基于智能Agent的动态协作任务求解PDF电子书下载

第1章　问题求解与任务求解 1

1.1　问题与任务 1

1.1.1　什么是问题 1

1.1.2　什么是任务 1

1.1.3　问题与任务之间的关系 1

1.2　问题求解与任务求解 2

1.2.1　问题求解的实现过程 2

1.2.2　任务求解的实现过程 3

1.3　从问题求解到任务求解 3

1.3.1　问题求解与人工智能 3

1.3.2　复杂问题的出现 4

1.3.3　“分而治之”策略的诞生 5

1.3.4　任务求解——问题求解的高级阶段 5

1.3.5　问题求解与任务求解的关系 6

第2章　智能Agent技术——复杂问题求解的新途径 8

2.1 智能Agent 8

2.1.1　什么是智能Agent 8

2.2.2　智能Agent的特点 9

2.2.3　智能Agent的分类 10

2.2.4　智能Agent的应用 11

2.2　多智能Agent系统 13

2.2.1 多智能Agent系统的出现及特点 13

2.2.2　智能Agent系统的应用及前景 13

2.3　智能Agent技术 14

2.3.1　智能Agent技术 14

2.3.2　智能Agent技术——复杂问题求解的新途径 16

2.3.3　协作问题求解与分布式人工智能 17

第3章　动态协作任务求解 18

3.1　动态协作任务求解 18

3.1.1　动态协作任务求解问题的出现 18

3.1.2 动态协作任务求解与分布式协作问题求解的区别 18

3.1.3　动态协作任务求解所面临的困难 19

3.2　任务求解理论基础 21

3.2.1 问题、任务的形式化定义 21

3.2.2　问题求解与任务求解过程的形式化描述 22

3.2.3　任务分解理论 23

3.2.4　任务求解的构造理论 25

3.2.5　任务求解描述逻辑 27

3.3　协作问题 29

3.3.1　什么是协作问题 29

3.3.2　个体与协作 29

3.3.3　协作、协调与协商之间的联系与区别 30

3.3.4　协作问题求解模型 31

3.4　组织结构的动态性 32

3.4.1　组织与结构 32

3.4.2　群体组织 33

3.4.3　组织智能的诞生 33

3.4.4　动态协作任务求解的组织动态适应性问题 36

3.5 时序活动逻辑关系-系统动态特征的描述工具 37

3.5.1　时序活动关系 37

3.5.2　时序活动关系图 39

3.5.3　时序活动逻辑关系和关系图的作用 43

第4章 基于智能Agent的动态协作任务求解机制 45

4.1　动态协作任务求解机制 45

4.1.1　动态协作任务求解机制的内涵及意义 45

4.1.2　动态协作任务求解模型 46

4.1.3　动态协作任务求解的实现过程 48

4.1.4　动态协作任务求解的具体实现阶段 49

4.2　面向任务求解Agent结构 50

4.2.1　BDI主体简介 50

4.2.2　面向任务求解的BDI主体结构 51

4.2.3　面向任务求解的BDI主体求解过程 52

4.3　基于活动的任务求解实现过程形式化描述 53

4.3.1　任务分析阶段 53

4.3.2　任务执行阶段 55

4.3.3　结果评估阶段 56

4.4　动态协作任务求解过程形式化描述 57

4.4.1　形式化基础 57

4.4.2　任务动态分配阶段 58

4.4.3　协作意愿的产生 59

4.4.4　协作群体形成 60

4.4.5　共同计划的制定 64

4.4.6　协作群体行动及结果评估 66

第5章 基于智能Agent的动态协作任务求解具体实现机制 68

5.1 基于智能Agent的协作机制 68

5.1.1　动态协作任务求解的机制内容 68

5.1.2　基于智能Agent的协作机制 68

5.1.3　协作机制研究简介 70

5.2　通信机制 70

5.2.1　通信机制包含的内容 71

5.2.2　通信语言与协议 71

5.2.3　智能Agent的通信方式 74

5.3　协商机制 74

5.3.1　协商问题的理论 75

5.3.2　协商机制 75

5.4　学习机制 77

5.4.1　智能Agent的学习机制 77

5.4.2　智能Agent群体的学习机制 78

5.4.3　智能Agent系统的学习机制 79

5.4.4　学习的方法 81

第6章　系统动态自重构——提高组织动态适应性的新途径 82

6.1　系统动态自动重构思想 82

6.1.1　现有问题求解系统构造方法的不足 82

6.1.2　组织动态适应性问题研究简介 83

6.1.3　系统自重构思想提出 84

6.2　基于智能Agent的系统自重构方法理论基础 84

6.2.1　Agent融合与分解的形式化定义 85

6.2.2　基于Agent融合与分解的系统重构的可行性 86

6.3　基于智能Agent的系统自重构实现基础 87

6.3.1 系统重构控制模型的提出 88

6.3.2　组件式BDI主体结构 90

6.4　组件式BDI的智能Agent融合与分解 94

6.4.1　输入表示 94

6.4.2　控制决策 98

6.4.3　决策执行 100

6.4.4　基于智能Agent融合与分解的系统自重构方法的特点 104

第7章 智能Agent信息整合动态协作任务求解系统实现 105

7.1　信息整合问题概述 105

7.1.1　信息整合的定义及基本功能 105

7.1.2　信息整合的四个层面 107

7.1.3　信息整合的迫切性 108

7.2　信息整合问题分析 109

7.2.1　信息整合实现过程分析 109

7.2.2　信息整合系统研究简介 112

7.3　基于智能Agent的信息整合动态系统分析 114

7.4　动态信息整合系统组成及功能介绍 117

7.4.1　组的概念及基本结构 117

7.4.2　各Agent组功能结构介绍 118

7.4.3　几个特殊结构的组功能结构介绍 123

7.5　各Agent相互作用关系及表示 128

7.5.1　全局数据模型生成过程 128

7.5.2　局部数据模型的生成过程 130

7.5.3　环境信息控制交互过程 130

7.5.4　系统的特点分析 132

7.5.5　系统形式化描述的基本概念 133

第8章　基于智能Agent的铁路信息整合任务求解机制 136

8.1　铁路信息整合国内外研究综述 136

8.2　铁路信息资源现状分析 138

8.2.1　现有铁路信息资源结构分析 138

8.2.2　现有铁路信息资源分布和利用上存在的问题 138

8.2.3　铁路信息整合总体功能实现架构 140

8.3　基于智能Agent的铁路信息整合总体实现方案 142

8.3.1　部、各路局及各站段信息整合中心的功能结构 142

8.3.2　基于智能Agent技术的铁路信息整合方案 143

8.4　铁路信息整合机制研究 145

8.4.1　纵向整合要求实现机制 145

8.4.2　横向整合要求实现机制 147

8.5　基于智能Agent的数据挖掘在铁路信息整合方案中的实现 148

8.5.1　基于智能Agent数据挖掘模型 148

8.5.2　数据挖掘在铁路信息整合方案中具体实现 150

8.6　基于智能Agent的铁路信息整合方案特点 152

结束语 154

参考文献 155