Jerry的专栏

本文探讨了基于代理的流程管理系统中的责任委派策略。该系统通过多代理架构实现高效的流程管理，利用合同网协议进行任务委派，并结合统计方法选择最优个体。同时，系统引入参数估计和异常识别机制，以动态优化决策过程。文章还分析了系统的灵活性、效率优势以及面临的挑战，并展望了未来发展方向。

本文探讨了自动化控制系统（ACS）在棒材轧机工厂中的应用，重点分析了其应对设备磨损和故障的补偿策略，并通过模拟测试和现场试验验证了ACS的有效性。此外，还介绍了多代理系统中责任委托的实现方式及其对业务流程管理的意义。研究表明，ACS能够显著提升生产系统的适应性和灵活性，为复杂制造环境提供可靠的控制方案。

本文探讨了市场网络资源分配和自主协作工厂控制两个重要主题。在资源分配方面，比较了Tˆatonnement Process和Non-Tˆatonnement Process在不同计算阶段和环境变化下的性能，提出了在不同条件下选择合适方法的策略。在自主协作工厂控制部分，介绍了基于代理的自主协作系统（ACS）的架构及其在制造生产线中的应用，展示了其在灵活性、合作性和容错性等方面的优势。最后，文章展望了未来在交易规则优化和分布式资源分配中的研究方向。

本文探讨了基于非瓦尔拉斯过程的市场网络资源分配方法，旨在解决动态环境中传统瓦尔拉斯过程因计算耗时导致分配过时的问题。通过对比两种过程的特点和实验结果发现，非瓦尔拉斯过程能够在计算过程中动态调整资源分配，适应快速变化的环境，从而更有效地满足用户偏好并实现帕累托最优。实验表明，在动态环境中，非瓦尔拉斯过程表现出更好的适应性和效率，而在静态环境中，瓦尔拉斯过程在有足够时间达到均衡的情况下仍具有优势。

本博文探讨了基于用例的智能体行为规范研究，重点分析了在军事空战模拟系统中如何通过用例分析识别参与者、定义用例并记录智能体行为。文章结合信念-愿望-意图（BDI）智能体模型和人在回路变体系统，展示了用例分析与多智能体系统设计的紧密联系，并讨论了应对更复杂系统的挑战及未来研究方向。

本文介绍了一种基于用例分析的方法，用于指定智能代理系统的行为需求。通过扩展统一建模语言（UML），该方法结合了面向对象开发技术，帮助开发者从用户和代理的视角更清晰地理解和建模系统需求。文章详细描述了识别代理和用例的步骤，并提供了一个多代理空战模拟的案例研究，展示了该方法的实际应用。最后，总结了用例分析在代理系统开发中的优势，并展望了未来的研究方向。

本文解析了使用SimpleTeam扩展框架对协调代理行为进行规范的方法。重点介绍了角色定义、子团队活动协调机制，并通过追捕游戏示例展示了团队建模的具体实现。文章还讨论了SimpleTeam框架的优势与局限性，包括缺乏自动化团队组建、故障检测与恢复机制以及角色定义的不完善等问题。最后提出了该框架的改进方向和潜在应用领域。

本文深入探讨了信息收集代理（IGA）的安全传输与路由结构保护机制，以及团队导向编程中的SimpleTeam框架。在信息收集代理方面，分析了现有方法的局限性，并提出改进策略以增强安全性和健壮性。针对团队协作编程，介绍了SimpleTeam框架的设计目标、团队构造和角色构造等关键概念，强调其轻量级和高效的特性。此外，还展望了信息收集代理的未来发展方向，包括性能优化、协议研究、容错能力提升等内容。整体展示了代理技术与团队协作在复杂系统中的应用前景。

本文探讨了信息收集代理的安全路由结构，从简单路由结构到基于多代理合作的安全且健壮的路由模型。文章详细描述了不同路由结构的设计原理、工作机制以及在主机故障和恶意攻击场景下的应对策略。同时分析了这些结构在安全性、健壮性和性能开销等方面的优劣，并通过对比表格帮助读者更直观地理解其差异。此外，还介绍了该技术在电子商务、金融市场分析和医疗数据收集等领域的应用流程和前景。最后展望了未来的研究方向，包括降低性能开销、智能路由规划及跨领域适配等。

本文探讨了网络社区支持系统中的Shine平台与信息收集代理的安全保障机制。Shine平台通过灵活的多智能体架构和丰富的接口库，为社区组织者提供了更高效的用户交互和数据共享方式。同时，针对信息收集代理在互联网上面临的路由安全问题，文中提出了一种新的安全路由结构，具备增强的安全性、鲁棒性和路由灵活性。文章还分析了其在电子商务和入侵检测系统等领域的应用，并展望了未来技术的发展方向。

本文介绍了基于多智能体平台Shine构建网络社区支持系统的方案。通过Shine平台，可以高效开发和集成各类网络社区应用，尤其是社区组织者这一工具，它以可视化方式帮助用户发现兴趣社区并实现动态交互。Shine采用多智能体架构，具备灵活的模块设计，能够处理多种用户模型、支持智能体间协作、提供通信功能，并适应社区形成的动态变化。文章还展望了未来的发展方向，包括增强数据分析能力、完善隐私保护机制以及实现跨平台社区集成，旨在为用户提供更加丰富、便捷和安全的社区体验。

本文分享了基于新西兰分布式信息系统（NZDIS）项目开发智能体架构的经验。重点探讨了初始架构设计、在实际应用中发现的问题以及后续改进建议。文章分析了智能体架构开发中的关键要点，如控制与管理工具、消息内容处理和对话支持，并提供了智能体架构开发的流程建议。通过对比现有架构，总结了不同方案的优劣，同时展望了未来智能体技术的发展方向，为相关领域的研究人员和开发者提供了重要参考。

本博文探讨了多智能体系统中不同理性假设水平对学习性能的影响，通过左右游戏、重复囚徒困境和扑克游戏等实验分析了智能体在协同学习中的表现。同时，博文还介绍了智能体架构的开发背景与实际应用，讨论了其局限性与未来发展方向。研究强调了任务复杂性对智能体性能的影响，并提出了对随机对手场景和深层次理性假设的未来研究方向。

本博客探讨了多智能体协同学习中不同层次的理性假设对学习效果的影响。通过分析扩展式博弈中的强化学习方法和实验结果，研究发现较高层次的理性假设在某些情况下能够加速收敛、提高性能，但在其他情况下可能产生负面影响。因此，在实际应用中需根据博弈的具体情况选择合适的理性假设层次和学习策略。

本博客探讨了基于论证的智能体系统的推理方法及其应用。重点介绍了合作推理、冲突解决推理和辩证推理三种核心推理方法，并详细解析了其在多智能体论证协议中的实现过程。此外，博客还展示了该系统在社会问题、电子商务、软件设计等多个领域的广泛应用前景。未来，计划将智能体的心理状态模拟、定量与定性推理结合等方向纳入研究范围，以推动智能体系统向更高层次的智能化发展。

本文探讨了论证作为一种社会计算范式的潜力，提出了一种基于论证的代理系统模型。通过结合扩展逻辑编程和辩证逻辑，构建多范式逻辑框架，实现冲突解决推理、辩证推理和合作推理，以达成代理之间的共识。文章还介绍了论证协议的设计，并讨论了其在电子商务、智能交通、医疗决策和社会网络等领域的应用前景与可行性。

本文探讨了在不确定与风险环境下，基于可信第三方调解的智能体谈判机制。重点分析了补偿和担保两种通信行为在谈判过程中的作用，以及不同风险偏好（风险中性、风险厌恶、风险寻求）对谈判结果的影响。通过具体示例和预期效用计算，展示了谈判协议的运行流程及其性质，并讨论了未来改进方向，如引入学习机制和更精细的约束机制，以提升谈判的稳定性和效率。

本文探讨了多智能体系统和不确定风险下智能体谈判的相关研究。在多智能体系统实验中，通过不同设置分析了任务处理的成功率、子任务处理时间以及松散联盟的稳定性，发现组合设置（如B+C或B+C+D）能够显著提升系统性能。而在不确定风险下的谈判研究中，基于货币收益矩阵和不同风险偏好类型（风险厌恶、风险中性和风险寻求）的智能体行为建模，提出了一种不依赖可信第三方的谈判机制，并结合示例说明了风险偏好对决策的影响。研究为设计高效的多智能体系统和解决不确定环境下的谈判问题提供了理论支持和实践指导。

本文探讨了基于松散联盟机制的多智能体系统的动态特性，提出利用主观信息和松散联盟来优化智能体之间的协作。通过实验分析不同设置下系统的任务分配效率及信息收集能力，结果表明该方法能够显著提高系统效率。研究还展望了未来在更新规则优化、应用场景扩展以及智能体学习能力引入等方面的方向。

本文探讨了在动态组织的多智能体系统（MAS）中，如何利用基于面向对象概念（如封装和多态）的协调策略来提高系统的灵活性。文章分析了几种常见的协调技术，包括协商、仲裁、投票和自我修改，并从约束条件、成本和解决方案质量等方面进行了比较。通过策略设计模式，协调机制被抽象表示为可复用的组件，使智能体能够根据具体情况动态选择最合适的策略。研究强调了协调策略在不同领域中的适用性以及智能体自主调整交互规范的能力，从而提升整体系统性能。

本文探讨了分布式系统中多种协调机制和策略，包括投票、自我修改、协商与仲裁等，并分析了它们在约束、成本及解决方案质量方面的差异。通过面向对象的封装和多态概念，以及策略设计模式，对协调策略进行了有效表示。此外，文章还介绍了如何根据具体情况选择最合适的策略，强调了基于效用的动态决策和排序关系在策略选择中的重要性。最后，通过一个示例演示了策略选择的具体过程，帮助代理在不同情况下做出更明智的决策。

本文探讨了多智能体系统（MAS）中智能体的协调决策与策略选择问题。介绍了常见的协调技术，如协商、仲裁、投票和自我修改，并分析了它们在不同场景下的优缺点和适用性。同时，文章提出了一种基于策略设计模式的协调策略表示方法，通过封装和多态性实现策略的动态切换。策略选择机制结合了基于效用的动态决策和排序关系方法，综合考虑策略要求、执行成本和解决方案质量等因素。文章最后讨论了实际应用中需要考虑的环境动态性、智能体能力差异和问题复杂性，并给出了不同场景下的策略选择建议。