基于多Agent南美白對蝦育苗專家系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf

1、近年來，隨著人民生活水平的提高，對于食物的營養(yǎng)要求也不斷提高，魚蝦等水產品由于其具有高蛋白低脂肪的特點受到大家的青睞。因此，海產品的淡水養(yǎng)殖給養(yǎng)殖戶帶來了較大的經濟收益。但由于養(yǎng)殖技術落后、管理水平低下、病害頻頻爆發(fā)使得淡水養(yǎng)殖面臨著巨大的挑戰(zhàn)。
　　 本文是以南美白對蝦為研究對象，針對集約化淡水養(yǎng)殖南美白對蝦所面臨的問題，通過需求分析、目標分析和養(yǎng)殖過程分析，完成了系統(tǒng)總體設計、功能模塊設計、多Agent推理模塊結構設計、各A

2、gent內部結構設計推理模型設計并開發(fā)出一套基于多Agent南美白對蝦育苗專家系統(tǒng)，對南美白對蝦從放苗、育苗、水質監(jiān)測、專家推薦到出苗這一整個育苗過程進行了精細的管理和控制。
　　 由于專家系統(tǒng)存在處理分布式知識能力差、不能直接作用于環(huán)境、不具備社會性等缺點，大大影響了系統(tǒng)分布式智能推理效率，因此，文章提出在系統(tǒng)中引入多Agent技術，將Agent的特征賦予系統(tǒng)中的各個組件，利用多Agent的自治性、推理性、交互性等特性以及In

3、ternet這個良好的分布式環(huán)境，創(chuàng)建多Agent推理環(huán)境，改善專家系統(tǒng)的工作能力。
　　 文章在Agent內部推理中主要采用基于規(guī)則的正向推理技術，而對于水質Agent的推理，文章則采用BP神經網絡技術。由于我國對于養(yǎng)殖水質的調控僅處于單指標處理水平，忽略了各水質指標之間的相互作用對養(yǎng)殖環(huán)境產生的影響，因此，本文運用BP神經網絡構建水質Agent推理模型，對多元非線性水質因子進行信息融合進而決策出水質環(huán)境狀況以及報警等級，BP

4、神經網絡對處理實時性、不確定性的水質問題有著顯著的優(yōu)勢。
　　 本文根據系統(tǒng)中各Agent的功能特點以及Agent之間的松耦合度，提出采用結果共享型方式對各個Agent進行協(xié)調。對于各Agent之間的通信，本文設計了信息路由通道作為各個Agent之間進行通信的媒介，它同時具有路由器的功能，信息路由管理著一個公共數(shù)據結構(即信息隊列)，Agent就是通過從該隊列上收發(fā)數(shù)據而達到通信的目的。
　　 文章最后介紹了系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)