基于多Agent的污水處理決策指導專家系統(tǒng)的研發(fā)

【摘要】：Agent理論融合和拓展了面向對象技術、分布式計算、人工智能等多個領域的理念,是近年來較為活躍的研究領域。其豐富內涵使人們對軟件設計有了新的認識,也為智能系統(tǒng)突破傳統(tǒng)專家系統(tǒng)結構框架提供了思想上和技術上的支持,為在更高水平上模擬人類智能活動提供了可能性。 本文以荷蘭政府贈款項目“中國西部小城鎮(zhèn)環(huán)境基礎設施建設經濟適用技術及示范工程”:基于多Agent的城市污水處理決策指導專家系統(tǒng)(重慶奉節(jié)公平鎮(zhèn)污水處理廠)的研發(fā)為中心展開論述。 首先介紹了Agent的基本概念和工作原理,多Agent系統(tǒng)(Multi-Agent System,MAS)的體系結構、通信和知識共享框架,MAS的技術特點和適用的問題域,并對目前污水處理專家系統(tǒng)應用領域中存在的困難進行了分析,指出將Agent理論與傳統(tǒng)專家系統(tǒng)技術相結合可以解決污水處理專家系統(tǒng)目前所面臨的問題。 其后討論了面向Agent設計和建模的相關問題,并對幾種具有影響的面向Agent軟件工程方法進行了分析和比較,結合本項目的實際情況,選定了MaSE作為指導本項目開發(fā)的主要軟件工程方法。 接下來,本文根據污水處理領域管理決策的特點,以系統(tǒng)目標為出發(fā)點,使用支持MaSE的建模工具AgentTool對系統(tǒng)進行了自頂向下的分析和設計,建立了基于多Agent的污水處理決策指導專家系統(tǒng)的軟件模型。 在探討MAS的實現方法時,本文采用遵循FIPA標準的JADE作為Agent平臺進行開發(fā)與調試。為使Agent具有推理能力,我們將JESS專家系統(tǒng)外殼與JADE相結合,從而提供了一種將專家系統(tǒng)技術與Agent技術相結合的實現方法。 通過對系統(tǒng)的調測,我們針對原型系統(tǒng)的缺陷和不足提出了改進方案,對人工神經網絡在多Agent系統(tǒng)中的應用、知識庫的管理等具體問題進行了簡要論述。 鑒于Agent理論、相關標準都還在發(fā)展之中,同時受到研究水平和條件的限制,還有許多問題未能深入探討,但文中對面向Agent設計和建模技術的研究、JADE與JESS相結合的開發(fā)方式的探討,為基于Agent的軟件開發(fā)提供了一條完整的實用化路線。其中涉及到的思想、方法,可為研究開放式、集成化的分布式智能系統(tǒng)提供一種新的可行的思路和借鑒。 【關鍵詞】：多Agent系統(tǒng) 專家系統(tǒng) 面向Agent軟件工程 MaSE JADE FIPA JESS
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2004
【分類號】：TP182
【目錄】：

• 中文摘要4-6
• 英文摘要6-12
• 1 緒論12-20
• 1.1 我國污水處理的現狀及問題12-13
• 1.2 國內外研究現狀13-18
• 1.2.1 人工智能技術的研究現狀和發(fā)展趨勢13-15
• 1.2.2 人工智能技術在污水處理領域的應用15-18
• 1.3 課題的來源和目的18
• 1.4 論文的主要工作18-20
• 2 多Agent系統(tǒng)理論概要20-38
• 2.1 MAS的基本思想20
• 2.2 什么是Agent20-23
• 2.2.1 Agent的概念20-21
• 2.2.2 Agent的特征21-23
• 2.3 Agent的認知模型23-25
• 2.3.1 Agent認知模型的要求23-24
• 2.3.2 Rao-Georgeff的BDI模型24-25
• 2.4 Agent的體系結構25-26
• 2.5 Agent間的通信26-32
• 2.5.1 Agent間的通信模式26-28
• 2.5.2 Agent通信語言28-31
• 2.5.3 Agent通信的本體論31-32
• 2.6 Agent之間的合作32-34
• 2.7 Agent與對象34-35
• 2.8 多Agent系統(tǒng)理論應用于污水處理專家系統(tǒng)的構想35-36
• 2.8.1 MAS求解方法的適用問題35-36
• 2.8.2 污水處理專家系統(tǒng)的特點36
• 2.9 本章小結36-38
• 3 面向Agent軟件工程與系統(tǒng)開發(fā)方法的選用38-50
• 3.1 面向Agent的方法學概述38-40
• 3.1.1 基本術語38
• 3.1.2 面向Agent軟件工程概觀38-40
• 3.2 幾種面向Agent的軟件工程方法40-47
• 3.2.1 面向對象方法擴充41-46
• 3.2.2 知識工程方法擴充46-47
• 3.3 選擇適用于本課題的開發(fā)方法47-49
• 3.3.1 面向對象方法擴充還是知識工程方法擴充47-48
• 3.3.2 Gaia還是MaSE48-49
• 3.3.3 是否使用AUML49
• 3.3.4 結論49
• 3.4 本章小結49-50
• 4 基于MaSE和agentTool的系統(tǒng)分析與設計50-67
• 4.1 原始需求50
• 4.2 捕獲目標(Capturing Goals)50-55
• 4.2.1 識別目標51
• 4.2.2 組織目標51-55
• 4.3 運用用例(Applying Use Cases)55-59
• 4.3.1 生成用例55-56
• 4.3.2 生成序列圖56-59
• 4.4 精煉角色(Refining Roles)59-61
• 4.5 生成Agent類(Creating Agent Classes)61-62
• 4.6 創(chuàng)建會話(Constructing Conversations)62-64
• 4.7 配置Agent(Assembling Agents)64-65
• 4.8 系統(tǒng)部署(System Deployment)65-66
• 4.9 本章小結66-67
• 5 參照FIPA標準的多Agent系統(tǒng)實現方法67-83
• 5.1 FIPA標準簡介67-74
• 5.1.1 FIPA組織及FIPA標準67-68
• 5.1.2 FIPA體系結構68-72
• 5.1.3 Agent管理72-74
• 5.1.4 Agent通信與交互74
• 5.2 用JADE實現Multi-Agent系統(tǒng)74-82
• 5.2.1 JADE平臺簡介74-77
• 5.2.2 生成JADE Agent--Agent類77-78
• 5.2.3 執(zhí)行任務--behaviour類78-80
• 5.2.4 Agent通信--ACLMessage類80-81
• 5.2.5 黃頁服務--DFService類81-82
• 5.3 本章小結82-83
• 6 基于JESS的專家推理的實現83-93
• 6.1 專家系統(tǒng)(ES)概述83
• 6.2 知識的獲取和表示83-88
• 6.2.1 系統(tǒng)所關心的知識84
• 6.2.2 知識表示方法的選擇84-86
• 6.2.3 本系統(tǒng)獲取的知識及其表示方法86-88
• 6.3 基于規(guī)則的推理方法的選擇88
• 6.4 選擇適當的專家系統(tǒng)開發(fā)工具88-92
• 6.4.1 JESS的知識表示和基本組成89-90
• 6.4.2 JESS中的Rete匹配算法和逆向推理機制90
• 6.4.3 用JESS開發(fā)專家系統(tǒng)90-92
• 6.5 本章小結92-93
• 7 系統(tǒng)測試與改進93-99
• 7.1 系統(tǒng)測試93
• 7.2 系統(tǒng)改進93-99
• 7.2.1 改進方向93-95
• 7.2.2 改進后的系統(tǒng)結構95-96
• 7.2.3 人工神經網絡在系統(tǒng)中的應用96-99
• 8 結論99-101
• 致謝101-103
• 參考文獻103-107
• 附錄107-108
• 作者在攻讀學位期間發(fā)表及錄用的學術論文107
• 作者在攻讀學位期間參與編寫的專著107
• 作者在攻讀學位期間參與的科研項目107-108

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