基于多智能體的數(shù)字制造軟件平臺關鍵技術研究與實現(xiàn)
【圖文】:
如果兩個智能體具有相同級別的優(yōu)先級,則可以采用動態(tài)協(xié)商或其他沖突消解方法進行智能體沖突的預防,多Agent之間可通過反復協(xié)商得到較好的解決策略。智能體沖突的預防模型流程如圖2一1所示。 AAAgentiii銀銀行家策略 略 計計數(shù)器減 111計計數(shù)器加 111協(xié)協(xié)商策略 略分分配資源 源 圖2一1智能體沖突預防流程圖
消解的參考方法和有效建議等。在以事例推理技術為基礎的沖突消解系統(tǒng)中,相關性存在于相似事例的檢索結果效率及其所采取的檢索策略之間。以粗糙集理論為基礎的沖突消解事例推理策略如圖2一2所示,,推理策略中使用粗糙集相關理論和方法,獲取任務屬性權重和檢索索引的優(yōu)先級,通過對制造事例知識庫的處理,完成相似度最大源任務事例的推理。其推理過程描述如下:首先利用粗糙集中“屬性重要度”理論,判斷制造事例庫中的沖突事例,并計算各智能體特征屬性的權重;然后利用粗糙集中“知識約簡”的理論,對任務事例庫的知識進行約簡化處理,在此過程中需要找出事例的特征屬性或屬性集,產(chǎn)生出對決策結果具有最大影響程度的結果;接著以知識約簡化之后的處理結果為依據(jù),建立起任務事例知識庫的檢索索引;并且通過生成的索引號檢索出源事例
【學位授予單位】:武漢理工大學
【學位級別】:博士
【學位授予年份】:2011
【分類號】:TH164
【參考文獻】
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本文編號:2614162
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