智能移动代理系统的研究与原型系统的实现

摘要

Mobile Agent系统和智能Agent的研究是当今分布式系统的两大热点,Mobile Agent是一段能在异构网络中自主地从一台主机迁移到另一台主机,并可与其他Agent或资源进行交互的程序或代码.智能Agent则是研究多Agent系统中多个Agent分工协作完成特定任务中的智能行为.当前的热点研究主要集中于Mobile Agent系统中的迁移技术、安全技术、标准化以及多Agent系统中协作技术的研究.该论文总结了当前Mobile Agent技术和智能Agent的研究进展,对几种典型的Mobile Agent系统进行了研究和比较,并对智能Agent的研究进行了分类,然后从另一角度对Mobile Agent系统和智能Agent的研究进行有机结合,在此基础上提出了智能Mobile Agent的通用框架以及一种新的对现有知识(通过代码迁移)的学习方式,着重研究了在Mobile Agent上实现的智能性.最后以IBM日本公司开发出来的Aglet2.0为Mobile Agent基本平台,对论文所提框架做了一定功能上的实现,并对系统进行了测试,以证明其合理性和可用性.

目录

文摘

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第一章绪论

1.Mobile Agent技术简介

2.研究现状

3.研究目标

4.论文结构

第二章Mobile Agent及其标准化

1.Agent概述

2.Mobile Agent概述

2.1程序方法学的演化

2.2 Mobile Agent特征

2.3 Mobile Agent的运行方式

2.4 Mobile Agent系统结构

3.Mobile Agent平台的标准化

4.现有Mobile Agent平台及其分析

4.1 General Magic公司的Telescript

4.2 Ara

4.3 D'Agent

4.4 IBM日本的ag1ets

4.5挪威Tromoso大学和美国Cornell大学的TACOMA

4.6德国Stuttgart大学的Mole

4.7 Recursion Software公司的Voyager

第三章智能Mobile Agent及系统模型的设计

1.关于智能Mobile Agent的研究

1.1模仿人类社会活动的智能研究

1.2多Mobile Agent协作的智能研究

2.智能Mobile Agent的概念，基础和内容

2.1智能Mobile Agent的定义

2.2智能Mobile Agent的概念基础

2.3智能Mobile Agent的分类

3.智能Mobile Agent系统框架

3.1智能Mobile Agent系统的设计目标

3.2智能Mobile Agent系统的重要概念及说明

3.3智能MobileAgent概念模型

3.4智能Mobile Agent系统体系结构

3.5智能Mobile Agent系统框架

4.智能Mobile Agent应用

4.1代码的最大重用

4.2智能信息搜索

4.3个人助理

4.4自动协商

4.5大型现实模拟游戏

第四章智能MobileAgent系统的关键技术

1.Mobile Agent的基本功能实现所需技术

1.1命名机制

1.2移动机制

1.3通信机制

1.4安全技术

2.对环境的感知

3.知识表示

3.1逻辑表示法

3.2规则表示法

3.3语义网络表示法

3.4框架表示法

3.5过程表示法

3.6剧本表示法

4.学习机制

4.1归纳学习

4.2分析学习

4.3遗传式学习

4.4神经网络学习

5.基于代码迁移的学习机制

5.1概念

5.2学习方法

5.3学习巩固

6.综合应用

第五章原型系统的实现

1.系统层

1.1概述

1.2移动机制

1.3消息和通信机制

1.4 API包说明

1.5 Aglets Workbench

2.反应层

2.1反应模块实现

2.2能力模块

2.3规划库

2.4激励库

3.慎思层

3.1移动代码服务提供商

3.2学习过程

3.3学习巩固过程

3.4慎思模式

4.系统测试

4.1测试环境

4.2测试用例

4.3测试结论

第六章总结与展望

1.论文总结

2.工作展望

2.1形式化描述通过代码迁移的学习方法

2.2智能Mobile Agent框架的完善

2.3与其它人工智能技术的结合

2.4框架所忽略的问题

致谢

参考文献

文章发表情况