基于多Agent的污水处理决策指导专家系统的研发

【摘要】：Agent理论融合和拓展了面向对象技术、分布式计算、人工智能等多个领域的理念,是近年来较为活跃的研究领域。其丰富内涵使人们对软件设计有了新的认识,也为智能系统突破传统专家系统结构框架提供了思想上和技术上的支持,为在更高水平上模拟人类智能活动提供了可能性。 本文以荷兰政府赠款项目“中国西部小城镇环境基础设施建设经济适用技术及示范工程”:基于多Agent的城市污水处理决策指导专家系统(重庆奉节公平镇污水处理厂)的研发为中心展开论述。 首先介绍了Agent的基本概念和工作原理,多Agent系统(Multi-Agent System,MAS)的体系结构、通信和知识共享框架,MAS的技术特点和适用的问题域,并对目前污水处理专家系统应用领域中存在的困难进行了分析,指出将Agent理论与传统专家系统技术相结合可以解决污水处理专家系统目前所面临的问题。 其后讨论了面向Agent设计和建模的相关问题,并对几种具有影响的面向Agent软件工程方法进行了分析和比较,结合本项目的实际情况,选定了MaSE作为指导本项目开发的主要软件工程方法。 接下来,本文根据污水处理领域管理决策的特点,以系统目标为出发点,使用支持MaSE的建模工具AgentTool对系统进行了自顶向下的分析和设计,建立了基于多Agent的污水处理决策指导专家系统的软件模型。 在探讨MAS的实现方法时,本文采用遵循FIPA标准的JADE作为Agent平台进行开发与调试。为使Agent具有推理能力,我们将JESS专家系统外壳与JADE相结合,从而提供了一种将专家系统技术与Agent技术相结合的实现方法。 通过对系统的调测,我们针对原型系统的缺陷和不足提出了改进方案,对人工神经网络在多Agent系统中的应用、知识库的管理等具体问题进行了简要论述。 鉴于Agent理论、相关标准都还在发展之中,同时受到研究水平和条件的限制,还有许多问题未能深入探讨,但文中对面向Agent设计和建模技术的研究、JADE与JESS相结合的开发方式的探讨,为基于Agent的软件开发提供了一条完整的实用化路线。其中涉及到的思想、方法,可为研究开放式、集成化的分布式智能系统提供一种新的可行的思路和借鉴。 【关键词】：多Agent系统 专家系统 面向Agent软件工程 MaSE JADE FIPA JESS
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2004
【分类号】：TP182
【目录】：

• 中文摘要4-6
• 英文摘要6-12
• 1 绪论12-20
• 1.1 我国污水处理的现状及问题12-13
• 1.2 国内外研究现状13-18
• 1.2.1 人工智能技术的研究现状和发展趋势13-15
• 1.2.2 人工智能技术在污水处理领域的应用15-18
• 1.3 课题的来源和目的18
• 1.4 论文的主要工作18-20
• 2 多Agent系统理论概要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的认知模型23-25
• 2.3.1 Agent认知模型的要求23-24
• 2.3.2 Rao-Georgeff的BDI模型24-25
• 2.4 Agent的体系结构25-26
• 2.5 Agent间的通信26-32
• 2.5.1 Agent间的通信模式26-28
• 2.5.2 Agent通信语言28-31
• 2.5.3 Agent通信的本体论31-32
• 2.6 Agent之间的合作32-34
• 2.7 Agent与对象34-35
• 2.8 多Agent系统理论应用于污水处理专家系统的构想35-36
• 2.8.1 MAS求解方法的适用问题35-36
• 2.8.2 污水处理专家系统的特点36
• 2.9 本章小结36-38
• 3 面向Agent软件工程与系统开发方法的选用38-50
• 3.1 面向Agent的方法学概述38-40
• 3.1.1 基本术语38
• 3.1.2 面向Agent软件工程概观38-40
• 3.2 几种面向Agent的软件工程方法40-47
• 3.2.1 面向对象方法扩充41-46
• 3.2.2 知识工程方法扩充46-47
• 3.3 选择适用于本课题的开发方法47-49
• 3.3.1 面向对象方法扩充还是知识工程方法扩充47-48
• 3.3.2 Gaia还是MaSE48-49
• 3.3.3 是否使用AUML49
• 3.3.4 结论49
• 3.4 本章小结49-50
• 4 基于MaSE和agentTool的系统分析与设计50-67
• 4.1 原始需求50
• 4.2 捕获目标(Capturing Goals)50-55
• 4.2.1 识别目标51
• 4.2.2 组织目标51-55
• 4.3 运用用例(Applying Use Cases)55-59
• 4.3.1 生成用例55-56
• 4.3.2 生成序列图56-59
• 4.4 精炼角色(Refining Roles)59-61
• 4.5 生成Agent类(Creating Agent Classes)61-62
• 4.6 创建会话(Constructing Conversations)62-64
• 4.7 配置Agent(Assembling Agents)64-65
• 4.8 系统部署(System Deployment)65-66
• 4.9 本章小结66-67
• 5 参照FIPA标准的多Agent系统实现方法67-83
• 5.1 FIPA标准简介67-74
• 5.1.1 FIPA组织及FIPA标准67-68
• 5.1.2 FIPA体系结构68-72
• 5.1.3 Agent管理72-74
• 5.1.4 Agent通信与交互74
• 5.2 用JADE实现Multi-Agent系统74-82
• 5.2.1 JADE平台简介74-77
• 5.2.2 生成JADE Agent--Agent类77-78
• 5.2.3 执行任务--behaviour类78-80
• 5.2.4 Agent通信--ACLMessage类80-81
• 5.2.5 黄页服务--DFService类81-82
• 5.3 本章小结82-83
• 6 基于JESS的专家推理的实现83-93
• 6.1 专家系统(ES)概述83
• 6.2 知识的获取和表示83-88
• 6.2.1 系统所关心的知识84
• 6.2.2 知识表示方法的选择84-86
• 6.2.3 本系统获取的知识及其表示方法86-88
• 6.3 基于规则的推理方法的选择88
• 6.4 选择适当的专家系统开发工具88-92
• 6.4.1 JESS的知识表示和基本组成89-90
• 6.4.2 JESS中的Rete匹配算法和逆向推理机制90
• 6.4.3 用JESS开发专家系统90-92
• 6.5 本章小结92-93
• 7 系统测试与改进93-99
• 7.1 系统测试93
• 7.2 系统改进93-99
• 7.2.1 改进方向93-95
• 7.2.2 改进后的系统结构95-96
• 7.2.3 人工神经网络在系统中的应用96-99
• 8 结论99-101
• 致谢101-103
• 参考文献103-107
• 附录107-108
• 作者在攻读学位期间发表及录用的学术论文107
• 作者在攻读学位期间参与编写的专著107
• 作者在攻读学位期间参与的科研项目107-108

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