基于深度学习和多Agent优化的软件评审者混合推荐方法
这是一篇关于群智化,评审者推荐,深度学习,多Agent系统的论文, 主要内容为群智化软件的评审可以保证软件开发的进度与质量,因此实现群智化软件高效率高质量评审是一项重要的工作。目前大多数的群智化平台以手动方式分配评审者,这种方式不仅耗费大量时间,而且受限于个人的认知界限,评审者的选择范围变得很小,更重要的是某些评审者可能会被分配过多的评审任务,导致评审不及时、评审质量差等问题,进而影响软件开发质量与进度。为了解决上述问题,提出了一种软件评审者的混合推荐方法:首先基于评审者兴趣偏好实现预推荐,然后基于评审者个性化特征实现深度推荐。在此基础上设计了多Agent评审者推荐系统以协调推荐过程中数据资源的分配以及实现算法模块的并行计算,从而提高推荐效率。主要工作如下:1)从评审者兴趣偏好的角度出发,获取评审者的代码贡献,然后基于代码贡献采用协同过滤算法实现评审者的预推荐;2)从评审者的专业能力的角度出发,获取评审者的个性化特征,基于个性化特征训练深度学习模型,使用该模型实现评审者的深度推荐;3)设计了多Agent的评审者推荐系统。根据推荐方法中的模块组成部分设计了相应的Agent,这些Agent用于协调数据资源的分配,实现模块的并行计算,提高评审者推荐系统的运行效率;4)获取Github中的Tensor Flow开源软件项目的数据,在此数据集上进行了一系列的实验。
基于Multi-Agent与本体的个性化旅游推荐系统建模研究
这是一篇关于多Agent系统,个性化,旅游推荐系统,本体建模的论文, 主要内容为旅游作为人们消遣娱乐的项目,深得其偏爱,但人们也期望通过互联网的智能化能够为其提供一个更为个性化的旅游项目,使得其不至于迷失于网络中,进而提升其生活质量。且在互联网+旅游的模式下,人们获取旅游信息资源渠道的增加,使得其容易受到因信息迷航或者信息过载等诸多问题的困扰,进而干扰其做出最为恰当的决策。因此,在如此庞大的信息资源下,如何为人们选择出一个更为科学、适合的旅游成为了当前各界关注的焦点。通过利用语义本体与Agent技术,深入分析人们的旅游兴趣与需求的前提下,建立了一个基于多Agent与本体的个性化的旅游推荐的系统模型。因此,根据不同的用户相关需求,系统分析其偏好,进而为其筛选出一个最为适合的旅游信息。本文是基于Multi-Agent与本体的个性化旅游推荐模型的研究,首先系统分析了此系统模型的研究背景及意义,并梳理与归纳了国内外关于Agent建模技术与推荐系统的研究现状与提出了本文的创新点;其次,对推荐系统的相关旅游信息实施整理、归集与分类,采用本体相关理论知识来建立个性化的旅游推荐系统模型的本体库,且详细介绍了该推荐模型旅游本体的相关流程和方法;第三,基于Multi-Agent的个性化旅游推荐系统模型的需求特点与目标,对该系统进行了整体架构设计,并在JADE平台上运用FIPA ACI通信语言来实现各部件的功能。用户通过使用个性化旅游推荐系统按照自身旅游需求进行搜索,然后利用其需求和本体库中的相关旅游的相似性来实施匹配,并按照推理规则实现个性化的推荐与评价。通过构建多Agent与本体的个性化旅游推荐模型,不仅丰富了 Agent的建模理论,而且为用户推荐出了一个更为科学、适合的旅游,有效解决了当前旅游领域内的个性化推荐的难题,进而为开发系统提供了前提。
基于J2EE的Agent架构实现研究
这是一篇关于多Agent系统,Agent,J2EE,分布计算的论文, 主要内容为多Agent系统的研究目前还处在一个相对不成熟的阶段,相对于OOP的大获成功,AOP却在实际的大型应用中鲜有作为,在现实的程序开发中人们在采用一项技术标准的时候不会因为该项技术有多么新颖,而是否采用的依据是它在实际应用的稳定性和可靠性、实用性以及由此而带来的解决问题的实际能力,但是如果该项新技术是建立在一项成熟度比较高的基础上,那么无论就该新技术解决问题的能力还是技术的可信度都将会有很大的不同。本文旨在移花接木,把代表“革命性和先进性”的Agent,和代表“广泛性和可靠性”的J2EE进行革命性的合作,开创一个Agent应用的新视角,走进一个J2EE应用的新领域。 本文研究的重点如下: J2EE架构的分析 本文所提出的架构主要基于J2EE三层架构,在该架构中EJB组件主要承担了任务处理,负责接受Web层的请求,从后台数据库中取出处理请求所需要的数据,而后经过一定的业务处理,而后吧处理所得的结果反馈给Web层进行显示,通过角色的划分实现了功能层之间分离。 基于J2EE的Agent架构的构建 在分析的基础上,本文将J2EE平台的EJB业务处理逻辑模块以Agent部件作为代替,并为Agent的生存提供了必要的外部环境,实现了J2EE和Agent的混合架构。 架构的消息机制 通过对JINI内核技术的深入分析我们抽取了其消息通信的内核技术,利用这种内核技术,我们为混合架构量身打造了基于IP多播技术的通信机制。本文提出的设计架构让Agent宿主于J2EE服务器的中间层,在这一层Agent通过协作来完成自己的任务。
基于多Agent技术的电子商务个性化推荐系统的设计与实现
这是一篇关于多Agent系统,电子商务,个性化推荐,轻量级J2EE的论文, 主要内容为在当今电子商务飞速发展的过程中,设计与开发智能个性推荐系统对提高电子商务的经营绩效具有重要的现实价值。针对现有推荐系统缺乏智能性、自适应性、主动性等处理能力的局限性,本论文采用面向多Agent的设计思想,对智能电子商务个性推荐系统的需求、总体结构、功能与实现等进行了研究。本论文的主要工作如下: 1、提出了一个基于多Agent的电子商务个性化推荐系统模型。采用多Agent技术并结合Web日志挖掘技术,将传统的个性化推荐系统中的功能模块构件为智能Agent,提出了一个智能电子商务个性化推荐系统的整体架构模型-MAPRS(Multi-Agent based Personalized Recommendation System,MAPRS)。该模型由八个功能相互独立的Agent构成,由它们相互协同工作来实现个性化、主动性的推荐功能,克服了传统推荐系统存在的局限性。 2、设计了上述MAPRA模型中的各个Agent的功能与结构及整个系统的工作流程。依据电子商务个性推荐系统的实际需求,对MAPRA模型中的监视Agent、Web日志分析Agent、数据转换Agent、数据挖掘Agent、偏好分析Agent、界面管理Agent和推荐引擎Agent的结构与功能进行了详细设计,并讨论了MAPRA模型的总体运行流程。 3、基于轻量级J2EE架构和上述模型实现了一个电子商务个性化推荐系统—PR Market。为了验证本论文提出模型的可行性,根据上述MAPAS模型,采用轻量级J2EE软件架构,J2EE运行环境、Eclipse5.5开发平台、Oracle 9i数据库平台,设计并实现了一个电子商务个性化推荐系统的原型系统,称之为PR Market系统。 本论文的研究结果可以为电子商务企业设计与开发电子商务个性化推荐系统提供一定的参考。
基于G-net模型的MAS实现方法研究
这是一篇关于面向Agent的G—net模型,多Agent系统,智能Agent,Agent开发工具包的论文, 主要内容为多Agent系统的出现为开发复杂的分布式软件提供了新的途径。近年来,为实现基于agent的系统,人们提出了许许多多的体系结构,同时也付出了巨大的努力用形式化的方法来描述agent行为。但是大多数agent的形式化方法仅仅只是描述agent的行为,与agent系统的具体实现还存在着很大的差距。本文讨论了Haiping Xu和Sol M. Shatz提出的面向agent的G-net模型,该模型不仅能够提供形式化的方法描述Agent的行为,而且能够将形式化的方法引入agent开发生命周期中指导智能agent的设计与实现,因此具有很高的研究价值。 本文首先回顾了agent与多agent系统的相关理论;然后研究了面向agent的G-net模型如何扩展传统的G-net来支持agent建模,并对该模型体系结构和关键部件的工作机制进行了分析;最后,本文基于面向agent的G-net模型实现了一个智能Agent的开发工具包ADK,并给出了根据此工具包设计智能agent的方法。为说明使用ADK开发智能agent的具体过程,本文还给出了一个机票交易的实例。
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