一、Multi-Agent系统中Agent通信可靠性的研究（论文文献综述）
郭谦[1]（2021）在《海面环境下的无人船平行物理仿真平台的设计与实现》文中进行了进一步梳理随着无人船集群技术的加速发展,海上无人系统的研发与训练也变得至关重要。有效的海上无人系统能够打破单船能力的局限性,协同集群中每艘无人船从而激发出整个集群的力量。然而训练海上无人系统需要大量且有效的无人船实验数据,无人船实验数据的获取不可避免地受到时间,环境,人力,财力等多种因素的限制,如何在短时间内低成本地获取海量训练数据将成为传统无人船训练系统一项新的挑战。本文经过对无人船训练系统的研究和分析,提出了一种海面环境下的无人船仿真平台。基于对海面环境的建模构建训练仿真环境,利用智能体建模方法对无人船进行抽象,从而对仿真对象进行统一高效管理。利用分布式架构部署仿真平台与无人系统,减小仿真平台与无人系统的耦合度,提高仿真平台的复用性。达到减少无人船训练系统的开发成本,提高无人系统训练效率的目的,最终将极大解决无人船实验数据获取少获取难的问题。针对仿真产生的训练数据缺乏真实性的问题,在无人船仿真平台基础上,本文提出平行物理仿真,首先分析海面环境因素再对海面环境进行建模与仿真,基于傅里叶变换对海浪进行模拟,利用物理引擎计算物理效应。从而使得无人系统借助仿真平台训练能够达到在传统训练系统内的训练效果。针对无人船控制接口与感知数据繁琐且复杂的问题,本文对无人船控制输入和感知输出的接口进行了抽象,简化了无人系统与仿真环境中无人船的交互方式,既保证了基于抽象接口的交互不会影响训练数据的正常生成,又保证了训练系统内的交互不会过于复杂,平衡了有效性和实用性。最后,本文通过设置对比试验对以上提出的仿真平台进行了功能验证,比较了平行仿真与一般仿真在数据有效性上的区别。再基于无人船协同对抗的场景,实现了海面环境下的无人船仿真与无人系统训练,验证了仿真平台的有效性和可行性。
杜乐[2]（2020）在《基于多智能体的微电网电力市场交易策略研究》文中研究表明随着电力市场改革的深入推进,电力行业垄断局面逐渐被打破,电力市场化也将成为一种必然趋势。新型电网即微电网凭借其清洁、少污染、低成本、可再生等优点开始被建立起来并得到迅速发展。微电网作为一种小型的电力系统,除了利用本地可用的可再生能源带来的环境效益外,由于分布式电源和负荷的物理距离短,微电网还可以减少传输和分配损失,近年来得到了广泛的应用和发展。以电力市场作为媒介,微电网之间可以在其搭建的电力市场平台中买卖电能,获得售电收益或满足购电需求,从而实现内部电能的合理流通。针对微电网竞价实时性、分布化、分层化等特点,多Agent系统具备自主性、合作性、群体性等特点,可以很好的应用于微电网电力市场中。针对微电网的电能产消问题,本文提出了一种基于多Agent的微电网双层电力市场交易方法,结合博弈论和滚动优化对微电网的电力市场交易和内部能量调度进行优化,并在JADE平台实现微电网的电力交易过程。论文取得的主要成果如下:建立了一个基于多智能体的双层微电网电力市场博弈模型,并结合JADE平台实现多微电网电力市场交易的仿真平台模拟;改进了电力市场出清价机制,降低了电价的波动,保证了电力市场的稳定性;设计了双层微电网的电力市场交易竞价优化模型,提高了微电网的内部能源利用率;结合滚动优化和机会约束模型,降低了微电网中不确定性变量带来的电能波动的影响。
武强[3]（2020）在《多智能体强化学习在城市交通信号控制中的研究与应用》文中研究指明城市交通拥堵已经对全球经济、环境造成了严重的影响。提升城市交通信号控制效率,是缓解城市交通拥堵相对“高效、低成本”方法之一。因为城市交通环境具有复杂性、不确定性,其内部运行的机理无法精确地进行数学分析建模,所以城市交通信号控制适合采用“数据驱动、自学习、无模型”的强化学习方法（Reinforcement Learning,RL）进行计算和控制。研究人员利用强化学习模型和深度强化学习模型（Deep Reinforcement Learning,DRL）进行了大量的城市交通信号控制研究工作。近些年,随着城市交通信号控制的研究从单个路口的局部优化发展到多个路口的全局优化,基于多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning,MARL）的方法成为主要的方法模型之一,并在现有城市交通仿真环境中取得了较好的结果。但是,现有的研究仍然存在以下不足:（1）现有的交通仿真环境无法模拟更加接近真实的交通环境,不能完全体现真实城市交通的运行状况,导致城市交通信号仿真控制效果和实际路测效果具有一定差距;（2）针对城市多路口交通信号控制优化MARL算法模型本身的控制效果并不是非常理想,博弈论、通信理论和MARL的组合研究不够深入,算法本身仍具备提升空间;（3）对于城市交信号控制MARL算法在城市多个路口的工业级部署研究还不足。针对以上问题,本文开展了细致的研究并取得如下成果:（1）建立城市多交叉路口交通流量时间序列文本数据集（Multi-Road Traffic Dataset,MTD）,构建城市仿真环境（Urban Simulation Environment,USE）,实现接近真实路况的多个交叉路口运行情况仿真。（2）促进MARL理论、算法和智能交通应用的深度结合,拓展MARL的应用范围,通过结合纳什均衡理论和通信理论优化城市交通信号控制MARL算法,提出基于纳什均衡的优势行动者评论家算法（Nash-Advantage Actor-Critic,Nash-A2C）、异步优势行动者评论家算法(（Nash-Asynchronous Advantage Actor-Critic,Nash-A3C）和多智能体自动通信强化学习算法（Multi-Agent Auto Communication,MAAC）算法;（3）针对MARL算法在城市多个路口的工业级部署研究不足,通过预估交通信号控制智能体的网络传输时延,提出基于云计算、雾计算、边缘计算的混合计算架构的Mixed-MARL算法;（4）综合城市仿真环境、混合计算架构、MARL城市交通信号控制算法,提出城市交通信号控制的综合应用计算框架（General City Traffic Computing System,GCTCS）,并组合纳什均衡、多智能体通信、混合计算架构优势,提出组合算法General-MARL。本文构建的城市仿真环境USE使用动态车流量预测的方式,实现了比传统仿真环境更加接近真实情况的效果;提出MARL优化算法（Nash-A2C、NashA3C、MAAC、Mixed-MARL、General-MARL）在仿真环境USE中的实验结果均优于传统基线算法。其中,组合纳什均衡、多智能体通信、混合计算架构的General-MARL算法,在缓解多路口拥堵程度和降低网络时延上,取得了一定程度的成果（超过基线方法23.2%,通信时延降低11.7%）。
李庭阁[4]（2020）在《基于多Agent的生鲜农产品物流配送路线优化研究》文中指出随着经济飞速发展,人们对生鲜农产品的需求量剧增。但我国生鲜供应市场化时间短,物流相关设施的发展也在起步阶段,不能与其高速增加的市场需求相匹配。同时,生鲜农产品的配送具有时效性、高频次、小批量、需求点分布不均的特点,提升了配送路线的规划难度。所以,需要对原有的集中配送规划方法进行改革和创新。本文将多Agent技术引入生鲜农产品物流配送路线的优化,利用各Agent协作完成复杂的系统操作,可以辅助系统高效、敏捷、实时的运行,解决新时代生鲜农产品物流面对的新问题和新需求。本文主要内容如下:（1）通过分析了物流配送、生鲜农产品物流配送以及基于Agent的配送的国内外研究现状,提出结合多Agent技术解决生鲜农产品物流配送的主题。（2）结合了多Agent系统的特点,对传统生鲜农产品配送系统进行了调整和优化,设计了多Agent系统模型架构,分析了之间交互、协商的具体流程与细节,对各Agent内部结构详细概述,并构建了实际应用多Agent模型的扩展系统的架构。（3）对基于多Agent背景下生鲜农产品配送路线优化的数学模型和优化算法进行了设计,对结果进行分析并提出改进意见。首先构建静态需求下的优化模型,目标函数为配送总成本最低,利用改进的蚁群算法进行求解;其次构建需求变动的模型,目标函数为插入动态需求后造成的额外成本最低,利用插入算法求解。（4）选取京客隆配送中心和旗下门店为实例研究对象进行分析,得到最优的优化方案,为相关物流企业提供一定解决问题的思路。并对方案进行扩展分析,通过调整参数、增加配送需求点等验证模型和算法的适用性。图23幅,表21个,参考文献38篇。
李厚龙[5]（2020）在《智能配电网故障定位与故障恢复方法研究》文中研究表明现代社会,随着电力系统的快速变革,供电方式不断丰富。越来越多的分布式电源接入了电网,给电网日常的安全高效运行以及故障维护带来了巨大的挑战。以往的许多常规方法都见效甚微,因此需要研究新的方法来解决目前遇到的问题。本文从提高供电稳定性的角度出发,研究了目前智能电网中存在的智能配电终端,并深入探索了基于Multi-Agent的智能配电网保护与控制。具体深入分析了智能配电网及其终端模型建立与工作机制,粒子群算法以及改进的基于Multi-Agent的智能配电网故障恢复方法。本文首先分析了基本的配电网结构,并结合Multi-Agent结构建立了智能配电网模型。从结构,功能和编码方式等方面对Agent进行了分析,为接下来对于智能电网故障定位和恢复方法的研究打下了基础。其次,对粒子群算法进行介绍,并对传统的粒子群算法进行改进,分别对传统配电网和含分布式电源配电网的故障定位进行建模仿真。通过具体算例分析可知,基本粒子群算法对于参数较少,问题设置简单的传统配电网故障定位时收敛迅速,使用方便。然而对于含分布式能源的配网系统,模型比较复杂,由于所含有的变量以及节点数较多,并且故障情况复杂,因此采用优化后的多目标粒子群算法可以提高故障定位的诊断速度以及准确率,并具有一定的容错性。最后研究了基于Multi-Agent模式的智能配网故障恢复算法,提出了基于多智能体粒子群优化（Multi-Agent Particle Swarm Optimization Algorithm,MAS-PSO）的配电网络重构方法,使其收敛到最优解的速度更快、更加精确。并进一步应用现场数据进行仿真实验,实现MAS-PSO算法配电网自愈控制,提升自愈级别。该论文有图23幅,表6个,参考文献86篇。
傅军栋,陈康,黄扬海[6]（2020）在《基于Agent的变电站通信研究》文中认为多智能体（Agent）系统能有效解决分布式问题,电力系统属于分布式结构。文章以智能变电站为研究对象,将Agent技术与IEC 61850标准相结合,分析了Agent技术解决IEC 61850通信时可能的通信对象冲突问题。将IED设备作为Agent,在相同局域网内通过实现多Agent自治算法协调系统,设置消息过滤和创建轮询Agent,来避免通信的混乱;在不同局域网间依靠TCP/IP协议传输消息,解决了变电站复杂的分布式通信问题。
李家维[7]（2020）在《主动配电网分布式协调控制平台的搭建与应用》文中研究表明随着可再生能源发电技术的日益成熟,风、光等可再生能源发电分布式、大规模地并入配电网,同时储能、电动汽车、需求响应等主动负荷技术随之引入,使配电网由无源转向有源,由基本被动向主动方向转变,从而使其运行与控制面临着新的问题与挑战。伴随着分布式能源主动性的增强,主动配电网亟需智能化建设。量测、通信、网络技术的完备,使其形成了信息分散关联的格局,集中式的调控方式难以适应和满足主动配电网的需求。为充分发掘海量数据的价值与潜力,提高数据处理与利用的能力,主动配电网的调控理论与模式必须要走向分布式、协作式。为了充分发挥和体现主动配电网的“主动”能力,在大数据和互联网的时代背景下,研究构建主动配电网的分布式协调控制平台具有重要的意义与价值。本文在总结、分析国内外相关研究基础上,以多智能体系统为基本结构,针对主动配电网的分布式优化调度以及相关分布式平台的搭建与应用展开了较深入的研究与探索。具体研究成果与工作如下:（1）针对主动配电网分布式协调控制的需要,采用多智能体系统作为构建主动配电网分布式平台的软件形式,依据分布式软件平台的实现需求分析并且建立起主动配电网的分层分布式结构框架,明确了与其相适配的硬件基础。（2）阐述和分析了多智能体开发平台JADE的功能及特点,并且描述了以JADE平台作为多智能体系统构建的核心软件工具部署和开发适用于主动配电网的分布式协调控制平台的设计思路,然后利用JADE平台和其他软件一起构建了平台功能模块。从软件结构设计、软件模块部署和程序开发设计三方面阐述了平台构建的步骤,并完成了平台的软件构建流程的实现与验证。（3）提出了适应主动配电网的分布式离线优化和分布式在线优化的两层配合协调运行方案,并且将这两种功能作为高级应用阐述其在主动配电网分布式平台上的集成与实现。最终以某地实际配电网为测试算例系统,通过实际运行效果验证并展示了本文所构建的主动配电网分布式协调平台高级应用集成运行情况的有效性。
高磊[8]（2020）在《电网建设项目多主体协同决策模型及应用研究》文中研究表明随着电力体制改革逐步深化,电网建设投入在整个电力建设投入的比重逐年持续增加,电网建设管理模式、运营模式和投资比例的逐步转变也对电力工程项目管理思路和方法提出了新的要求。此外,根据电网建设项目的特点,项目建设过程中长期面临建设时序分配、资源均衡调配、风险合理规避、投资效益优化、电力稳定供应等诸多问题,需要综合考虑不同因素,电网建设则可视为多主体、多要素、多目标、多阶段的协同决策研究问题。然而,传统的电网项目建设管理模式普遍存在各利益主体自利性和信息断层情况,难以根据项目特点优选出满足多方需求的建设方案,同时,在实施过程中存在区域电网建设项目的工期、投资和资源调配不合理现状,并难以达到项目综合效益优化的目标。因此,本文开展电网建设项目多主体协同决策模型及应用的研究工作,基于电网建设项目多主体特征和协同决策目标研究,分别构建了面向电网建设项目方案优选及方案实施的协同决策模型,针对模型的特点分别引入多智能体技术、粒子群算法和非支配排序遗传算法进行求解,并通过模型应用系统提供了多主体协同决策的平台。主要研究内容如下:（1）梳理了电网建设项目多主体协同决策的研究背景及意义,开展了对国内外电网建设项目多主体协同决策模型及应用问题的研究综述,并概述了电网规划和建设基本概念、利益相关者理论、多智能体模型及方法、多目标优化模型及方法等相关概念和基础理论,为后续研究奠定了相应理论基础和研究范围。（2）研究了电网建设项目利益相关主体特征及协同决策目标。首先,运用电网建设项目流程WBS结构,分析并识别了电网建设项目8类主要利益相关主体;其次,研究各主体的利益偏好和主体的自利性、目标差异性,以此为基础引出多主体协同决策的理念,分析了电网建设项目多主体协同决策逻辑和内容;同时,运用文献综合分析法结合系统动力学的因果关系流图识别电网建设项目协同决策目标,归纳出协同决策应从不同角度合理满足电网项目的规划管理、建设条件、投资决策和建设运营这4类目标需求。该部分研究内容从协同决策目标方面为协同决策模型及应用提供了研究基础。（3）构建了基于MAS技术的方案优选协同决策模型。基于电网建设项目协同决策目标研究,将重要的目标抽象成为MAS中的Agent,构建了协同决策MAS模型的整体架构,以及其中各主要Agent的结构、功能以及通信模式;基于多Agent之间协商交互能力,利用Petri网和合同网协议描述方案优选的多Agent交互流程,并通过模糊Petri网的模糊规则对应可选择方案设置方案集,方案集由多Agent的模糊变量因素协同决策进行选择,最终,形成了基于FPN电网项目方案优选协同决策模型,进一步通过算例应用验证模型计算过程和有效性。该部分的研究内容可以结合不同区域电网项目特点,考虑多方主体需求,提供建设方案优选的决策依据和方法。（4）构建了基于多目标优化的方案实施协同决策模型。在方案优选的基础上,通过研究一定区域内电网项目规划阶段和建设阶段协同决策的目标,建立适宜的目标函数,结合目标函数和约束条件构建电网项目方案实施协同决策模型。本文一方面建立面向电网规划实施过程的协同决策模型,采用粒子群算法进行求解;另一方面,建立面向电网建设实施过程的协同决策模型,运用遗传算法进行求解;通过实例证明两阶段模型的合理性。模型和算法则纳入多智能体系统中,作为相应MAS的方法库和模型库一部分。该部分研究内容可以在工期、资金和资源约束条件下,考虑多方主体需求,提供满足建设方案实施中多目标优化的决策依据和方法。（5）构建了基于多主体需求的协同决策模型应用系统。基于两类协同决策模型研究,构建了一个基于B/S架构的电网项目协同决策模型应用系统,该系统属于信息公开的系统,确保各方主体信息畅通、数据准确和完备,具备提供各方主体交流和互动决策的多项功能,同时,协同决策支持平台能够充分结合MAS技术,并利用优化算法功能,解决电网建设协同决策过程中多元化、多层次的复杂问题。其功能包括多智能体管理、多主体方管理、方案优选管理、多目标优化管理、空间地图管理等,根据项目实际需求设计各类功能的子功能。该部分研究内容可以为电网建设项目多主体协同决策的规模化实践应用提供参考。本研究从工程项目管理视角将智能化、信息化方法应用于电网建设项目管理,为探索我国电网建设项目规划、设计、建设阶段的多主体协同决策及高效管理提供了理论依据和实践参考。
任东方[9]（2020）在《多种能源发电协同发展管控模型及大数据分析研究》文中指出随着新能源在全球范围内的崛起,我国的新能源发展也十分迅速,新能源和传统能源之间的和谐可持续发展成为值得关注的话题。用于发电的能源占据了能源消耗的重要部分,因此多种能源发电的协同是优化能源结构和促进大规模可再生能源发展的必经之路,是一个值得研究的话题。针对多种能源发电在协同发展中的一些问题,本文在多种能源发电发展现状和协同发展框架分析的基础上对多种能源发电协同发展过程中可再生能源被弃用和发电行业污染气体排放等问题进行探讨,并从多种能源发电协同发展的风险管控、信息管控、大数据分析、仿真分析的角度设计了本课题的研究思路,主要的研究内容和成果如下:（1）在电力和能源行业的当前发展背景下分析了多种能源发电协同发展的模式和框架。系统地分析了协同发展中的参与主体和主要发展瓶颈,从多种发电形式的协同模式、保障机制和发展原则等方面,提出了多种能源发电协同发展的研究结构,为后文的研究内容做铺垫。（2）针对多种能源发电协同发展中可再生能源的弃用风险,建立了风险管控模型。通过发电厂商、电网、政府、社会各方面的利益博弈来计算区域内的整体风险,以期寻求区域内一个风险最低、收益最大的多种能源发电的协同发展模式。然后以我国京津冀地区为例,对降低“弃风率”的风险成本进行计算,得到了该地区在需求不变时增加风电发电量所付出的总体成本和收益。（3）建立了基于系统动力学的多种能源发电协同发展信息管控模型。在构建了各参与主体的信息池的基础上,分析了各主体内部的信息协同和共享关系。从电厂、用户、电网、政府和社会角度对多种能源发电协同过程中涉及的多方信息进行融合,建立了包含多主体的协同发展信息管控模型。将相关数据和政策信息带入模型,分析得到在信息的协同作用下多种能源发电的比例结构变化趋势,不同种类能源发电量对污染气体排放的影响,以及相关政策目标实现的可能性。（4）对多种能源发电中的大数据进行分析,旨在研究协同发展中的规律,更好地对协同发展进行管控。以山西省多种能源的发电数据、用电量数据、污染气体排放数据为例,借助决策树模型、回归分析和聚类分析等大数据挖掘方法,对多种能源发电协同发展进行大数据分析研究,从而得到多种能源发电协同发展中的潜在规律和有价值的信息,为政策的制定提供参考。（5）在上述分析的基础上对多种能源发电协同发展过程进行仿真。本文基于多Agent技术建立起仿真模型,模型中的多种能源发电协同策略是依据我国现行的《节能发电调度办法》对各种发电形式进行调度。仿真中将不同种类机组、不同类型用户、电力调度部门简化为智能体群,通过各智能体间的协调配合完成对协同过程的仿真。然后以山西省为例,得到了该省在协同调度下的各种能源发电比例和污染气体排放量,模拟了山西省传统火电和可再生能源发电以及其他发电形式之间的协同发展过程,仿真结果验证了协同策略的有效性,体现了多种能源发电协同发展的协同效应。本文的研究丰富了多种能源协同发展以及电力结构调整相关理论成果,对于指导多种发电形式的科学和有序发展、管控协同发展风险、提高能源利用效率、大气污染防治等方面都具有实践指导意义。
陈宝通[10]（2020）在《面向个性化定制的智能生产线预防性维护研究》文中研究表明智能生产线通过物联感知和网络协同技术,实现信息物理深度融合。其特征是制造设备高度互联、制造数据深度集成与产线动态重构,以满足多品种、小批量、个性化定制产品的混流生产要求。个性化定制生产模式下,智能生产线对设备可靠性、运行稳定性与生产适应性等提出了更高要求,常规的被动运维模式已不能满足智能生产线的复杂运维需求。本文聚焦于智能生产线预防性维护的关键技术研究,以保证个性化定制生产线效率与设备利用率为前提,对设备的劣化状态进行早期评估,通过可重构预防性维护避免生产线意外停机造成的生产中断,旨在实现生产过程的自主感知、状态评估、自适应运行及负载均衡。本文的研究工作可以具体地概括为以下五点:（1）探讨了设备信息物理深度融合为基础的智能生产线预防性维护系统架构。在智能生产线设备信息传输方面,实现了基于OPC UA的信息传输,Machine to Machine通信,软件定义工业异构网络;在多源异构传感数据深度融合方面,提出了边缘计算使能的数据融合方法与边-云合作的数据融合机制。架构涵盖了基于心电机理的设备运行状态监测方法与深度的设备健康状况评估理论,实时反馈设备亟需的运维情况。为保障智能生产线稳定运行,提出了面向个性化定制生产线的可重构运维机制,以实现生产过程自适应管控的系统运维。（2）基于设备动作时长的细粒度划分,将设备作业状态下的节拍类比为人类的心脏跳动,以设备心电图（equipment electrocardiogram,EECG）的方式揭示设备的性能衰退过程。阐明了设备心电图的构建机理,涵盖工序的细粒度划分方法,时序周期的动态匹配方法,基线、公差、Hotspot等重要工作特征的确定方法。基于设备心电机理,分别提出了生产线节拍优化方法和设备性能衰退的在线监测方法。在智能生产线上对智能设备心电图的性能进行了测试,结果表明智能心电机理能够很好地支持智能设备心电图的实施,智能生产线设备心电（Automatic Production Line EECG,APL-EECG）系统能够实时监测设备作业状态,为设备的维护提供科学指导。（3）基于时间序列设备传感数据,提出了深度的设备性能预测方法。引入流行的机器学习框架—Tensor Flow,搭建了Tensor Flow使能的深度学习模型架构;利用Keras搭建了汽车装配生产线的小台车气缸可靠性分析的深度神经网络模型,并阐述了其中关键的实现技术;进一步地制定了气缸工作性能评估策略,预测准确率达到工业应用标准。研究发现在不完全观测丰富数据集的环境下,运用深度神经网络能够实现“弱关联”多源异构设备传感数据的分析。（4）基于领域本体的形式化语义模型,构建了面向预防性维护的可重构运维方法。首先,根据对智能生产线制造资源与生产过程的系统分析,利用领域本体方法构建生产线形式化语义模型,以一种语义网结构对生产线的制造资源进行抽象化与统一描述;其次,利用数据驱动的语义模型促进了生产线信息物理资源的动态融合,为生产线状态感知与自组织重构等提供基础模型,进一步构建了基于多智能系统的智能生产线自组织自适应运行机制;最后,面向预知的设备状态衰退与性能失衡,构建路径动态规划与任务切换的可重构方法,实现混流产线的不停机动态重构。（5）针对智能生产线设备集群自组织自适应作业过程中的负载不均衡现象,探究了基于边缘计算理念的智能生产线可重构运维方法,制定基于能量感知的负载均衡与调度（Energy-aware Load Balance and Scheduling,ELBS）策略。具体地,在边缘节点建立工作负载相关的能耗模型,相应地确立以作业集群负载均衡为目标的优化函数;利用改进的粒子群算法求得优化解,对任务相关的作业集群进行任务优先级排序;采用Multi-agent系统对车间作业集群进行分布式的优化调度。结果表明,在多批量个性化定制糖果的包装产线上,在考虑能耗和工作负载的情况下,该策略实现了混流生产作业机器人的负载均衡和优化运行。综上所述,以底层信息交互为基础,提出了由单机设备到集群设备的自下而上的可重构运维方法,实现了涵盖产线自主感知、状态监测、预防维护与负载均衡等的关键运维技术,为个性化定制生产线的预防性维护关键点提供技术支撑与理论依据。
二、Multi-Agent系统中Agent通信可靠性的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Multi-Agent系统中Agent通信可靠性的研究（论文提纲范文）
（1）海面环境下的无人船平行物理仿真平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 无人船仿真训练系统面临的问题 |
| 1.4 论文主要贡献与创新 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 第二章 相关技术研究 |
| 2.1 无人系统技术研究 |
| 2.2 仿真软件技术研究 |
| 2.2.1 复杂自适应系统 |
| 2.2.2 多Agent仿真技术 |
| 2.3 复杂海面环境建模技术研究 |
| 2.3.1 海浪建模技术 |
| 2.3.2 物理引擎技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 海面环境下的无人船平行物理仿真平台架构研究 |
| 3.1 仿真平台需求分析 |
| 3.1.1 应用需求 |
| 3.1.2 功能需求 |
| 3.2 Agent对象与仿真环境建模 |
| 3.3 仿真平台与智能算法交互模式 |
| 3.4 仿真平台架构设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 海面环境下的无人船平行物理仿真平台详细设计与实现 |
| 4.1 仿真平台详细设计 |
| 4.2 无人船多智能体仿真设计与实现 |
| 4.2.1 基于多线程技术的无人船Agent调度架构 |
| 4.2.2 无人船Agent消息收集与分发 |
| 4.3 海面环境仿真 |
| 4.3.1 海面环境建立与生成 |
| 4.3.2 海面高度采样 |
| 4.4 物理效应建模与计算 |
| 4.4.1 基于物理引擎的物理效应计算架构 |
| 4.4.2 海面对无人船浮力建模 |
| 4.5 可视化渲染服务设计与实现 |
| 4.5.1 基于光栅技术的渲染架构 |
| 4.5.2 渲染流程设计与帧率控制 |
| 4.5.3 模型加载与渲染优化 |
| 4.6 分布式网络通信服务设计与实现 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 海面环境下的无人船平行物理仿真平台测试与应用 |
| 5.1 测试方案设计 |
| 5.1.1 测试内容说明 |
| 5.1.2 测试场景配置 |
| 5.2 测试结果分析 |
| 5.2.1 海面环境物理仿真功能测试 |
| 5.2.2 分布式通信功能与性能测试 |
| 5.2.3 协同对抗场景下的对比测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（2）基于多智能体的微电网电力市场交易策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 多Agent系统的国内外研究动态 |
| 1.2.2 微电网电力市场交易研究现状 |
| 1.3 本文工作内容及结构安排 |
| 第二章 Agent与多Agent系统 |
| 2.1 Agent理论概述 |
| 2.1.1 Agent的概念与特征 |
| 2.1.2 Agent的体系结构 |
| 2.2 多Agent系统的概述 |
| 2.2.1 多Agent系统的概念及特征 |
| 2.2.2 多Agent系统的结构 |
| 2.3 多Agent系统的通信 |
| 2.3.1 多Agent的通讯概述 |
| 2.3.2 多Agent的通讯语言 |
| 2.3.3 多Agent的消息传输机制 |
| 2.4 多Agent系统的协作机制 |
| 2.4.1 组织结构协调 |
| 2.4.2 基于合同网的协调机制 |
| 2.4.3 黑板模式机制 |
| 2.4.4 基于中介网的协作模式 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于MAS的多微电网电力市场系统设计 |
| 3.1 系统设计需求分析 |
| 3.2 基于MAS的多微电网电力交易结构设计 |
| 3.2.1 微电网竞价系统设计 |
| 3.2.2 基于MAS的多微电网交易框架 |
| 3.3 基于MAS的多微电网通信与协商分析 |
| 3.3.1 多Agent系统交互过程 |
| 3.3.2 多Agent系统竞标协作流程 |
| 3.3.3 多Agent系统通信机制设计 |
| 3.4 JADE平台设计多智能体系统 |
| 3.4.1 JADE平台简介 |
| 3.4.2 Agent的设计与执行 |
| 3.4.3 ACL消息设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于博弈论的微电网日前电力市场交易研究 |
| 4.1 博弈论理论研究 |
| 4.1.1 博弈论概念和要素 |
| 4.1.2 博弈的相关分类 |
| 4.2 微电网电力市场交易建模分析 |
| 4.2.1 模型假设 |
| 4.2.2 不确定性变量处理 |
| 4.3 微电网双层电力市场交易模型 |
| 4.3.1 改进的电力市场出清价机制 |
| 4.3.2 微电网日前电力市场交易模型 |
| 4.3.3 微电网实时市场滚动优化模型 |
| 4.4 基于博弈论的模型求解 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实验仿真与平台搭建 |
| 5.1 仿真案例 |
| 5.2 仿真结果分析 |
| 5.2.1 改进出清价方案对微电网经济性分析 |
| 5.2.2 微电网日前双层优化策略结果 |
| 5.2.3 实时滚动优化结果 |
| 5.3 JADE平台实现效果 |
| 5.3.1 jade平台启动 |
| 5.3.2 参数设置界面 |
| 5.3.3 竞标结果显示 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（3）多智能体强化学习在城市交通信号控制中的研究与应用（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 城市交通信号控制理论及其发展现状 |
| 1.2.1 城市交通信号控制基本概念 |
| 1.2.2 城市交通信号控制方法 |
| 1.2.3 强化学习在城市交通信号控制上的研究和应用 |
| 1.2.4 多智能体强化学习在城市交通信号控制上的研究和应用 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究 |
| 1.3.2 国内研究 |
| 1.3.3 现有研究的不足 |
| 1.4 本文主要研究内容、创新点、组织结构 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 创新点 |
| 1.4.3 组织结构 |
| 第二章 多智能体强化学习理论和算法 |
| 2.1 人工智能概述 |
| 2.1.1 机器学习 |
| 2.1.2 深度学习 |
| 2.2 单智能体强化学习理论和算法 |
| 2.2.1 单智能体强化学习理论 |
| 2.2.2 单智能体强化学习主要算法 |
| 2.2.3 深度强化学习理论 |
| 2.2.4 深度强化学习主要算法 |
| 2.3 多智能体深度强化学习理论和算法 |
| 2.3.1 多智能体强化学习理论 |
| 2.3.2 多智能体强化学习典型算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于真实数据的城市多交叉路口仿真平台优化 |
| 3.1 构建城市交通流量数据集 |
| 3.1.1 数据预处理 |
| 3.1.2 目标检测算法介绍 |
| 3.1.3 基于迁移学习的车辆目标检测算法 |
| 3.1.4 生成城市多交叉路文本数据集 |
| 3.2 基于图卷积网络和生成对抗网络的城市交通流量预测 |
| 3.2.1 基础理论 |
| 3.2.2 交通流量预测问题 |
| 3.2.3 GCN-GAN模型结构和算法 |
| 3.2.4 实验过程和结果 |
| 3.2.5 实验小结 |
| 3.3 构建基于真实交通流量的城市多交叉路口仿真实验平台 |
| 3.3.1 城市交通仿真系统简介 |
| 3.3.2 构建基于真实交通流量的城市多交叉路口仿真平台 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于纳什均衡的多智能体强化学习交通信号控制 |
| 4.1 纳什均衡理论基本概念 |
| 4.1.1 博弈论概述 |
| 4.1.2 纳什均衡理论 |
| 4.1.3 纳什算子 |
| 4.2 多交叉路口交通信号控制问题 |
| 4.2.1 从博弈论到多智能体强化学习 |
| 4.2.2 多交叉路口交通信号控制问题定义 |
| 4.3 基于纳什均衡的优势行动者评论家算法 |
| 4.3.1 算法背景 |
| 4.3.2 算法目标 |
| 4.3.3 Nash-A2C算法 |
| 4.3.4 Nash-A3C算法 |
| 4.4 仿真实验和结果 |
| 4.4.1 仿真环境设置 |
| 4.4.2 网络参数设置 |
| 4.4.3 实验过程 |
| 4.4.4 实验结果 |
| 4.4.5 实验小结 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于自学习通信协议的多交叉路口交通信号控制 |
| 5.1 多智能体通信简介 |
| 5.1.1 背景介绍 |
| 5.1.2 基本概念 |
| 5.1.3 多智能体通信模型 |
| 5.2 多智能体通信问题 |
| 5.2.1 MARL中多智能体通信的问题 |
| 5.2.2 多智能通信与交通信号控制问题 |
| 5.3 MAAC算法模型 |
| 5.3.1 智能体通信模块 |
| 5.3.2 MAAC通信过程 |
| 5.3.3 MAAC算法步骤 |
| 5.4 仿真实验和结果 |
| 5.4.1 仿真环境设置 |
| 5.4.2 网络参数设置 |
| 5.4.3 实验过程 |
| 5.4.4 实验结果 |
| 5.4.5 实验小结 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于混合计算架构的多智能体强化学习算法 |
| 6.1 背景介绍 |
| 6.1.1 物联网 |
| 6.1.2 云计算 |
| 6.1.3 边缘计算 |
| 6.1.4 雾计算 |
| 6.2 问题定义 |
| 6.2.1 多智能体交通信号控制问题 |
| 6.2.2 网络带宽和通信时延问题 |
| 6.3 基于边缘计算、雾计算、云计算的混合计算架构 |
| 6.4 基于混合计算架构的多智能体强化学习算法 |
| 6.4.1 边缘计算节点 |
| 6.4.2 雾计算节点 |
| 6.4.3 云计算中心 |
| 6.4.4 Mixed-MARL信息处理流 |
| 6.4.5 Mixed-MARL算法 |
| 6.5 仿真实验和结果 |
| 6.5.1 仿真环境设置 |
| 6.5.2 Mixed-MARL网络参数设置 |
| 6.5.3 实验过程 |
| 6.5.4 实验结果 |
| 6.5.5 综合分析 |
| 6.5.6 实验小结 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 多智能体城市交通计算综合应用 |
| 7.1 背景介绍 |
| 7.2 城市交通信号控制的综合应用计算框架 |
| 7.2.1 构建混合计算框架 |
| 7.2.2 构建城市交通真实环境 |
| 7.2.3 构建城市交通仿真环境 |
| 7.3 城市多交叉路口交通信号控制组合算法 |
| 7.3.1 算法背景 |
| 7.3.2 算法过程 |
| 7.4 仿真实验和结果 |
| 7.4.1 GCTCS环境设置 |
| 7.4.2 General-MARL网络参数设置 |
| 7.4.3 实验过程 |
| 7.4.4 实验结果 |
| 7.4.5 综合分析 |
| 7.4.6 实验小结 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 总结和展望 |
| 8.1 本文总结 |
| 8.2 后续展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（4）基于多Agent的生鲜农产品物流配送路线优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 相关概念与基础理论研究 |
| 2.1 生鲜农产品配送相关理论 |
| 2.1.1 生鲜农产品配送概述 |
| 2.1.2 生鲜农产品配送特点 |
| 2.2 配送路线优化相关理论 |
| 2.2.1 配送路线优化基本概述 |
| 2.2.2 配送路线优化问题的求解方法 |
| 2.3 AGENT相关理论 |
| 2.3.1 Agent的定义与特性 |
| 2.3.2 Agent的结构与原理 |
| 2.3.3 多Agent系统理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于多AGENT的生鲜农产品配送系统模型 |
| 3.1 多AGENT结构模型设计 |
| 3.2 AGENT内部结构设计 |
| 3.3 系统扩展方案 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于多AGENT的路径优化模型构建及算法研究 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 静态需求下的模型构建 |
| 4.2.1 模型假设 |
| 4.2.2 模型参数 |
| 4.2.3 目标函数与约束条件 |
| 4.3 动态需求下的模型构建 |
| 4.4 算法设计 |
| 4.4.1 蚁群算法 |
| 4.4.2 插入算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实例分析 |
| 5.1 实例背景 |
| 5.2 模型基本数据信息收集与整理 |
| 5.2.1 配送中心与配送需求点位置 |
| 5.2.2 便利店需求量与配送时间 |
| 5.2.3 模型参数取值 |
| 5.3 算例求解结果与分析 |
| 5.3.1 静态需求下的求解结果 |
| 5.3.2 需求变动后的求解结果 |
| 5.4 结果扩展 |
| 5.4.1 调整算法参数 |
| 5.4.2 增加配送需求点 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）智能配电网故障定位与故障恢复方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 2 智能配电网与配电终端模型研究 |
| 2.1 智能配电网模型 |
| 2.2 智能配电终端模型 |
| 2.3 适用于智能配电网的Agent模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于粒子群算法的智能配电网故障定位研究 |
| 3.1 改进粒子群算法研究 |
| 3.2 基于粒子群算法的传统配电网故障定位 |
| 3.3 基于多目标粒子群算法的含光伏配电网故障定位 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于Multi-Agent的智能配电网故障恢复研究 |
| 4.1 含分布式电源配电网的故障恢复流程 |
| 4.2 除孤岛外故障恢复重构算法数学模型构造 |
| 4.3 配电潮流算法 |
| 4.4 基于MAS-PSO算法的智能配电网自愈控制方法 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于Agent的变电站通信研究（论文提纲范文）
| 1 Agent与IEC 61850 |
| 1.1 Agent通信 |
| 1.2 IEC61850的MMS通信服务 |
| 1.3 Agent与IEC 61850结合的理论分析 |
| 2 Agent与IEC 61850的结合 |
| 2.1 IEC61850中的MMS服务实现过程 |
| 2.2 Agent与IEC 61850结合的过程分析与实现 |
| 2.3 通过Agent对IEC61850消息进行过滤的实现 |
| 2.4 基于Agent的IEC61850 IED设备间通信机制 |
| 2.5 TCP/IP在智能变电站中Agent的通信实现 |
| 3 结论 |
（7）主动配电网分布式协调控制平台的搭建与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究概述 |
| 1.2.1 主动配电网调控理论研究现状 |
| 1.2.2 主动配电网调控平台研究现状 |
| 1.3 本文工作和章节安排 |
| 第二章 基于MAS的主动配电网分布式协调控制平台硬件基础 |
| 2.1 Agent与多Agent系统概述 |
| 2.1.1 Agent与多Agent系统基本概念 |
| 2.1.2 多Agent系统的结构体系 |
| 2.1.3 多Agent系统的通信方式 |
| 2.1.4 多Agent系统的协作方式 |
| 2.2 基于MAS的主动配电网分层分布式架构设计 |
| 2.2.1 分层分布式能量管理架构 |
| 2.2.2 控制区域划分 |
| 2.2.3 分层分区优化控制框架 |
| 2.3 适应MAS的主动配电网分层分区协调优化控制系统物理架构 |
| 2.3.1 构建通信系统的硬件设备 |
| 2.3.2 适应MAS的分层数据传输网络架构 |
| 2.3.3 分布式平台的工作环境与工作条件 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于JADE的主动配电网分布式协调控制平台软件开发 |
| 3.1 JADE平台简介 |
| 3.2 基于JADE的主动配电网分布式协调控制平台设计 |
| 3.2.1 单一设备上的MAS结构建模设计 |
| 3.2.2 代理Agent分类与设计 |
| 3.2.3 体系内Agent之间的通信机制 |
| 3.3 主动配电网分布式协调控制平台的软件部署 |
| 3.3.1 数据库构建部署 |
| 3.3.2 含冗余容器的JADE平台部署 |
| 3.3.3 平台软件启动运行流程 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于JADE平台的应用功能实现 |
| 4.1 平台实际配置 |
| 4.2 基于JADE的主动配电网离线分布式优化调度 |
| 4.2.1 基于ADMM算法的分布式求解基本原理 |
| 4.2.2 基于MAS实现的分布式协调优化 |
| 4.2.3 基于JADE设计实现的协调通信行为 |
| 4.2.4 算例仿真 |
| 4.3 基于JADE实现的主动配电网分布式在线优化 |
| 4.3.1 在线优化计算原理 |
| 4.3.2 基于MAS的分布式在线计算功能实现 |
| 4.3.3 算例仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 后续研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文及参与的项目 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（8）电网建设项目多主体协同决策模型及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 电网建设多主体协同决策影响因素研究 |
| 1.2.2 多智能体系统应用及协同决策的模拟 |
| 1.2.3 电网项目决策常用的优化模型和算法 |
| 1.2.4 协同决策支持平台系统应用研究 |
| 1.2.5 相关文献研究述评 |
| 1.3 研究内容、研究思路和研究创新点 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究思路和技术路线 |
| 1.3.3 研究的主要创新点 |
| 第2章 相关概念和理论基础 |
| 2.1 电网项目规划与建设管理概述 |
| 2.1.1 电网规划概念和电网类型划分 |
| 2.1.2 电网项目规划与建设管理的重点内容 |
| 2.1.3 电网规划与建设管理信息化、智能化发展优势 |
| 2.2 利益相关者理论 |
| 2.2.1 利益相关者内涵 |
| 2.2.2 利益相关者识别方法 |
| 2.2.3 利益相关者理论的应用 |
| 2.3 多智能体系统(Multi-Agent System)相关理论 |
| 2.3.1 智能体(Agent)概念及分类 |
| 2.3.2 多智能体系统(MAS)概念及特征 |
| 2.3.3 Agent之间交互行为构成与协作模式 |
| 2.3.4 MAS交互行为的描述方法 |
| 2.4 多目标优化相关理论 |
| 2.4.1 多目标优化理论和解集特征 |
| 2.4.2 多目标优化智能算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 电网项目多主体特征与协同决策目标研究 |
| 3.1 电网项目建设流程分析 |
| 3.2 电网建设项目利益相关主体识别与特征分析 |
| 3.2.1 利益相关主体界定因素 |
| 3.2.2 利益相关主体的识别 |
| 3.2.3 利益相关主体的特征和利益偏好 |
| 3.3 电网项目多主体决策面临的典型问题 |
| 3.3.1 电网建设项目多主体动态变化特征 |
| 3.3.2 电网建设项目多主体协同程度较差 |
| 3.4 电网项目多主体协同决策目标研究 |
| 3.4.1 多主体协同决策逻辑和内容分析 |
| 3.4.2 多主体协同决策目标研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于MAS技术的方案优选协同决策模型 |
| 4.1 电网项目方案优选协同决策的MAS应用基础 |
| 4.1.1 MAS技术应用的基本逻辑分析 |
| 4.1.2 MAS模型基本架构及模块分类 |
| 4.1.3 系统功能型Agent结构及功能设计 |
| 4.1.4 业务功能型Agent结构及功能设计 |
| 4.1.5 Agent之间通信设计 |
| 4.2 基于MAS技术的电网项目方案优选流程 |
| 4.2.1 Agent之间交互行为分析 |
| 4.2.2 MAS的协同决策交互过程 |
| 4.2.3 基于MAS技术的方案优选流程分析 |
| 4.3 电网项目方案优选的协同决策模型及应用 |
| 4.3.1 模糊Petri网基本原理 |
| 4.3.2 电网建设项目协同决策的策略集分析 |
| 4.3.3 基于FPN的电网项目方案优选协同决策模型 |
| 4.3.4 算例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于多目标优化的方案实施协同决策模型 |
| 5.1 电网项目规划和建设实施阶段的目标侧重点 |
| 5.2 电网项目方案实施协同决策的目标函数构建 |
| 5.2.1 建设周期目标函数 |
| 5.2.2 建设选址目标函数 |
| 5.2.3 投资决策目标函数 |
| 5.2.4 资源调配目标函数 |
| 5.3 基于多目标优化的协同决策算法模型 |
| 5.3.1 多目标优化函数 |
| 5.3.2 约束条件 |
| 5.4 面向电网规划的MOPSO模型及应用 |
| 5.4.1 模型的基本假设 |
| 5.4.2 MOPSO模型求解流程 |
| 5.4.3 算例分析 |
| 5.5 面向电网建设的NSGA-Ⅱ模型及应用 |
| 5.5.1 模型的基本假设 |
| 5.5.2 NSGA-Ⅱ模型求解流程 |
| 5.5.3 算例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 面向多主体协同决策模型的应用系统构建 |
| 6.1 应用系统构建的意义及原则 |
| 6.2 多主体需求分析 |
| 6.2.1 用户主体类型划分 |
| 6.2.2 用户主体需求分析 |
| 6.3 系统开发和结构设计 |
| 6.3.1 系统开发技术 |
| 6.3.2 系统结构设计 |
| 6.4 协同决策应用系统功能 |
| 6.4.1 系统功能树分析 |
| 6.4.2 系统功能应用研究 |
| 6.4.3 功能应用效果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究成果与结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）多种能源发电协同发展管控模型及大数据分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多种能源同发展研究综述 |
| 1.2.2 多种能源发电中的风险研究综述 |
| 1.2.3 电力信息协同利用研究综述 |
| 1.2.4 大数据挖掘研究进展 |
| 1.2.5 基于多智能体仿真研究进展 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究难点和创新 |
| 第2章 多种能源发电协同发展模式和框架分析 |
| 2.1 多能源发电协同发展现状分析 |
| 2.1.1 多种能源发电现状分析 |
| 2.1.2 协同发展参与主体和环境分析 |
| 2.1.3 协同发展中存在的问题 |
| 2.2 多种能源发电协同发展模式分析 |
| 2.2.1 协同关系分析 |
| 2.2.2 协同发展中的保障机制 |
| 2.2.3 协同发展模式和原则 |
| 2.3 多种能发电协同发展框架分析 |
| 2.3.1 协同发展层次结构分析 |
| 2.3.2 协同发展框架研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 多种能源发电协同发展的风险管控模型 |
| 3.1 多种能源发电协同发展的风险分析 |
| 3.1.1 发展风险 |
| 3.1.2 政策风险 |
| 3.1.3 社会风险 |
| 3.2 基于多参与主体的风险收益管控模型 |
| 3.2.1 协同发展的风险因素 |
| 3.2.2 多主体间利益博弈的风险管控模型 |
| 3.3 实例分析 |
| 3.3.1 京津冀发电产业概况 |
| 3.3.2 风险收益模型计算 |
| 3.3.3 结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 多种能源发电协同发展的信息管控模型 |
| 4.1 多种能源发电协同发展的信息结构 |
| 4.1.1 信息结构分析 |
| 4.1.2 信息结构模型 |
| 4.2 基于多主体的信息融合 |
| 4.2.1 发电侧 |
| 4.2.2 电力用户 |
| 4.2.3 电网和市场 |
| 4.2.4 电力排放 |
| 4.3 信息协同和管控模型 |
| 4.3.1 模型构建 |
| 4.3.2 信息管控模型计算 |
| 4.3.3 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 多种能源发电协同发展的大数据分析 |
| 5.1 大数据分析方法与流程设计 |
| 5.1.1 大数据分析方法 |
| 5.1.2 大数据挖掘流程设计 |
| 5.2 大数据收集和处理 |
| 5.2.1 发电数据 |
| 5.2.2 用电负荷数据 |
| 5.2.3 污染气体排放数据 |
| 5.2.4 数据预处理 |
| 5.3 大数据分析模型 |
| 5.3.1 基于决策树模型的多种能源发电排放分析 |
| 5.3.2 基于回归模型的多种能源发电量分析 |
| 5.3.3 基于聚类模型的多种能源发电与用电协同分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 多种能源发电协同发展的仿真模型 |
| 6.1 智能体技术 |
| 6.1.1 多Agent关系 |
| 6.1.2 多Agent通讯 |
| 6.1.3 多Agent协作 |
| 6.2 多Agent建模方法 |
| 6.2.1 Agent行为理论 |
| 6.2.2 ABMS智能体建模方法 |
| 6.3 基于多智能体的仿真模型 |
| 6.3.1 Anylogic仿真软件简介 |
| 6.3.2 建模背景分析 |
| 6.3.3 仿真设计 |
| 6.4 案例分析 |
| 6.4.1 案例介绍 |
| 6.4.2 结果输出 |
| 6.4.3 仿真分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究成果与结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）面向个性化定制的智能生产线预防性维护研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 设备状态监测与评估方法研究现状 |
| 1.2.2 面向可重构运维的系统模型研究现状 |
| 1.2.3 预防性维护的可重构方法研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文创新之处 |
| 1.5 本文组织结构 |
| 第二章 个性化定制生产线预防性维护的系统框架 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 预防性维护的系统架构 |
| 2.3 智能生产线设备信息融合 |
| 2.3.1 基于工业异构网络的信息交互 |
| 2.3.2 多源异构传感数据深度融合 |
| 2.4 智能生产线设备状态评估机制 |
| 2.4.1 基于心电机理的设备状态监测 |
| 2.4.2 基于深度学习的设备状态评估 |
| 2.5 智能生产线的可重构运维策略 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 智能生产线设备心电机理研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 EECG系统架构 |
| 3.3 设备心电图实现机理 |
| 3.3.1 工序时长细粒度划分方法 |
| 3.3.2 时序周期匹配策略 |
| 3.3.3 重要工作特征的确定 |
| 3.4 基于EECG的设备性能监测方法 |
| 3.4.1 生产节拍提升 |
| 3.4.2 设备性能衰退在线监测 |
| 3.5 实验验证 |
| 3.5.1 实验场景 |
| 3.5.2 运行结果 |
| 3.5.3 结果讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于时序数据的设备性能预测方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 设备性能预测的系统架构 |
| 4.3 设备性能预测机制 |
| 4.3.1 基于Tensor Flow的设备状态的多分类模型 |
| 4.3.2 模型构建关键实现技术 |
| 4.3.3 基于深度模型的设备性能评估 |
| 4.4 案例—小台车气缸状态预测 |
| 4.4.1 神经网络监测器 |
| 4.4.2 模型效果 |
| 4.4.3 模型评估 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 面向预防性维护的可重构方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 可重构运维的形式化语义模型架构 |
| 5.3 基于领域本体的形式化语义模型构建 |
| 5.3.1 领域本体知识库构建方法与建模技术 |
| 5.3.2 生产过程知识体系分析 |
| 5.3.3 语义知识库模型构建 |
| 5.4 可重构产线的数据与语义集成 |
| 5.4.1 关系型数据映射 |
| 5.4.2 语义模型更新 |
| 5.5 基于语义推理的可重构运维方法 |
| 5.5.1 Multi-agent的自组织协商机制 |
| 5.5.2 设备状态语义推理的可重构策略 |
| 5.5.3 负载均衡的可重构运维策略 |
| 5.6 基于语义推理的可重构运维应用案例 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 个性化定制生产线的预防性维护平台验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 原型平台概况 |
| 6.3 设备状态监测与评估平台验证 |
| 6.3.1 智能生产线设备心电图的实施效果 |
| 6.3.2 设备可靠性评估方法平台验证 |
| 6.4 智能生产线可重构运维验证实施 |
| 6.4.1 平台设置 |
| 6.4.2 性能衰退的可重构运维平台验证 |
| 6.4.3 负载均衡的可重构运维平台验证 |
| 6.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
四、Multi-Agent系统中Agent通信可靠性的研究（论文参考文献）
- [1]海面环境下的无人船平行物理仿真平台的设计与实现[D]. 郭谦. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]基于多智能体的微电网电力市场交易策略研究[D]. 杜乐. 南京邮电大学, 2020(03)
- [3]多智能体强化学习在城市交通信号控制中的研究与应用[D]. 武强. 兰州大学, 2020(04)
- [4]基于多Agent的生鲜农产品物流配送路线优化研究[D]. 李庭阁. 北京交通大学, 2020(03)
- [5]智能配电网故障定位与故障恢复方法研究[D]. 李厚龙. 中国矿业大学, 2020(03)
- [6]基于Agent的变电站通信研究[J]. 傅军栋,陈康,黄扬海. 华东交通大学学报, 2020(03)
- [7]主动配电网分布式协调控制平台的搭建与应用[D]. 李家维. 山东大学, 2020(11)
- [8]电网建设项目多主体协同决策模型及应用研究[D]. 高磊. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [9]多种能源发电协同发展管控模型及大数据分析研究[D]. 任东方. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [10]面向个性化定制的智能生产线预防性维护研究[D]. 陈宝通. 华南理工大学, 2020(01)