63、多智能体系统设计与AUML序列图表示

多智能体系统设计与AUML序列图表示

1. 多智能体系统设计任务

1.1 快递系统物流管理多智能体系统设计

设计一个用于管理快递系统物流的多智能体系统,该系统需要持续高效地接收和分配任务。每个任务包含取件和送件位置,以及优先级(1、2或3)。完成设计后,将该方法与物流领域的现有先进方法进行比较。

1.2 复杂系统中智能体交互问题及测试用例开发

在复杂系统中,多个智能体同时进行交互时,可能会导致竞态条件和死锁问题。然而,这些问题很难被发现和测试。需要思考如何开发可能揭示这些问题的测试用例。

2. AUML序列图表示

2.1 AUML序列图概述

AUML(Agent Unified Modeling Language)序列图符号是交互图的扩展,用于指定交互协议。每个智能体在序列图中有自己的生命线,消息用生命线之间的箭头表示,时间从上到下递增。交互协议放在一个框架内,协议名称显示在框架左上角的“标签”中。

例如,下面是一个简单的交互示例:

User 
System 
Query
Response
Example Protocol 

这个示例展示了用户智能体向系统智能体发送查询消息,然后系统智能体向用户智能体发送响应消息。

2.2 AUML序列图中的盒子类型

AUML主要通过盒子来指定替代、并行等情况。盒子是序列图中的一个区域,包含消息,并且可能包含嵌套盒子。每个盒子都有一个标签来描述其类型,不同类型的盒子

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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