基于移动代理的网络入侵预警模型研究

通过向网络入侵预警模型引入移动代理技术,采用贝叶斯网推理模型实现规划识别的预警模型,预测下一步的入侵事件和可能入侵攻击,提高网络入侵预警监测的效率,同时,通过移动代理降低了网络通信量和系统负载量。     

合作管理研究框架

介绍了合作管理研究的背景和当前主要的企业合作理论,认为合作是管理学研究的主题,当前管理学对合作的研究缺乏系统的梳理,同时,管理理论的研究缺乏严格的前提假设,最后在界定合作以及提出"现实人假设"和"资源无限性假设"的基础上,给出了合作管理理论的研究框架。     

基于Agent的数字图书馆个性化信息推送服务模型研究

在通过对Agent技术含义与特性分析的基础上,本文探讨了个性化信息推送服务的形式以及在Agent技术下的各种个性化信息推送服务的模式,详细分析了基于Agent技术的个性化信息推送服务的工作原理。     

基于Agent的电子商务在线议价研究

针对电子商务中交易双方的议价问题,引入Agent,建立了通用的基于多Agent的在线议价模型。通过构造Agent报价策略的概率密度函数,并考虑议价双方的下一步期望价格和保留价格,构建了基于价格的议价算法,该算法考虑了Agent的偏好、议价时间约束等参数,而且该议价算法能动态地修改可能的报价区间范围,并具有一定的学习能力,使议价过程能够较好地反映交易双方的心智态度,可模拟传统交易中的议价过程。     

基于元数据的数据仓库在智能决策支持系统中的应用

将人工智能理论引入决策支持系统,构成智能决策支持系统。数据库是智能决策支持系统的重要组成部分,本文介绍了元数据的基本概念,将基于元数据的数据仓库技术运用到智能决策支持系统中,提出一个新的智能决策支持系统框架。     

基于Multi—Agent的供应链企业逆向物流库存模型研究

为了更好更快地实现国家规定的循环经济目标,当今企业也积极参与建设逆向物流工程。库存问题是逆向物流研究中最重要的内容之一,在采用Agent的建模思想基础上,充分考虑影响逆向物流供应链库存管理的各种复杂因素,抽象出交互、制造商、销售商、回收、信息和设计商等六大供应链逆向物流功能,由此组成供应链逆向物流库存系统的六类Agent,从而建立了基于Multi—Agent的逆向物流供应链库存控制模型。     

部门预算委托代理问题的分析与解决对策

文章将原本用于研究企业经济行为的委托代理理论引入到政府领域,指出作为纳税人的社会公众与政府之间,本质上是一种委托—代理关系。在部门预算中,该委托代理关系表现为社会公众—(议会)人民代表大会—政府—政府财政部门—政府职能部门的多环节委托授权链条,由于信息不对称、监督弱化、对腐败惩罚程度轻等原因,且在公共领域内存在“激励不足”情况下,解决部门预算委托代理问题的办法主要是依靠建立有效的监督机制。     

基于委托代理理论的代建项目服务报酬模型研究

“代建制”是对非经营性政府投资项目的实施过程进行管理的一种制度，是政府投资项目管理的新模式。目前代建项目服务报酬偏低制约了代建制的发展，所以要解决的问题主要是公有制产权下政府投资项目的经济与效率的匹配。本文分析了现行代建报酬状况，根据代建制模式下委托一代理关系的特点，构建代建制框架下的服务报酬模型。     

基于Agent的虚拟认知康复辅助治疗系统研究

针对目前VR辅助认知康复技术的缺点,提出将VR和Agent技术相结合,设计了一种基于Agent的虚拟认知康复辅助治疗系统AVR-CRs,并讨论了该系统的逻辑结构、虚拟Agent的形式化模型、通信协作模式以及基于Web Services的系统实现等关键技术.与传统的虚拟康复技术相比,该系统具有开放、自主、可移植的特点,能适应未来远程康复的发展需要.     

Missing the best opportunity; who can seize the next one? Agents show less inaction inertia than personal decision makers

Inaction inertia is a prevalent consumer decision bias, whereby missing a superior opportunity decreases the likelihood of acting on a subsequent opportunity in the same domain. We assume that a cognitive focus accounts for the inaction inertia effect. Individuals focus more on losses (the association between the current opportunity and missed opportunity) than gains (the association between the current opportunity and original states), therefore showing the inaction inertia effect. We also propose a self–other difference in inaction inertia: agents exhibit less inaction inertia than personal decision makers as they focus more on gains than losses compared to personal decision makers. In Study 1, agents were less trapped in inaction inertia than personal decision makers. Cognitive focus was measured with eye-tracking techniques in Study 2 and a self-reported item in Study 3. Agents were observed as focusing less on losses than gains compared to personal decision makers. This cognitive focus difference explained the self–other difference in inaction inertia. In Study 4, both types of decision makers were less susceptible to inaction inertia when focusing on gains than losses.