本文選題：服務組合 + 服務Agent�。� 參考：《計算機工程與科學》2013年09期

【摘要】：服務Agent能夠利用本身的功能以及來自外部的多個軟件服務,向外界提供更為高層的服務。為了向用戶提供綜合的功能,服務Agent之間必須通過相互協(xié)同實現(xiàn)服務組合。提出了一種依靠多Agent學習機制進行服務組合的方法,其獨特性在于通過學習,這些Agent能夠對類似的輸入迅速得到優(yōu)化解。對基于多Agent協(xié)同進行服務組合的框架進行了介紹,在此基礎上詳細說明了如何利用多Agent學習機制進行服務組合,并對相關的實驗進行了介紹。
[Abstract]:Service Agent can take advantage of its own functions and multiple software services from outside to provide higher level services to the outside world. In order to provide comprehensive functions to users, service composition must be implemented by collaboration between Agent services. A method of service composition based on multiple Agent learning mechanisms is proposed. The uniqueness of the method is that by learning, these Agent can quickly optimize the solution of similar inputs. This paper introduces the framework of service composition based on multiple Agent collaboration, and then explains in detail how to use multiple Agent learning mechanism to perform service composition, and introduces the relevant experiments.
【作者單位】： 上海理工大學光電信息與計算機工程學院;上海現(xiàn)代光學系統(tǒng)重點實驗室;上海交通大學計算機科學與技術系;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61073021,61272438,60970012) 上海市科委項目(12511502704,11511500102,10DZ1200200) 上海交通大學醫(yī)工交叉項目(YG2011MS38) 上海市教委科研創(chuàng)新項目(13ZZ112)
【分類號】：TP18;TP393.09

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2071614