基于多Agent协同诊断的飞机液压系统综合监控技术

 通过对智能化诊断技术的研究,提出将人工智能多智体（Agent）技术应用于飞机液压系统综合监控系统中。构建了基于多种油样分析的多智体协同诊断专家系统方案,并开发了飞机液压系统状态监控专家系统（AHMES1.0）,应用于飞机液压系统的磨损故障监控。专家系统由污染分析Agent、理化分析Agent、铁谱分析Agent、光谱分析Agent、融合诊断Agent及综合诊断Agent构成,综合诊断Agent负责控制和管理其他Agent进行协同诊断。根据飞机液压系统诊断的实际情况,给出了各Agent的诊断规则。最后用实际的故障案例进行了验证,表明了多智体协同诊断的有效性。     

基于BDI模型的管制员Agent行为建模研究

针对空中交通仿真系统中的管制员Agent建模问题，通过分析管制操作行为特点，采用BDI结构，建立了基于决策树模型的管制规则知识库，设计了慎思型管制员Agent。基于Jadex平台，构建了管制员Agent模型，将由JADE平台建立的航空器Agent和模拟空管自动化系统Agent与Jadex平台建立的管制员Agent进行通信与协调，通过仿真系统构建仿真场景并验证管制员Agent的BDI推理过程，实现了对管制员的日常指挥行为的模拟。实验结果表明，所构建的管制员Agent模型可以顺利进行推理过程并对飞行冲突进行探测与解脱。     

基于Agent的飞机使用可用度仿真论证

采用基于Agent的建模方法,以飞机、维修人员、维修保障资源等为对象建立Agent模型,分析确定各Agent对象之间的交互关系以及通信机制,仿真分析使用可用度与各项RMS参数之间的定量关系和确定合理的使用可用度指标,并结合案例对仿真模型进行了验证。     

飞机地面除冰运行决策模型研究

对飞机地面除冰过程进行了分析,提出了一种包含航空公司、地面服务公司、机场除冰指挥三类Agent的多Agent飞机除冰调度模型．模型中每类Agent均采用归类式Agent结构。给出三类Agent的行为规则,按照“优先级高先服务”的原则为航班分配除冰资源。运用JADE软件开发框架开发Agent智能体,并就模型的可靠性、公平性、资源效用性进行了仿真研究,仿真结果验证了该模型的有效性.     

基于多Agent空中交通流量管理系统的体系结构

分析总结了中国目前流量管理组织形式的现状，结舍具体的实际情况，指出了层级式结构的不足，同时根据多Agent系统的特点和组织结构，提出了基于多Agent的中国空中交通流量管理系统的组织形式，即中央交通流量管理中心Agent、区域流量管理中心Agent和三级流量管理Agent。详细描述了各个Agent的功能以及之间的工作方式和合作机制，为中国流量管理系统的建立提供了理论依据。     

基于多代理的车间调度系统结构和调度流程的研究

提出了基于多代理机制的车间调度系统的体系结构,为车间调度系统引入管理Agent、任务Agent和资源Agent,并给出了不同Agent的职能;根据合同网协议的招投标过程提出基于多代理机制的调度流程,通过任务Agent和资源Agent的交互协调来完成任务与资源的分配关系。     

基于Agent航空器滑行避让过程的建模与仿真

针对航空器地面滑行过程中出现的冲突避让问题,采用多Agent方法,在满足航空器规则与流程的基础上,设计了符合管制员思维的分布式多Agent模型.对每个Agent的功能以及Agent之间的交互进行了详细的描述,同时利用事件驱动(event-condition-action)语言描述了Agent推理过程.最后利用Anylogic仿真平台对多Agent模型进行验证,验证结果证明采用规则的算法可智能有效地避免航空器冲突,且符合航空器的运行流程.     

面向Agent的CGF智能行为建模技术研究

在分析了军事作战等复杂系统仿真中行为建模的作用和特点的基础上,提出了一种基于智能体(Agent)的建模与仿真方法。综合论述了在计算机生成兵力(CGF)中基于Agent的智能行为建模技术,并阐述了基于多Agent技术的作战仿真系统的研究方向。     

一个多Agent组织协作的抽象推演实例

提出一种面向组织结构的多Agent协作规范,包括组织结构、组织原则、协作规划、组织形成与演变的算法等。在此基础上,分析了一个计算机飞行计划系统的多Agent协作设计,从多Agent组织的静态特性和动态特性两个方面进行了详细推演。结果表明,该组织结构可以降低问题求解难度和交互复杂性,有利于工程实践。     

基于多Agent卫星遥测数据实时监测与诊断技术

为了提高根据遥测数据进行卫星故障诊断的速度与精度,提出了集成多信号模型诊断Agent、模糊诊断Agent以及专家系统诊断Agent等多Agent监测与诊断系统。多信号模型诊断Agent,采用模糊阈值进行监测,并引入可信度因子对Deb原实时诊断推理方法做了改进,解决了Deb方法可能因虚警而导致的诊断结果冲突的问题。模糊诊断Agent采用Mamdani算法,能给出部件故障的可能性。专家系统诊断Agent采用基于规则的产生式系统,同时采用加权不确定推理解决了规则的不确定性问题。研究了3种诊断Agent的协作方式,采用D-S证据理论对各Agent的诊断结果进行决策融合,给出故障元件的置信区间。通过某卫星仿真遥测数据验证,该集成诊断系统充分利用了各种诊断方法的优点,诊断精度高且速度快(一般诊断时间小于0.3秒,PIII800/256M计算机),适用于卫星地面站对卫星遥测数据进行自动实时在线监测与诊断推理。     

基于Multi—Agent的空中交通流量仿真研究

针对传统空中交通流量仿真过程中灵活性和智能性的不足，将分布式人工智能Multi—Agent的理论和方法应用到空中交通流量管理领域中，提出了基于Muhi-Agent的空中交通流量仿真方法。介绍了空中流量管理的体系结构和流量管理的具体措施，详细设计了与流量仿真相关的重要Agent，包括航班Agent、航路Agent、机场终端区Agent和区域流量管理Agent等，探讨了各Agent的内部运行机制和在流量管理中的职能，构建了基于Multi．Agent的空中交通流量仿真子系统的整体框架．为实际空中交通流量管理系统的建设提供重要的指导和拳者。     

基于面向对象PETRI网的移动式Agent系统

 为了简化移动式Agent 的设计和实现,描述了以OOPN 为建模语言,建立移动式Agent 系统的基本原理。该系统提供了可视化系统建模、死锁检测和实际的系统运作功能。首先介绍OOPN 的基本概念和Agent 编程工具Aglets,在此基础上介绍如何通过OOPN 建模来生成移动式Agent 系统的具体实现机制,包括Agent 的远程创建和动态部署。最后通过生产者—消费者实例来说明整个系统的执行过程。     

作战仿真中作战Agent规则动态变更机制

针对传统Agent对知识无法动态维护的问题,利用可废止逻辑对作战Agent进行描述,着重研究作战Agent的命令规则的动态变更机制。结合可废止逻辑中优越关系的良构性和完备性,定义了系统"无冲突性"的概念,给出了规则动态变更后维护系统无冲突性的具体方法,并证明了维护方法的有效性。通过直升机反潜作战仿真实例,说明了基于可废止逻辑的作战Agent规则动态变更机制的可行性。     

以MaSE方法开发的无人机指挥控制系统设计

MaSE（Multiagent System Engineering）方法以主体理论和技术为基础,充分借鉴面向对象软件开发方法的思想,为开发分布式系统提供了较大通用性。文章研究了应用MaSE的建模技术,并采用开发工具Agent Tool构建了基于多Agent的无人机指挥控制系统。该系统具有自治性和协同性,从而为多无人机作战指挥控制模型建立提供了依据。     

一种基于Agent的武器装备保障性评估系统的设计

运用Agent技术设计了一种武器装备保障性评估系统。首先介绍了装备保障性评估的任务、功能和工作流程,然后研究了Agent的内部结构和工作原理;最后依据武器装备保障性评估流程,设计了保障性评估系统总体结构,阐述了运行原理。     

基于Agent复杂低空飞行行为建模与仿真

为探索复杂低空混合飞行态势特性,采用Agent技术研究复杂低空飞行建模与仿真。从低空飞行环境分析入手,构建低空环境Agent、通用航空器Agent及内部推理结构,采用Netlogo平台开发复杂低空飞行态势仿真验证系统。仿真结果表明,飞行量与飞行冲突、平均间隔存在相关关系：随着飞行量不断增加,飞行冲突缓慢增加且波动较小,平均间隔呈递减趋势;但当飞行量达到一定程度,飞行冲突迅速增加且波动加剧,平均间隔趋于稳定,表明低空能力达到饱和。     

基于空闲时间窗和多Agent的A-SMGCS航空器滑行路由规划

先进场面活动引导与控制系统(A-SMGCS)中的航空器滑行路由规划是一个典型NP难题。为解决航空器滑行路由规划的优化性和计算量之间的矛盾,提出一种基于空闲时间窗的路由规划方法,并利用多Agent系统(MAS)进行算法求解。首先,建立滑行资源图以对场面滑行区进行建模。其次,按照航班计划为航空器设置滑行优先级,并按优先级顺序依次规划路由,后规划的路由不破坏已有路由,即利用滑行路段的空闲时间窗进行规划。每次只需为一架航空器规划滑行路由,降低了问题的求解难度;通过搜索空闲时间窗获得路由使场面交通均衡分布,保证了路由规划的整体优化性。分析了空闲时间窗特性,指出空闲时间窗的可达性条件和避免同步资源交换冲突的条件。最后,设计MAS,把建立、维护和搜索空闲时间窗图的复杂集中式求解过程简化为通过路由管理Agent,航空器Agent和资源节点Agent相互协作实现对场面路由规划问题的分布式求解。仿真结果表明,设计的MAS能够快速找到空闲时间窗中的最优解;与固定预选滑行路径算法相比,航空器的平均滑行时间显著减少,最多可以节省19.6%的滑行时间。