展望

参考文献

附录

致谢

原创性声明