摘要：新一代无人机群系统的重要特征是具有群体智能,是一类典型的群智激发汇聚系统.目前,多智能体强化学习技术展现出较强优势,是构建新一代自主智能无人机群系统的重要方法.但多智能体强化学习的训练过程尚处于“黑盒”状态,缺乏对群体智能的激发和汇聚程度的有效度量手段.针对这一问题,从多智能体强化学习中智能体的策略出发,以策略多样性度量无人机群在多智能体强化学习的训练过程中的激发-汇聚程度.为了对策略的多样性进行度量,借鉴物种多样性和信息论中的相关概念,明确了策略多样性的内涵包括丰富和均匀程度两方面,提出了“策略距离二次熵”和“动作分布信息熵”这两种策略多样性的计算方法.设计了无人机群突防场景对本文所提出的策略多样性指标和两种计算方法的有效性和有用性进行了验证,并通过敏感程度分析对两种计算方法进行了对比.实验结果表明这两种计算方法在该场景中均能有效区分策略多样性的变化,且两种计算方法间具有一致性,从而验证了策略多样性指标及其计算方法的有效性.在有用性方面,验证了策略多样性与奖赏之间的关联关系,以及环境的动态改变与策略多样性之间的相互影响和关联关系,体现了策略多样性在认知群智系统,指导群智激发汇聚过程上的潜在有用性.提出的策略多样性及其计算方法,能够为定量认知群智系统激发-汇聚程度,进而对群智系统的学习和训练开展引导和干预提供方法支撑.

摘要：随着移动 Agent技术的快速发展以及构件软件的广泛应用 ,对一种新型的基于移动 agent技术的构件软件框架的需求日益增长 .通过对传统的构件软件框架的不足的分析 ,提出了一种新的构件软件框架 .与传统的构件软件框架相比 ,新的构件软件框架具有较强的网络环境的动态适应性 .

摘要：运行时验证是提升普适计算应用可靠性的重要手段.这类应用的很多性质同时涉及时间关系和空间位置关系,这样的时空性质给运行时的验证带来了特有挑战:一方面,传统的时态逻辑难以描述空间性质;另一方面,适合描述空间性质的Ambient Logic在真值不确定等情况下不能很好地支持有限轨迹中时间性质的描述.为支持普适计算应用时空性质的运行时验证,引入三值逻辑语义,提出了AL_3(3-valued ambient logic);并在此基础上设计实现了基于AL_3的性质检验算法和运行时监控器.最后,通过案例分析和运行效率实验阐明了所提方法的有效性和可行性.

摘要：如今,多agent系统(multi-agent system,简称MAS)被广泛用于开发各种应用系统.当前,开放、动态、难控的计算平台要求软件系统能够根据系统自身及其环境状态信息及其改变,动态地调节自身的行为,即具备一定的上下文感知能力.然而,现有工作并未就如何向既有的MAS应用系统引入上下文感知能力提出有效的解决方案.依照关注分离原则,结合面向上下文程序设计技术(context-oriented programming,简称COP)、反射技术(reflection)以及代码植入技术(code instrumentation),提出了一套MAS系统上下文感知增强框架和底层支撑技术.开发人员可以在既有应用源码不可得的情况下,自动地将指定agent类型转换为(扩展为)具有上下文感知能力的agent类型.此外,利用底层运行支撑环境,系统管理员可以在系统运行时刻动态地调整指定agent的上下文感知行为.

摘要：在开放、动态的Internet平台上实现软件资源的协同是网络技术研究热点之一 .传统的软件协同存在协同模式单一的不足 ,不能很好适应网络资源的多模式协同 .本文在我们开展的多模式软件协同研究背景下 ,基于共享空间协同技术 ,针对多模式协同特点 ,在基于agent的多模式协同中间件中 ,设计并实现了一个基于中介的协同环境 ,为多模式软件协同提供了良好的中介协同支撑 .

摘要：为适应计算环境和用户需求在系统运行期间的变化,满足软件系统进行动态演化的需求,提出面向动态软件体系结构的在线演化方法,设计并实现了一种运行时刻的软件体系结构元模型,将原先运行时刻不可见的体系结构设计信息具体化为显式的体系结构实体,并与系统实现及系统规约之间保持因果关联.元模型的演化可通过反射实现对运行系统的修改和对规约的更新,所有演化行为都在良定义的体系结构元模型的指导下规范地进行,保证了演化前后系统的一致性、完整性和演化的可追溯性.基于该方法开发了可视化支撑平台Artemis-ARC系统,支持构件和服务的设计、开发、集成及动态演化,并通过简单的应用实例展示了在线演化的效果.

摘要：为了让面向服务的架构下的应用系统能够灵活地动态演化以适应底层因特网计算环境和用户需求的变化,该文提出了一种面向服务的动态协同架构.该架构引入内置的运行时体系结构对象来解耦系统中的各个服务构件,并通过该对象以体系结构的视角来重解释服务部件之间的引用和交互.这样就把体系结构这一抽象概念具体化为可直接操控的对象,从而可以利用面向对象程序设计语言的继承和多态等整套机制,导出一种面向体系结构的系统动态演化技术.为支持这一架构,设计并实现了一个支撑平台 Artemis ARC,为具有动态调整能力的面向服务应用系统的开发、运行和监控提供了一套可视化的集成环境.在此平台上还开发了一个简单的示例应用以展示动态调整的效果.

摘要：面向动作的上下文感知(activity-oriented context-aware,简称AOCA)应用组织环境中的资源,为用户动作的顺利进行提供支持.为应对环境和动作相关需求的开放性,这类应用采用轻量级、增量式的开发方法进行开发.相对于在开发阶段描述全局信息的开发方法,AOCA应用的开发可能由不同开发者在不同时间共同参与,这可能会导致较多的不一致等问题,且难以在开发阶段被发现.围绕使用运行时验证手段提高AOCA应用可靠性这一目标展开研究.给出了对于AOCA应用运行状态进行形式化规约、对于系统级和应用级性质进行描述的方法.进一步地设计实现了AOCA应用监控器.最后,通过案例分析以及性能评估证实了该方法的有效性.

摘要：移动 agent计算模式将成为未来网络计算的主流模式 .移动 agent的迁移机制是其技术核心之一 .该文分析了现有移动 agent系统中采用的几种代表性迁移技术 ,提出了一种新的结构化迁移机制 .该机制的主要特点如下 :( 1) agent的旅行计划和功能体完全分离 ;( 2 )旅行计划本身也具有严格定义的结构 ;( 3)提供了 3种灵活有力的迁移模式 .因此 ,它能有效地控制移动 agent的复杂度 ,有利于 agent的复用 .在该机制的基础上 ,设计并实现了移动 agent系统 Mogent1.

摘要：随着Internet平台和开放应用的快速发展，如何在面向对象技术的基础上发展新型的软件方法学成为软件新技术面临的重要挑战之一．本文以移动Agent技术、系统和应用为切入点，在对移动Agent关键技术，如移动机制、通信机制和安全机制等进行研究的基础上，提出了我们自行设计与实现的移动Agent系统Mogent，并探讨其在软件主流技术等方面的应用．