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公开(公告)号:CN104765644B
公开(公告)日:2018-05-04
申请号:CN201510155836.3
申请日:2015-04-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能体Agent的资源协作演化系统及方法,可用于指挥控制领域中,满足用户灵活调配资源的需求。本发明的系统包括由开发工具、全局管理工具、资源监控中心组成的主控计算机,以及由开发工具、资源智能体Agent管理工具组成的多台非主控计算机。本发明的资源协作演化方法,通过资源智能体Agent调用负载均衡方法以及资源智能体Agent的状态评价机制,实现了系统的动态协调和演化。本发明解决了指挥控制中遇到的协作关系、资源状态和数据量多变的问题,提高了用户在指挥控制中资源统筹调配的能力,更好的辅助用户合理决策。
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公开(公告)号:CN104765644A
公开(公告)日:2015-07-08
申请号:CN201510155836.3
申请日:2015-04-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能体Agent的资源协作演化系统及方法,可用于指挥控制领域中,满足用户灵活调配资源的需求。本发明的系统包括由开发工具、全局管理工具、资源监控中心组成的主控计算机,以及由开发工具、资源智能体Agent管理工具组成的多台非主控计算机。本发明的资源协作演化方法,通过资源智能体Agent调用负载均衡方法以及资源智能体Agent的状态评价机制,实现了系统的动态协调和演化。本发明解决了指挥控制中遇到的协作关系、资源状态和数据量多变的问题,提高了用户在指挥控制中资源统筹调配的能力,更好的辅助用户合理决策。
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公开(公告)号:CN104731603A
公开(公告)日:2015-06-24
申请号:CN201510155624.5
申请日:2015-04-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明公开了一种面向复杂环境的系统自适应动态演化方法,可用于集成开发支持自适应动态演化的系统,动态适应不断变化的用户需求和环境。本发明实现了基于事件机制的全局演化、基于自学习机制的局部演化和抗毁策略。全局演化控制系统的整体协作关系,局部演化控制系统集成单元功能变化,抗毁策略实现功能智能体Agent的自恢复。本发明克服了现有技术功能智能体Agent不能自主学习,无法及时处理功能智能体Agent毁坏以及不能应对实时变化的复杂环境的缺点,使本发明更能满足用户实际的演化需求。
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