基于Agent的种植业比较优势协同分析系统的设计与实现

论文摘要

作为近年来人工智能领域研究的热点,Agent技术以其自治性、能动性、反应性、社会性等特点表现出了越来越大的优势。与传统的专家系统相比较,基于Agent技术的智能系统在更广泛的范围内,尤其是大规模和复杂问题的模拟构建领域提供了更可靠的解决方案。本文对国内外比较优势分析以及Agent技术的研究成果、研究现状和发展趋势等进行了较为系统的分析和总结,学习并吸收其中的先进研究成果,在此基础上,结合现有的科研工作,将Agent技术引入到种植业比较优势分析领域,经过对系统的需求分析、设计、建模,构建并实现了基于Agent技术的种植业比较优势协同分析系统。本文以Agent的基本概念和多Agent之间的协同为基础,结合当前相对成熟的综合比较优势指数模型,进行种植业比较优势协同分析系统的设计和开发,设计出系统的用例图、系统主体类图、系统体系架构图等,同时构建出管理Agent、数据Agent、模型Agent、知识Agent、交互Agent、生产预测Agent、决策支持Agent及区域模拟Agent等可重用的Agent。通过对现有农业经济基础数据进行相应的综合比较优势指数的测算,系统充分发挥了多Agent之间的协同机制,高效、稳定地对各地区指数进行了测算并为用户提供相应的管理决策依据。本研究对于完善和发展种植业比较优势分析领域的探索有一定的理论意义,并为比较优势研究提供了一种新思路。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及问题的提出
• 1.2 国内外研究现状概述
• 1.2.1 比较优势研究与应用现状
• 1.2.2 Agent 技术研究现状
• 1.3 研究目标和内容以及技术路线
• 1.3.1 研究目标和内容
• 1.3.2 技术路线
• 1.4 论文结构
• 第二章 理论与技术基础
• 2.1 比较优势理论概述
• 2.1.1 比较优势基础理论
• 2.1.2 常用农业区域比较优势分析方法
• 2.2 Agent 技术及其理论
• 2.2.1 Agent 的概念及分类
• 2.2.2 Agent 的理论模型及其体系结构
• 2.3 多 Agent 系统（Multi-Agent System, MAS）
• 2.3.1 多Agent 系统的概念和特点
• 2.3.2 多Agent 系统的体系结构
• 2.4 FIPA 多 Agent 系统
• 2.4.1 FIPA Agent 管理
• 2.4.2 FIPA Agent 消息传输
• 2.4.3 FIPA Agent 与软件集成
• 2.5 多 Agent 系统中的协作机制
• 2.5.1 协作的基本概念及其目的
• 2.5.2 协作的形式
• 2.5.3 协作方法及其选择
• 第三章 系统分析与设计
• 3.1 系统需求分析
• 3.2 系统功能结构设计
• 3.2.1 系统功能设计
• 3.2.2 系统角色与用例分析
• 3.2.3 系统Agent 类图
• 3.3 系统数据库设计
• 3.4 系统开发运行环境
• 3.4.1 硬件平台
• 3.4.2 软件平台
• 3.4.3 主体开发平台
• 3.5 系统中 Agent 的结构设计
• 第四章 系统实现
• 4.1 系统功能模块实现
• 4.2 协同分析组件实现
• 4.2.1 各Agent 之间的通信语言及其规范
• 4.2.2 系统中各Agent 的协作过程
• 4.3 小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者简历