智能代理 自动化谈判代理竞争的智能代理实现 总体目标 使用在JAVA中实现的GENIUS框架，为自动谈判代理竞争（ANAC）设计代理。 竞争协议 锦标赛期间用于每次协商的协议是堆叠交替报价协议，其中每个代理商都可以采取以下操作之一：报价，或者接受最后提议的报价或步行方式。 依次重复此过程，直到达成协议或没有任何协议的截止日期为止。 每个代理都有其自己的偏好配置文件，该配置文件由附加效用函数表示，该函数被计算为与每个问题相关的值的加权总和。 代理策略 Agent24的拟议策略基本上是基于时间，在整个协商过程中收到的反对者的提议和反对者所接受的提议。 为此，阵列列表已用于在每一轮谈判中存储采取行动的相应标准化时间，采取行动的代理的相应ID，行动本身以及已经进行的出价。提供或接受以及其相应的实用程序。 有关设计的更多详细信息，请参阅报告

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Grieves教授关于数字孪生发展的又一力作，通篇论文较长，请仔细阅读。 摘要如下:The idea that the information about a physical object can be separated from the object itself and then mirror or twin that object is a concept referred to as the Digital Twin. The Digital Twin is receiving a great deal of interest from manufacturers who make advanced products that have all the characteristics of complex systems. While the Digital Twin concept is becoming better fleshed out and understood, there is much more work to be accomplished. Specifically, the characteristics of the physical product as these become smart, connected product system (SCPS or Physical Twin) need to be defined and described. The success of the Digital Twin model will rest on the value it creates for both the manufac￾turers and the users of their products. There will also be new issues, security among the most important, that need to be surfaced and addressed.

Intelligent optimization algorithms have advantages in dealing with complex nonlinear problems accompanied by good flexibility and adaptability. In this paper, the FCBF (Fast Correlation-Based Feature selection) method is used to filter irrelevant and redundant features in order to improve the quality of cancer classification. Then, we perform classification based on SVM (Support Vector Machine) optimized by PSO (Particle Swarm Optimization) combined with.ABC (Artificial Bee Colony) approaches,

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使用强化学习的智能故障诊断 问题陈述：使用智能代理执行条件分类，该智能代理学习类似于人类感知的分类 方法：使用堆叠式自动编码器提取潜在特征，并使用深度Q网络训练代理 数据集 我们的研究中使用的滚动轴承的故障数据是由凯斯西储大学（CWRU）收集的。 该数据集包含正常轴承和故障轴承的滚珠轴承测试数据。 在实验设置中，测量数据的采样频率为48KHz，该频率来自电机轴附近的测量。 有四种不同的条件： N：正常 如果：内部故障 OF：外部故障 RF：滚轴故障 为了验证所提出的方法，根据作为运行条件的轴的负载量将振动数据分为四组（A，B，C和D），这将导致不同的振动模式，从而增加振动的动态性。轴。 根据故障直径和故障位置，每组（例如A）包含10个不同的类别（1、2，...，10）。 A，B，C包含所有类，并且在这三个数据集中没有不可见的类。 平均而言，某个数据集下的每个类别包含480,000