本文關(guān)鍵詞：分布式人工智能技術(shù)在綜合錄井系統(tǒng)中的應用與研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 分布式人工智能(DAI)是人工智能研究的一個重要分支,始于20世紀70年代未,其研究的是怎樣使用一組協(xié)作的實體來實現(xiàn)協(xié)同式的問題求解。DAI的研究內(nèi)容包含分布式問題求解(DPS)和多智能體系統(tǒng)(MAS)。近年來,對Agent和MAS的研究為分布式系統(tǒng)的綜合、分析、實現(xiàn)和應用開辟了一條新的有效途徑。DAI技術(shù)廣泛應用于眾多領(lǐng)域,如決策支持、網(wǎng)頁搜索和信息獲取、信息系統(tǒng)建模等。 Agent的智能就在于其適應性、獨立性,而且它還具有推理能力。一個Agent通過與其它Agent的協(xié)作來執(zhí)行計劃和任務以實現(xiàn)其目標,通過學習動態(tài)地適應周圍環(huán)境的變化。Agent之間的關(guān)系通常是異構(gòu)的。MAS就是一個由多個Agent松散耦合在一起的網(wǎng)絡,可用于求解那些超出單個Agent能力或知識之外的問題。對MAS進行研究所帶來的的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在:所求解問題是單個Agent所不及的;提高了問題求解速度和可靠性;容許不確定的數(shù)據(jù)和知識。在MAS里,研究的核心問題在于協(xié)調(diào)、協(xié)商和通信。 綜合錄井是指在鉆井過程中應用電子技術(shù)、計算機技術(shù)、網(wǎng)絡通信技術(shù)及信息分析技術(shù),借助分析儀器對各種地質(zhì)鉆井工程以及其它隨鉆信息進行分析處理,進而達到發(fā)現(xiàn)油氣層的一項隨鉆石油勘探技術(shù)。其主要任務是在鉆探過程中實時獲得各項數(shù)據(jù),為油氣田的勘探和開發(fā)提供可靠的第一手資料。它擁有采集數(shù)據(jù)多、精度高、數(shù)據(jù)連續(xù)、資料實時性強、評價速度快以及受人為因素干擾少等特點。綜合錄井系統(tǒng)主要包含硬件(綜合錄井儀)和軟件(聯(lián)機、脫機系統(tǒng))兩個部分。 針對目前國內(nèi)綜合錄井技術(shù)水平相比國外在總體上仍有較大差距的現(xiàn)狀,為增強綜合錄井系統(tǒng)在作業(yè)決策現(xiàn)場化,井場信息集成化,智能化,小型化等方面的能力,使系統(tǒng)更具開放性,我們在三個層面上構(gòu)建了基于MAS技術(shù)的綜合錄井系統(tǒng)模型,即層次模型、結(jié)構(gòu)模型和業(yè)務模型。同時對模型中Agent模塊的功能進行了定義,并對Agent之間的通信、協(xié)調(diào)與合作以及Agent的知識表達、更新與共享進行了研究。 在實際應用項目中,我們依據(jù)該系統(tǒng)模型,實現(xiàn)了一個新型綜合錄井系統(tǒng)軟件。在實際應用中該系統(tǒng)獲得了較好的運行效果。
【關(guān)鍵詞】：分布式人工智能 綜合錄井系統(tǒng) 多智能體系統(tǒng) 智能體 分布式問題求解
【學位授予單位】：西南石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2009
【分類號】：P631.83;TP18
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 引言8-13
• 1.1 研究的背景、目的及意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.1 綜合錄井技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢9-10
• 1.2.2 分布式人工智能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀10-11
• 1.3 主要研究方法和內(nèi)容11
• 1.4 主要研究成果及創(chuàng)新點11
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)11-13
• 第2章 分布式人工智能理論基礎研究13-29
• 2.1 分布式人工智能概述13-18
• 2.1.1 特點13-14
• 2.1.2 系統(tǒng)模型14-17
• 2.1.3 研究主題17-18
• 2.2 分布式問題求解18-20
• 2.2.1 結(jié)構(gòu)特點19
• 2.2.2 求解過程和方法19-20
• 2.3 Agent技術(shù)20-24
• 2.3.1 模型及特征20-22
• 2.3.2 結(jié)構(gòu)及分類22-24
• 2.3.3 對象與Agent24
• 2.4 MAS技術(shù)24-28
• 2.4.1 特征和研究內(nèi)容25
• 2.4.2 體系結(jié)構(gòu)25-26
• 2.4.3 MAS的構(gòu)造技術(shù)26-28
• 2.5 小結(jié)28-29
• 第3章 基于MAS技術(shù)的綜合錄井系統(tǒng)模型研究29-47
• 3.1 綜合錄井概述29-33
• 3.1.1 系統(tǒng)構(gòu)成29-31
• 3.1.2 系統(tǒng)的業(yè)務流程31-32
• 3.1.3 綜合錄井技術(shù)的應用32
• 3.1.4 綜合錄井發(fā)展展望32-33
• 3.2 綜合錄井系統(tǒng)模型研究33-38
• 3.2.1 層次模型33-34
• 3.2.2 結(jié)構(gòu)模型34-36
• 3.2.3 業(yè)務模型36-38
• 3.3 Agent間的通信、協(xié)調(diào)與協(xié)作38-43
• 3.3.1 通信38-41
• 3.3.2 協(xié)調(diào)41
• 3.3.3 協(xié)作41-42
• 3.3.4 協(xié)商與沖突消解42-43
• 3.4 MAS中對本體的研究43-44
• 3.4.1 本體的定義43
• 3.4.2 本體的分類及作用43-44
• 3.5 Agent在綜合錄井系統(tǒng)里的應用舉例44-46
• 3.6 小結(jié)46-47
• 第4章 綜合錄井系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)47-64
• 4.1 項目背景47
• 4.2 開發(fā)運行環(huán)境47-48
• 4.3 主要開發(fā)工具介紹48
• 4.3.1 Visual Studio200848
• 4.3.2 Delphi 200748
• 4.3.3 Protege48
• 4.3.4 SQL Server 200048
• 4.4 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)48-49
• 4.5 功能模塊49-50
• 4.6 系統(tǒng)核心功能實現(xiàn)50-58
• 4.6.1 Agent的實現(xiàn)50-54
• 4.6.2 Agent的部署與激活54-55
• 4.6.3 本體的構(gòu)建55-58
• 4.7 系統(tǒng)運行實例及應用58-63
• 4.8 小結(jié)63-64
• 第5章 總結(jié)與展望64-66
• 5.1 總結(jié)64-65
• 5.2 展望65
• 5.3 小結(jié)65-66
• 致謝66-67
• 參考文獻67-71
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及科研成果71-72
• 索引72

【參考文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：分布式人工智能技術(shù)在綜合錄井系統(tǒng)中的應用與研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：331817