gin88的博客

本文提出了一种基于Petri网和代理的分布式网络安全建模方法，结合Mulan和Capa架构以及Paose软件开发方法，构建了一个名为模型零的原型系统。该方法通过将全局安全策略本地化并自动转换为网络安全组件（NSC）的配置，实现了对分布式网络的安全管理。文章详细介绍了Herold项目的背景、概念模型、技术架构及用例实现，并展示了如何利用Renew工具支持系统建模与仿真。相比传统边界防护模型，该方法提升了安全性、灵活性和可维护性，未来可扩展至复杂网络环境并融合人工智能等技术以增强防护能力。

本文探讨了基于案例推理（CBR）的代理在体育博彩市场中的价格预测应用。通过分析2008-2009赛季英超联赛的真实数据，构建了一个以‘总进球数是否超过2.5个’为目标市场的预测模型。CBR代理通过采集赛事关键属性（如时间、比分、市场价格等），建立案例库，并利用相似性匹配机制预测未来价格走势。实验结果表明，随着案例库规模增大，预测准确性显著提升，在短期内价格方向预测成功率可达70%以上。研究验证了体育赛事中价格演变模式的可学习性，展示了CBR方法在动态博彩市场中的潜力，并提出了未来在多体育项目扩展、影响因素挖

本文评估了三种学习驱动的智能体建模方法——XCS、Q-学习和前馈神经网络（FFNN），分析其在多智能体模拟中的适用性与优劣，指出XCS在规则可解释性和泛化能力方面的优势。同时，探讨了体育博彩市场的价格形成机制与交易流程，提出基于案例推理（CBR）的智能体用于预测价格走势，实现不依赖赛事结果的交易盈利。进一步分析了CBR的工作流程及其在历史模式识别中的优势，并展望将学习技术融合应用于复杂场景与实时数据处理的未来研究方向。

本文评估了三种学习驱动的建模技术——学习分类器系统（XCS）、Q-学习和前馈神经网络（FFNN）在多智能体仿真中的适用性。针对行人疏散场景的实验表明，不同技术在知识表示、泛化能力、收敛速度和可解释性等方面各有优劣。文章详细分析了各技术的特点，提出了实际应用建议，并指出了未来研究方向，包括技术扩展、参数优化、行为知识提取改进及多技术融合，为复杂系统中智能体行为建模提供了方法论支持。

本文提出了一种面向自主代理的偏好学习方法，旨在使代理能够基于相似对象的已有偏好，动态学习新对象的属性偏好（如首选状态或实现方式）。该方法采用基于实例的学习思想，结合修改的异构欧几里得-重叠度量（HEOM）与属性加权机制，并引入综合相似度度量，有效提升了偏好学习的准确性与灵活性。通过在智能家居、智能客服和推荐系统等场景的应用分析，展示了其广泛适用性。文章还提供了详细的算法流程、评估结果及与其他方法的对比，指出未来在自动化属性建模与真实数据验证方向的发展潜力。

本文探讨了自主代理的偏好生成机制与多代理系统在动态网络环境下的挑战。重点分析了智能代理如何基于动机生成反应性和主动性偏好，并提出通过‘偏好学习’提升代理在未知环境中的适应性。针对P2P网络中节点不稳定的问题，讨论了协议中断、代理消失和数据迁移等挑战，提出面向协商的联盟形成方法。同时介绍了偏好选择策略及多代理系统中的偏好共享、冲突解决与联合目标生成机制。实验验证了偏好学习在智能家庭场景中的有效性，并展望了情感因素引入、跨领域应用和系统扩展性等未来方向。

COLYPAN 是一个基于多智能体系统（MAS）和对等（P2P）架构的协作学习项目管理平台，旨在支持分布式学习者与导师在项目驱动的学习环境中高效协作。系统通过多种人工代理（如 a TEACH、a ACTIV、a KB 等）实现学习活动监控、知识管理、小组动态协调与工具使用统计，帮助导师实时掌握学习进度并提供干预支持。采用 Madkit 多智能体平台构建，具备自主性、去中心化、合作性和动态性特点，适用于软件工程等课程的教学实践。博客介绍了系统架构、代理角色、小组工作流程、实际案例及未来优化方向，展示了其在促进

本文探讨了社交强化学习与项目管理协作学习系统的理论与应用。在社交强化学习方面，研究了kt序列的收敛性及其在市场经济模拟中的表现，实验表明具有社会意识的代理在动态环境中具备更强的适应能力。在协作学习系统方面，提出了基于ICT的MAETIC教学方法和COLYPAN对等网络系统架构，支持项目驱动的学习过程管理和多角色协同。未来研究将聚焦于状态聚合优化、Q矩阵自适应调整、社会代理比例调控以及系统在多样化学习场景中的扩展与集成。

本文探讨了在动态、开放和异构环境中，基于社会交互的强化学习方法如何实现智能体的自适应行为。通过引入社会强化机制，智能体能够在无中央控制的情况下，依据其他智能体的反馈调整其探索策略，从而实现对环境变化的自主适应。文章分析了上下文感知路由中的协同效应，提出了社会强化驱动的Q学习框架，并证明了其在特定条件下的收敛性。模拟结果表明该方法能有效平衡探索与利用，具备应用于交通控制、智能电网等复杂系统的潜力，同时指出了当前在计算成本与交互复杂性方面的局限及未来优化方向。

本文提出了一种基于自由时间窗口图的上下文感知路由规划算法，用于解决多智能体环境下的无冲突路径规划问题。与传统的固定路径调度方法相比，该算法能够动态选择路径并综合考虑已有智能体的计划，在工期和联合计划成本方面均表现出更优性能。实验在史基浦机场、晶格网络和随机图等多种基础设施上进行，结果表明上下文感知路由在500个智能体规模下仍能在数秒内完成规划，且成本接近理论下限。文章还分析了固定路径调度因路径相似性导致的局限性，并探讨了未来结合机器学习与协同规划的研究方向。

本文探讨了分布式代理环境在普适医疗和上下文感知路线规划在交通领域的应用。在医疗方面，结合体域网与看护者溯因代理，实现对患者生理数据的实时监测与基于溯因逻辑的智能诊断，尤其针对妊娠糖尿病的动态评估。在交通领域，提出一种基于空闲时间窗口图搜索的上下文感知路线规划（CARP）算法，用于多代理运输系统中的无冲突最优路径规划，相较于固定路径调度方法，在机场滑行道和自动导引车等场景中展现出更优性能。文章还对比了不同方法的复杂度与效果，并展望了未来在传感器技术、诊断算法优化及交通算法效率提升等方面的研究方向。

本文探讨了竞争对运输行业服务质量与成本的影响，并研究了基于分布式代理环境的医疗监测系统在妊娠期糖尿病孕妇持续监护中的应用。通过实验验证，发现企业竞争能显著提升服务质量但增加成本，而单一企业在同等服务质量下成本更低。在医疗领域，基于GOLEM平台的普适医疗基础设施实现了高效、低功耗的个性化监测，具备良好的扩展性与智能化潜力。文章还展望了两个领域的优化方向与跨领域借鉴意义。

本文探讨在需求响应式交通（DRT）中引入多公司在服务质量（QoS）上竞争的机制，以解决当前服务中QoS难以长期保证的问题。通过基于反向密封第二价格拍卖的QoS投标机制，并结合在线优化与蒙特卡罗模拟进行行程插入与利润预测，研究发现该方法能在不显著增加成本的前提下显著提升服务质量。模拟结果表明，相比单公司模式，多公司竞争有效提高了平均QoS，实现了成本、服务与利润的平衡，为DRT系统的可持续运营提供了新思路。

本文探讨了代理、组件和主动对象三种软件范式的特点，提出并详细介绍了融合其优势的主动组件概念。主动组件结合自主执行与管理执行，支持消息和方法调用两种交互方式，具备分层结构设计能力，并可在Jadex AC平台上实现。文章通过工作流管理系统示例展示了其应用，展望了在物联网、供应链、金融、医疗等领域的广泛应用前景，并总结了开发中的关键注意事项，为主动组件的理论研究与工程实践提供了系统性参考。

本文探讨了多智能体系统（MAS）互操作性的增强方法及其在企业供应链中的应用，通过SoaML到Pim4Agents的模型转换实现面向服务架构向智能体系统的自动化映射。同时提出主动组件这一融合智能体与软件组件优势的新概念，具备自主性、可管理性和广泛适用性，适用于复杂分布式系统的构建。结合Jadex基础设施的应用示例表明，该方法在提升系统灵活性、可扩展性和智能化执行方面具有显著优势。

本文提出了一种模型驱动的方法，用于实现面向服务架构（SOA）与多智能体系统（MAS）的集成。通过将OMG标准化的SoaML元模型转换为MAS平台无关模型Pim4Agents，利用SHAPE项目的模型转换架构和ATL语言实现模型到模型的转换，并结合钢铁行业的实际场景验证了该方法的有效性。该方法提高了系统的互操作性、灵活性和可扩展性，为SOA与MAS的融合提供了标准化、实用化的解决方案。

本文介绍了基于Petri网的软件工具Oredi，用于多智能体系统中Sonar组织模型的创建与部署。Oredi支持从建模到部署的一体化流程，通过组织位置代理（OPA）和组织成员代理（OMA）的网络实现正式组织的分布式表示。文章详细阐述了组织网构建、团队形成、OPA/OMA部署机制、成员分配流程，并分析了其技术优势，包括分布式架构、平台独立性、加密通信和本体支持。同时探讨了在企业管理、供应链、医疗和交通等领域的应用潜力，并提出了未来在团队功能扩展、技术集成和用户体验优化等方面的发展方向。

本文探讨了通过激励机制诱导智能体实现理想行为的方法，并介绍了基于Petri网的组织模型创建与部署工具Sonar/Oredi。激励机制利用Q学习和效用比较算法动态调整环境属性，有效引导智能体行为，在不同实验场景下均优于固定规范系统。Sonar提供形式化的组织建模框架，Oredi支持将其部署为多智能体系统，二者结合实现了从组织设计到系统实现的无缝衔接，适用于电子机构、分布式系统和智能交通等领域，具有广泛的应用前景。

本文提出了一种基于激励机制的多智能体系统（MAS）行为诱导方法，旨在解决传统惩罚/奖励规范因智能体不敏感而失效的问题。通过构建激励器中介架构，利用Q-学习监控并估计智能体偏好，动态调整动作后果以引导智能体在追求自身效用最大化的同时提升系统全局效用。文章详细阐述了激励机制的设计流程，包括偏好发现、动作选择、激励生成与评估，并提出了未来在复杂环境建模、多智能体交互和动态适应性方面的改进方向。

本文提出了一种基于分级BDI架构的智能体模型，通过引入规范上下文（NC）和识别上下文（RC），使智能体能够从环境中动态获取并审议构成性、道义性和义务性规范。结合分级逻辑表示信念、欲望与意图的程度，智能体可在冲突或不确定情境下进行自主决策。通过桥接规则将感知到的规范转化为推理规则，并更新心理状态，进而影响行为选择。在m-Water案例中验证了该模型能根据干旱严重程度灵活调整灌溉策略，提升整体资源利用效率。同时，设计激励基础设施以诱导自利智能体表现出符合系统目标的理想行为。研究还比较了现有方法如BOID与EMI

本文探讨了多智能体系统中的声誉机制与规范审议方法。在声誉机制方面，综合了四种代表性方法的优势，提出了更精确的反馈评估与激励机制，同时分析了虚假反馈检测、匿名身份重入和智能体勾结等问题及其解决思路。在规范审议方面，提出了一种扩展的分级BDI智能体架构，通过引入识别上下文和规范上下文，使智能体能够动态识别并审议构成性与道义性规范，并在m-Water场景中验证了其有效性。实验结果表明，该架构能有效支持智能体在规范约束下的合理决策。最后，文章对比了相关工作，总结了当前方法的优势与不足，并展望了未来优化方向。

本文深入解析了多智能体系统中的典型声誉机制及其激励方式，包括Liu和Issarny、Jøsang和Ismail、Buchegger和Boudec以及Jurca和Faltings的模型。文章对比了不同机制在评级类型、诚实反馈引出方式和激励策略上的差异，分析了三种主要激励类型：诚实评估者获得更多信息、评级影响力基于历史行为、对准确评估进行支付，并探讨了各机制的适用场景。最后，展望了声誉机制未来在技术融合、激励创新和跨领域应用方面的发展趋势。

本文探讨了可解释BDI代理与多智能体系统中声誉激励机制的研究进展。在可解释BDI代理方面，研究分析了不同行动类型所需的解释方式，并提出了四条开发指导原则，旨在提升用户对代理行为的理解。在声誉激励机制方面，重点介绍了Liu和Issarny的激励兼容机制及其他典型方法（如基于奖励、惩罚及混合机制），并通过流程图展示了其计算逻辑与应用场景。文章还总结了这些机制在电子商务、共享经济和社交网络中的应用及其面临的挑战，包括反馈真实性、公平性和可扩展性问题。整体为构建可信、透明的智能代理系统提供了理论支持与实践方向。

本文探讨了在BDI智能体中为不同动作类型提供最佳解释的方法。基于信念-愿望-意图（BDI）模型，研究提出了三种解释算法：以父目标解释（算法I）、以启用条件解释（算法II）和以下一行动解释（算法III），分别适用于All、One和Seq类型的行动。通过在烹饪智能体上的用户实验，采用10x3组间设计评估解释的有用性和自然性。结果表明，算法类型对感知有用性有显著影响，算法I整体表现最优，但不同类型的动作需要匹配不同的解释策略。交互效应分析支持了‘不同动作需要不同解释’的假设，且解释的自然性与有用性显著正相关。研究

本文研究了实时多智能体系统功能需求的形式化规范方法，结合实时Maude与扩展Agent UML，提出从AUML图到RT-Maude形式化描述的转换流程，并通过供应链管理案例验证了该方法的有效性。同时，探讨了可解释BDI智能体的构建，提出根据不同动作类型生成相应解释的算法，并通过用户实验验证了解释的有用性与自然性。最后，展望了将形式化方法与可解释智能体结合在复杂系统中的应用前景。

本文介绍了平台中立代理的模型驱动开发方法及其在实时多代理系统（RT-MAS）中的应用。通过MDD方法，利用PIM4Agents模型自动生成MaDL和ProtDL规范，并借助Malaca框架实现跨平台部署，显著降低了开发成本并优化了代码执行效率。同时，提出一种将扩展AUML图转换为RT-Maude形式化规范的新方法，结合图形建模与形式验证，有效支持RT-MAS的功能、静态与动态需求描述，提升了系统一致性与可靠性。该方法特别适用于普适计算环境下的复杂分布式系统开发。

本文探讨了复杂多智能体系统（MAS）在设计与开发过程中面临的挑战，特别是在环境智能（AmI）和车载自组织网络（VANET）等异构、分布式环境中的互操作性、可扩展性和平台多样性问题。提出基于Malaca架构的模型驱动开发（MDD）方法，通过统一的平台中立智能体架构和一组转换规则，实现跨平台智能体的自动生成与部署。该方法利用PIM4Agents作为平台独立模型，结合MaDL和ProtDL语言完成从设计到实现的映射，显著简化开发流程、提升系统互操作性与扩展性。文中以VANET为案例，详细展示了智能体生成流程，并对

本文综述了第8届国际多智能体系统技术研讨会（MATES 2010）的主要内容，涵盖多智能体系统的决策机制、模拟挑战、模型规范、工具架构及实际应用。通过对特邀报告和18篇常规论文的深入解读，分析了模型与规范、信任机制、协调学习等领域的研究进展，并探讨了各方向之间的关联性。文章进一步总结了多智能体系统技术在跨领域融合、智能化、分布式协作等方面的发展趋势，提出了未来在复杂系统模拟、认知决策、安全隐私及广泛应用场景中的研究方向，展示了该领域强大的发展潜力和广阔的应用前景。