论文摘要
医疗诊断系统是一个复杂的应用系统,多Agent技术引入到医疗诊断是当前分布式人工智能应用研究的一个前沿领域。多Agent系统（Multi-Agent System,MAS）其基本思想是将复杂的问题化为多个由单Agent可以解决的简单的小问题,通过这些Agent的协作解决超出单Agent能力的复杂问题。本论文的主要目的是学习研究多Agent协作理论,利用Agent及MAS在自治性、社会性和能动性等方面所具有的优异性能,建立医疗诊断系统平台上多Agent的协作模型,并在Repast.NET环境下验证多Agent协作模型的有效性。尽管关于多Agent交互协作的研究取得了一些有意义的成果,包括Sycara提出的以劳资谈判为代表的协商理论,Kraus提出的最佳平衡理论以及Jenning的基于协商中思维状态变迁的联合承诺理论以及由R.Smith等人提出的应用广泛的传统合同网理论等,但是协作模型仍有许多问题有待解决。本文在学习多Agent技术和理论的基础上,参考分析国内外相关领域的研究成果,对MAS多种常用的协作方法,如FA/C法、联盟形成法、部分全局规划法和传统合同网方法进行分析比较,针对传统合同网模型通信开销大、资源占有率高、忽略Agent之间的矛盾和忽略Agent决策的历史信息等缺点,引入社会合作中的关系网概念,提出采用构造三叉完全平衡关系树对多Agent社会进行组织联盟,改进和扩充了合同网中的协商策略,引入合作因子和淡忘因子改进Agent的信任度以适应Agent能力和环境的动态变化,最后在Repast.NET环境下检验了模型的有效性,为基于MAS医疗诊断系统提供一个有效协作模型。
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