首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化基础理论论文--人工智能理论论文

基于BDI的管制员Agent建模技术

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
缩略词第13-14页
第一章 绪论第14-19页
    1.1 研究背景第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-17页
        1.2.1 BDI Agent系统研究方面第15页
        1.2.2 空中交通运行仿真方面第15-17页
    1.3 本文的主要研究工作第17页
    1.4 本文的内容安排第17-19页
第二章 基于BDI模型的Agent理论研究第19-32页
    2.1 Agent定义及体系结构第19-21页
        2.1.1 Agent定义第19-20页
        2.1.2 Agent体系结构第20-21页
    2.2 BDI Agent技术核心第21-24页
        2.2.1 BDI Agent基本结构第22-23页
        2.2.2 BDI Agent行为产生原理第23-24页
    2.3 Jadex BDI Agent平台研究第24-31页
        2.3.1 Jadex架构第25-26页
        2.3.2 Jadex中的BDI模型第26-29页
            2.3.2.1 信念(Belief)第26-27页
            2.3.2.2 目标(Goal)第27-28页
            2.3.2.3 规划(Plan)第28-29页
            2.3.2.4 能力(Capability)第29页
        2.3.3 Jadex中的Agent规范第29-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第三章 管制员Agent模型的实现第32-48页
    3.1 管制员Agent的基本BDI模型第32-33页
    3.2 管制操作特征分析第33-36页
        3.2.1 管制员的行为第33-34页
        3.2.2 管制操作流程第34-35页
        3.2.3 基于BDI模型的管制员Agent推理过程第35-36页
    3.3 管制员Agent的BDI模型设计与实现第36-47页
        3.3.1 通信模块第39-40页
        3.3.2 感知模块第40页
        3.3.3 决策模块第40-47页
            3.3.3.1 知识库第40-45页
            3.3.3.2 信念库第45-46页
            3.3.3.3 推理行为与愿望库第46-47页
            3.3.3.4 决策行为与意图库第47页
    3.4 本章小结第47-48页
第四章 管制员Agent的学习行为模型第48-60页
    4.1 Agent学习行为第48-50页
        4.1.1 监督学习第48-49页
        4.1.2 无监督学习第49页
        4.1.3 强化学习第49-50页
    4.2 强化学习算法理论研究第50-54页
        4.2.1 强化学习原理与模型第50-51页
        4.2.2 强化学习要素第51-52页
        4.2.3 学习任务第52-53页
        4.2.4 Q学习第53-54页
    4.3 管制员Agent的学习行为实现第54-59页
        4.3.1 航空器Agent状态信息描述第54-56页
            4.3.1.1 航空器Agent高度离散化第55-56页
            4.3.1.2 航空器Agent速度离散化第56页
        4.3.2 管制员Agent动作描述第56-57页
        4.3.3 Q表第57-58页
        4.3.4 回报的确定第58页
        4.3.5 具体学习行为实现方案第58-59页
    4.4 本章小结第59-60页
第五章 管制员Agent模型验证第60-79页
    5.1 仿真环境构建第60-63页
        5.1.1 开发环境选择第60页
        5.1.2 数据库构建第60-62页
        5.1.3 仿真空域环境第62-63页
        5.1.4 冲突场景构建第63页
    5.2 模型验证第63-78页
        5.2.1 平台集成第63-64页
        5.2.2 通信模块验证第64-65页
        5.2.3 感知模块验证第65-66页
        5.2.4 决策模块验证第66-75页
            5.2.4.1 同航迹冲突解脱第66-69页
            5.2.4.2 逆向航迹冲突解脱第69-73页
            5.2.4.3 交叉航迹冲突解脱第73-75页
        5.2.5 学习行为验证第75-78页
    5.3 本章小结第78-79页
第六章 总结与展望第79-80页
    6.1 本文总结第79页
    6.2 工作展望第79-80页
参考文献第80-83页
致谢第83-84页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第84-85页
附录第85-91页
    附录1 管制员Agent ADF定义文件代码第85-91页
    附录2 冲突飞行计划第91页

论文共91页,点击 下载论文
上一篇:基于社会计算的银行理财产品信息传播分析技术研究
下一篇:基于NDS旅游路线导航引擎设计