体智能老师管理制度

体智能老师管理制度（精选11篇）

体智能老师管理制度 篇1

春天来了，大地复苏，逐渐脱去笨重的冬装，沐浴在和煦的阳光里，会感到精神振奋，全身舒展。然而，早春是气候多变、容易感染病菌的季节之一，体育锻炼本身能使体能加强，有助于提高机体的免疫功能和对外界环境的适应力，从而抵抗疾病的发生。

一、指导思想

以“我运动、我锻炼、我快乐”为宗旨，认真贯彻落实教体局倡导的幼儿园深入开展阳光体育活动，提高认识，加强领导，强化各班体育活动领域和管理。组织全园幼儿积极开展体育锻炼和体育运动，依据各班年龄段开展幼儿喜欢的丰富多彩的户外体育活动，培养幼儿与幼儿之间良好的互动、互帮、互助学习与协助精神。挖掘每个孩子的运动特长，让幼儿对体育活动产生浓厚的兴趣，形成爱运动的好习惯。培养幼儿良好的锻炼习惯和健康的生活方式，保证幼儿每天不少于２小时的户外活动时间，减少疾病，增强体质，有利于幼儿身体各个组织器官全面平衡协调的发展，促进幼儿体、智、德、美全面发展。使全体教师感受到：拥有健康才能拥有明天，热爱锻炼就是热爱生命。

二、工作重点与措施

（一）加强领导注重投入

结合幼儿园实际投资完善幼儿园体育器械，如：幼儿体操圈、体操垫、拱形门、跷跷板、皮球等，鼓励教师积极利用废旧物品自制符合幼儿年龄特点的户外活动器械。开展民间传统性户外体育游戏，让幼儿体验人与人之间相互交往合作的重要和快乐。

（二）加强体育锻炼确保幼儿安全

加强安全教育和管理，定期维护体育场地和体育器材，制定必要的安全措施，做好安全应急预案，避免和防范意外事故发生。体育活动要遵循教育性、科学性、趣味性、全面性原则，寓学于乐，寓练于乐。保证幼儿每天有足够适宜的体育活动时间，促进幼儿健康发展。

（三）开展丰富多彩的体育活动，促进幼儿体能发展。

１、充分选用晨间活动早操活动开展丰富多彩的体育活动。做到动静交替，运动适宜，促进幼儿身心和谐发展。活动场地设置多种多样体育活动器材，如：呼啦圈，沙包，皮球，跳绳，平衡木，拱形门、高跷等运动器材，让幼儿按自己的意愿选择自己喜爱的体育游戏活动，使幼儿走、跑、跳、钻、爬等基本动作，在不同程度上得到协调发展。

２、教师要合理规范有秩序组织幼儿早操活动。早操音乐要欢快，节奏感强。教师口令要清晰，示范到位，幼儿动作熟练有节奏，精神饱满。小班、托班做模仿操，中大班做轻器械操或武术操。教师在早操前要做好场地的布置和运动器械和准备工作，及时排除安全隐患。随时提醒幼儿有秩序地取放运动器械。

３、开展丰富多彩的户外体育游戏活动。根据幼儿的身心发展规律，在不同年龄段班级开展适合幼儿年龄特点的传统民间游戏活动，培养幼儿参加体育活动的兴趣。如：丢手绢、打沙包，踩高跷，跳皮筋，钻山洞，开火车，老鹰捉小鸡等传统民间游戏，培养幼儿参加体育活动的兴趣，提高幼儿对环境的适应能力以及坚强、勇敢、不怕困难的意志品质和主动、乐观、合作的态度。注重发展幼儿体育运动的兴趣和特长，提高幼儿的操作及自控能力。４、定期邀请解放军战士来园以游戏的形式组织幼儿进行队列队形训练，学习简单的擒拿格斗技能，大班幼儿学习马步练习，正踢腿练习，马步出拳练习，弓步练习。培养幼儿抗干扰能力以及幼儿动作的协调性和平衡性。

５、每周四下午全园以班级为单位，开展民间传统性游戏活动，集体观摩讲评。６、春秋两季开展远足活动，促进幼儿体能发展。

三、学期锻炼目标

本学期多为简单的爬，走，跑训练，大班掌握更多身体技能动作，包括摆臂快跑、负重跑、负重爬及前滚翻等动作，并能在游戏中体验团队精神，提倡分享与合作，且运动密度与强度相比中班有明显增强；中班幼儿多进行身体动作尝试，鼓励幼儿勇于完成动作，培养幼儿体育锻炼的兴趣；小班幼儿体能锻炼方面要求不宜过高，能完成简单的爬行、奔跑、跳跃动作即可，课程以故事化，卡通化制造情景作为带动。

体智能老师：

体智能老师管理制度 篇2

关键词：多智能体技术,交通管理系统,智能交通系统

从目前我国城市交通基础设施建设实施来看,很多城市的基础设施建设发展逐渐加快。但是,尽管城市道路不断拓宽,立交桥不断增多,城市的交通拥堵问题还是没有得到有效的解决。在这种情况下,城市交通管理系统必须朝向智能化、集成化方向发展。一方面,城市交通管理系统能够根据交通法规与道路运行状况,采用更加高科技的技术手段来实现交通工程的现代化管理,从而通过合理有序的和引导并且限制交通流,进一步为城市道路的发展创造更加安全的行车环境、城市交通道路管理系统的主要目标就是进一步改善城市交通网络的运行状况,并且全面提升城市道路的有效利用率以及合理分配交通流量的能力。全面解决城市道路拥堵的状况,尽力降低交通事故的产生与发展。通过在城市交通管理系统中所进行的交通网运行状况改进,能够全面的提升城市道路交通有效利用率,并且进一步分配合理的交通流量,从而不断的缓解城市交通道路的拥堵情况,进一步减少交通事故、紧张路段的拥堵以及降低出行时间。基于上述问题与要求,全面将多智能体技术融入到交通管理系统之中,进一步结合人工智能领域,从而不断的提高城市交通管理系统的运行焦虑,保证交通流量的合理分配,从而更加方便市民的出行。

1 多智能体技术概述

1.1 多智能体的概念

智能体,即Agent,是一个处于动态环境中的系统或者机器。具有较高的自制能力和控制能力,其主要的目的在于接受另一个实体的控制并且为其提供相对应的服务,包括了用户、计算机程序、系统或者其他机器等对象。并且智能体能够在这样目标的命令下完成社交、学习等内容,从而实现各种必要的行为感知、适应以及对于周围的环境进行必要的反应。可以说,智能体与服务主体之间的关系是具有一定联系的,但是两者之间也是相互独立的。

多智能体即多个智能体结合而形成的同一系统。多智能体的形成也并不是单纯的通过自制以及提供帮助等两种属性功能进行简单的结合,而是实现了两种属性的有机统一。多智能体能够为主体提供服务于帮助,从而实现多智能体的自制属性。

1.2 多智能体的原理

多智能体主要是通过信息智能体来实现检索的功能。通过信息智能体能够对于分布式信息进行充分有效的控制与管理。信息智能体并没有固定的工作模式,所以说信息智能体既能够是静态的,也可以是动态的;既可以是合作的,也可以是独立的;可以具有学习的功能,也可以不具有学习的功能。通常在网络环境下所运行的智能体也被称之为网络智能体,主要是基于移动信息智能体所发展起来的,并且能够在互联网络中通过信息检索工具等进行数据采集,包括Spider、WAIS、Lycos。网络智能体还能够在网页服务器或者网页浏览器之间进行主动的通讯,从而实现网页的相互协调。

2 基于多智能体技术的交通管理系统

2.1 多智能体交通管理系统结构

界面是多智能体能够用于用户界面或者人机交互提供操作支持,并且通过界面能够保证多智能体进行持续不断的独立运行,进一步代表用户的利益并且进行适当的决策。

通讯系统是多智能体实现智能体之间的通讯或者人机交互的通讯。通过多智能体能够代替用户进行一些简单的在线、重复以及其他费时的工作,进而减轻工作负担。

知识处理模块能够将所有得到的信息以及通讯记录来进行及时的处理,并且可以理解和接受用户用语言发出的命令,并替用户执行数据库检索或替用户记录和处理信息,负责在网际范围的数据库中不知疲倦地替用户分类、分析、维护和查找信息等。

决策与智能控制模块能够通过多智能体系统的集成,能够进一步提高人机系统的综合发展水平,而且通过界面等智能体技术的开发,能够全面促进人机智能的充分发展,从而全面提高人机智能系统的协调性。

2.2 多智能体交通管理系统功能

多智能体的所有自制力都是以帮助用户提供最有效的手段来实现的,对于多智能体的研究本质也就是如何才能够保证多智能体在不打扰用户的基础上,单纯的依靠智能体自身能力来实现所有可能的方法与技术,共同为完成用户形成的比较复杂或者琐碎的任务。所以,智能体必须要尽可能的理解到用户的真实意图,从而采取一定的方式来积极主动的对目标采取行动。比如通过社交、学习、推理、合作等方式来使得多智能体技术达到类似于人类的行为,从而完成人类无法完成的工作。

伴随着网络技术的快速发展以及人工智能领域的全面发展,计算机信息技术逐渐成为目前科技领域研究的重点内容。其主要目标在于实现跨平台资源的互动操作以及计算较大的数据规模。多智能体交通管理系统能够通过实时收集道路交通信息,并且整合全市道路交通网系统,在最短的时间之内给出最优的交通路线以及解决方案,从而进一步缓解了城市道路拥堵等问题,并且针对道路违法事件进行及时的处理,加快肇事纠纷等问题的解决时间,进一步降低道路拥堵的情况。

3 结束语

多智能体技术是人工智能领域发展的重要分支,并且具有自主性、适应性、连续性、认知性、主动性等方面的特征。通过智能体机制能够进一步进行自主适应,针对不同的环境进针对性的变化,从而对于不同的目标进行清理与收集等工作。本文通过对于多智能体技术进行的研究,进一步促进我国道路交通拥堵问题得到解决,进一步促进我国道路交通的运行效率能够得到充分的提高。

参考文献

[1]赵文龙,侯义斌.多Agent系统及其组织结构[J].计算机应用研究,2000,20(07):12-14.

[3]刘金琨,王树青.基于Agent技术的人机智能决策支持系统研究[J].系统工程理论与实践,2000,20(02):15-19.

多智能体技术 篇3

关键词：多智能；技术

1.前言

目前的工业系统正向大型、复杂、动态和开放的方向转变，传统的工业系统和多机器人技术在许多关键问题上遇到了严重的挑战。分布式人工智能 （DAI，Distributed Artificial Intelligence）与多智能体系统（MAS， Multi-Agent System）理论为解决这些挑战提供了一种最佳途径。智能体系统是分布式人工智能的一个重要分支，是20世纪末至21世纪初国际上人工智能的前沿学科。研究的目的在于解决大型、复杂的现实问题，而解决这类问题已超出了单个智能体的能力，将DAT、MAS充分应用于工业系统和多机器人系统的结果，便产生了一门新兴的机器人技术领域一多智能体机器人系统（MARS，MultiAgent Robot System）。总的来说，多智能体系统领域正在蓬勃发展。

2.多智能体

2.1多智能体技术的基本概念

多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）是由多个Agent组成的集合，Agent之间及Agent与环境之间通过通讯、协商与协作来共同完成单个Agent不能解决的问题。也可以简单地说，多智能体系统是指由多个自主或半自主的构件所构成的各种大型的系统。

在多智能体系统中，数据是分散的，没有系统的全局控制。多智能体技术提供了一种适合分布式计算和不确定问题求解的新方法，这是因为多智能体系统放松了对集中式规划、顺序控制的限制，提供了分散控制、应急和并行处理的能力，并且它是一个高度交叉的研究领域，它吸取了不同领域的内容，如计算机科学、人工智能、经济学、社会学等[1]。

2.2多智能体中的协调

在开放的多智能体系统中，每个Agent都具有自主性，在求解和运行过程中会按照自己的目的、知识与能力进行活动，经常会出现矛盾冲突，其根源在于Agent间的知识不完备性、目标不一致性、不兼容性等方面。因此，MAS中的Agent之间需要进行协调。多智能体协调（coordinating）是指具有不同目标的多个Agent对其目标、资源等进行合理安排，以协调各自行为，最大限度地实现各自目标。

有效的协调是自主的Agent在MAS中达到目标的关键。MAS中存在Agent相互依赖的行为时，由于有多个Agent的意图存在，当发生冲突时，就要进行协调。协调是保证多智能体系统中Agent合作的主要方法。通过协调多智能体系统中Agent的个体行为，使得多智能体系统的整体行为得到改进，提高系统的性能，或是减少系统的冲突[2]。

2.2.1多智能体协调类型

多智能体系统的协调分为显式协调和隐式协调两种[3]。显式协调是指Agent被设计成能够对可能的交互进行推理，必要时与其他Agent进行协商。隐式协调是指Agent被设计成遵循某局部的行为规则。

（1）显式协调

显式协调以协调控制行为的执行者在系统中的分布程度可分为完全集中的协调、完全分布的协调以及集中与分布相结合的协调三类。

（2）隐式协调

由于处理大量的可能冲突以形成一个全局一致的方案，交互通信或中心规划器的方法是可行的，因此多智能体系统中出现了关于社会规则、过滤、标准等隐式的研究。过滤策略与社会规则的原则相同，都是根据一定的原则将Agent可选动作中相容的一部分视为合理的而保留下来，从而协调Agent的行为。标准化是指在某些情况下，协调Agent通过标准化进行协调，即建立受控Agent在一些情况下必须遵守的标准规则。

2.2.2多智能体协调方法

目前多智能体协调方法主要有如下四种[4]：

（1）基于集中规划的协调

如果MAS中至少有一个Agent具备其他Agent的知识、能力和环境资源知识，那么该Agent可作为主控Agent对该系统的目标进行分解，对任务进行规划，并指示或建议其他Agent执行相关任务。这种基于集中规划的协调方法特别适合于环境和任务相应固定、动态行为集可预计和需要集中监控的情况，如机器人协调和智能控制。

（2）基于协商的协调

当协商时，系统中没有作为规划的主控Agent。协商是Agent交换信息、讨论和达成一致的方式。具体协商方法有合同网协商、功能精确的协作和基于对策论的协商等等。

（3）基于对策论的协调

此协调方法包括无通信协调和有通信协调两类。无通信协调是在没有通信的情况下，Agent根据对方及自身的效益模型，按照对策论选择适当行为。在这种协调方式中，Agent至多只能达到协调的平衡解。在基于对策论的有通信协调中可以得到协作解。

（4）基于社会规则的协调

这是一类以每个Agent都必须遵循的社会规则、过滤策略、标准和管理为基础的协调方法。这些规则对各Agent的行为加以限制，过滤某些有冲突的意图和行为，保证其他Agent必须具有的行为方式，从而确保本Agent行为的可行性，以实现整个Agent系统的社会行为的协调。

3.总结

本论文学习研究了多智能体系统的基础理论，阐述Agent及多智能体系统的基本概念，Agent的结构和多智能体系统的体系结构，多个Agent之间的协调方法，由此我们可以对于多智能体技术有一个更好的认识。

参考文献：

[1]WookdrudgeM.多Agent系统引论，石纯一等译.北京：电子工业出版社，2003.

[2]张洁，高亮，李培根，多Agent技术在先进制造中的应用[M]，北京：科学出版社，2004，3-91.

[3]窦立谦，Agent系统协作与协调的研究[D]，天津：天津大学，2005.

[4]陈峰，多Agent合作问题求解的研究与应用[D].安徽：中国科学技术大学，2000.

[5]韩伟，韩忠愿，基于黑板模型的多智能体合作学习[J].计算机工程，2007，33（22）：42-44.

体智能简介1 篇4

人的大脑就像一个宝库一样，充满无限的潜能，等着我们去开启；科学家临床实验告诉我们，人类的智慧到老最多也只用了百分之十五、六，只要在幼儿期能多加启发，多激发，也就在发育时多给于运用磨练，相信智慧定会成为目前幼教工作者的重要功课。

就如每一位家长对孩子所期望[孩子我要你赢在起跑点]、[孩子我要你长得高又大] 这都是身位父母的人最大的期望，也是成龙成凤的基础；但二十世纪以后不再只是着重智力开发时代，对孩子的教育要有全方位、多智元的培养，有聪明的头脑更要有健康的身体，有学习的专注更要有创意的精神，有独立自主的个性更要有互相合群的社会观；

亚太体智能将创造我们的孩子------幼儿期不论从医学、生物学、心理学或社会学的观点来看皆有其必然的重要性，因这个时期是足以影响幼儿未来的发展，这就如同地基与钢架决定一个建筑物一样。因此对于所有的幼儿来说最主要的一件事是先保有支持现在与未来所应有的体力，进而学习开创未来人生过程的力量，所以幼儿体力培养的课程因应产生，这就是所谓幼儿体育游戏课程。

一、“体智能课程三大领域”：

课程中不但让幼儿得到充分的体能锻炼也激发了幼儿的潜在的能力和灵活的思维。还培养幼儿品德修养与社会适应力。

体：称为体能。智：称为智能。能：称为人能。

体能：主要体现身体适应能力、运动与健康。如：我们的课程安排了许多的走、跑、跳、爬等运动。幼儿在课程中能得到充分的体能锻炼。

智能：主要是激发幼儿潜能和灵活思维。如：我们亚太体智能协会自己研发出的器材“迷你绳”。幼儿可以拿着迷你绳直直的摆在地上变成一个1字，也可以几个小朋友合作一人摆一个数字变成百位或千位的数字。再着幼儿还可以拿着迷你绳变成大象的鼻子、猴子的尾巴等各种小动物肢体。这些就是我们提能老师要激发幼儿的潜能，让他自己去想象，自己去思维。

人能：主要培养幼儿品德修养与社会适应力。如：在上体智能课程中少不了有排队或队列队形的变化来进行游戏，我们会要求幼儿按照顺序的排好队，不许插队或是推人挤人的情况。尊重老师，看见老师因该问好等。这些都会在我们的课程上体现出来。

二、幼儿体育游戏课程教学实施目的

——幼儿的生活即游戏，幼儿体育游戏课程也就是藉体能游戏的方法 ※引导幼儿潜在能力的发挥，促进体力的提升 ※学习自我保护的能力，养成独立自主的个性 ※体验团队生活，增进对社会环境适应力

三、“体智能课程以五大转化为主”：

1、生活化；2儿童化；

3、故事化；

4、趣味化；

5、卡通化

A：生活化（把课堂的内容转化为平时生活中一些小事情和小事物）B：儿童化（课堂上拥有小朋友的语言，心灵和主动）

C：故事化（引用人物英雄，动物的故事来开展小朋友的运动）

D：趣味化（用成人的面孔做一些可笑的动作，让课堂充满小朋友欢笑，快乐）E：卡通化（运用卡通人物和事情进行教学）

四、幼儿游戏体育课程设计两大因素 ※培养因素---身体机能，功能激发

如：瞬间力、持久力、距离感、平衡感、敏捷性、灵巧性、协调性等

※行为目标---精神意识，社会学习

如：勇敢果决、独立自主、团结合作、自信心、专注力等

五、幼儿体能教学方式：

1.设计每学期单元课程表，依课程单元表上课。2.每节课每位幼儿以30分钟~40分钟指导课程。3.上课人数以30~40个幼儿较为适宜。

4.每节课以三段式上课：将上课时间分成三阶段(1)依时间分配：

如：三十分钟课以 5：20：5 四十分钟课以 5：30：5(2)依内容分配：

第一阶段为导引热身

第二阶段为主题课程

体智能课活动流程 篇5

课前自我介绍和互动

课前和小朋友互相问好，老师告诉幼儿我是超人哥哥。（小朋友们是不是第一次见到哥哥啊？小朋友一定不知道哥哥的名字。小朋友们请用你们的小耳朵仔细听，哥哥的名字叫做超人哥哥。）今天超人哥哥带着小朋友们一起做游戏，我们先来活动一下我们的身体。

二、热身运动

我们先来活动一下我们的手腕和脚腕，把你们的小脚翘起来，手腕转起来。我们再来活动一下我们的头、手、胳膊、腿、腰。

三、体智能课程

（1）抱球。今天我们学习三种抱球姿势，教师示范三种抱球姿势。第一种胸前两手抱，第二种侧面抱球，第三种坐下两腿盘起放球。

（2）教师示范中大班双手拍球，强调拍球要点，双腿随着拍球弯曲。幼儿跟随音乐双手拍球。请表现优秀幼儿前面示范。

（3）教师示范单手拍球，幼儿一只手背后，右手拍球。播放音乐，幼儿跟随音乐练习，教师巡回指导。

（4）滚球。教师示范三种滚球方式，一种蹲下周身绕球，一种坐下两腿伸开向前滚球，滚到出去把球收回来。一种把球从自己左边脚下慢慢滚到上面，再从头上面滚到另一边。教师强调滚球要点。幼儿练习。（5）巩固抱球、拍球、滚球。教师带领幼儿巩固练习。

四、结束

体智能大教研活动 篇6

幼儿体育教育是学前教育的重要组成部分，是增强幼儿体质、提高其社会适应能力的关键。本学期，红旗幼儿园开展了丰富多彩的体智能活动，以体能游戏为载体，激发幼儿的潜能，不仅积极促进了健康领域课程的时效性，更让校园充满活力。为了让全体老师真切感受“玩性”的教育魅力，9月30日，幼儿园邀请体智能怪兽老师和大家一起进行了“体智能大教研”活动。

活动中，怪兽老师通过生动的体能讲解、夸张的动作示范，引导教师了解了体智能活动的儿童化、生活化、趣味化、故事化、卡通化等特色，在欢乐地游戏中充分展现了“玩性”教育的魅力。培训最后，怪兽老师和大家一起讨论了民间体育游戏的多种玩法，并分享了一些优秀的自制体育器械及玩法。让老师们备受启发，也体会到新理念所带来的活力。

体智能老师管理制度 篇7

Internet的大规模普及使网络成为人们信息交互的普遍途径,但网络也成为了资料外泄、非法入侵、病毒传播的主要途径,造成了信息安全威胁与网络资源的浪费;不合理地使用网络,使得企业员工的工作效率下降。因此监视和控制网络行为,无论对企业局域网、校园网和家庭上网的管理都有重要意义。

目前用于网络安全监视和管理的软件主要有防火墙、IDS入侵检测系统及其它同类的监控系统[6,7,8,9,10]等。防火墙主要实现对所有的网络访问进行审核控制,IDS是对防火墙的有益补充,主要对计算机网络和计算机系统的关键结点的信息进行收集与分析,检测其中是否有违反安全策略的事件发生或攻击现象[5]。虽然两者能很好地监视和管理网络,但防火墙与IDS产品价格昂贵,且两者功能相对独立,如要实现有效的网络安全管理,需要同时购买。另外,防火墙与IDS产品虽然能记录网络的信息内容和活动,但不能针对多种网络应用进行应用层数据还原,提供更为详尽的记录信息。已有的同类监控系统大多数是针对特定的应用而开发的,监控功能与应用范围有其局限性,特别是在网络结点数增多和网络负荷过高的情况下,不能获得很好的监控性能。

本文基于软件工程与系统集成的理论,设计了采用分布式多Agent架构的网络行为监控集成系统NBMIS。通过将网络行为监控这一特定领域问题分解,确定用来解决分解后子问题的各个Agent,再将各个分布式Agent进行系统集成,由Agent间的协作共同完成领域问题的求解。在功能上,NBMIS吸取了防火墙、IDS及同类监控系统的主要优点,能实时高效地监视和控制多种网络行为,如网页浏览、附件下载、网页信息提交、邮件收发、FTP文件传输、IM聊天、P2P网络工具使用等,无差错还原应用层数据,易于进行数据统计与审计;采用多种行为检测机制实时检测网络行为,对网络数据进行统计分析,发现潜在的网络安全问题并及时报警;开放的体系结构易于其它监控功能的集成;适用于大中型网络监控和安全管理的需要,能获得良好的监控性能。

1 NBMIS集成方案

系统集成[3]指提供一个无缝的计算平台,使所有Agent工作在统一的异质分布式计算环境中,由基于TCP/IP协议的网络供Agent交换数据。集成系统中各个Agent被映射成不同计算机平台的软件模块,作为一个独立进程自主运行。NBMIS的集成示意图如图1所示,NBMIS中的不同Agent被分布在多个网络结点,同一个Agent可以有多个副本运行于不同的网络结点,各种A-gent通过相互交互共同实现网络行为的监控。当网络监控结点数增多或网络负荷过高,以使系统不能获得最佳监控性能时,可以增加同一个Agent在网络上的分布点数,从而不需更改原系统即可方便地达到监控性能要求。

1.1 Agent交互模型

多Agent系统MAS(multi-agent system)是一个松散耦合的A-gent网络,这些Agent通过交互解决超出单个Agent能力或知识的问题。Agent交互模型建立的目标就是使集成系统中的分布式Agent不必关心其在系统中的物理位置,透明地完成Agent间的消息交换。本系统采用的Agent交互模型如图2所示。消息传递支持平台通过TCP/IP协议连接网络上的各个Agent,Agent在应用层透明地请求消息传递,数据传输实际由Agent中的接收/发送线程完成。接收/发送线程在内存中创建和维护一张Agent信息表,用来存放Agent标识名、所在主机信息及对应进程信息等,这些信息是完成数据传输所必需的。Agent信息表结构见表1。如多个Agent同处于网络中的一台主机,Agent还可以通过共享文件、共享内存和命名管道的方式进行信息交互。

1.2 Agent结构

Agent结构的建立是Agent研究的重要内容。建造Agent的方法可分为三类[1]:基于行为的结构,层次结构和BDI结构。文献[4]结合BDI结构和情境演算的优点提出了一个智能体结构,既能刻画Agent的信念、目标、策略等心智状态,又能进行行动推理和规划。Agent作为具有自己知识模型和I/O系统的特定领域问题求解单元[3],在计算机系统中被映射为一个功能模块,作为一个独立的进程运行。基于以上研究并结合网络行为监控系统的特点,NBMIS中的Agent结构简化为两个部分:知识库和行为集。知识库用以描述Agent的信念、策略、目标和事件等心智成分[4],行为集用以描述Agent的自主行为,Agent根据外界信息与自身知识自主决定其行为。

NBMIS Agent的C++实现描述如下:

2 NBMIS Agent功能描述与关键技术

根据对网络行为监控系统的功能需求、特点及同类系统的分析,把系统分解为数据采集Agent、邮件数据分析Agent、网页数据分析Agent、FTP数据分析Agent、MSN数据分析Agent、行为检测Agent、访问控制Agent、流量统计Agent、数据统计与审计Agent和用户接口Agent。

2.1 数据采集Agent

负责采集流经Agent所在网络结点的数据包。此Agent有两种工作模式:单机采集模式和网络采集模式。单机采集模式指Agent只采集流入流出所在网络主机的数据包。网络采集模式指Agent能够采集到Agent所处网段中所有主机的数据包,前提是Agent应处于共享网络结点或者Agent所在主机与路由器镜像端口相连。数据采集Agent根据自身策略选择工作模式及采集特定的数据包。

数据采集是实现NBMIS的关键技术之一。采集网络数据包可选择在数据链路层或网络层进行。从数据链路层采集到的是帧数据,为高层应用程序分析提供了很大的灵活性。从网络层采集数据由于不能获得帧信息,所以不具备在底层处理数据的能力。在数据链路层采集数据包可以利用第三方软件包WinPCap[11]供的驱动接口进行。WinPCap是应用于Win32平台下数据包捕获与网络分析的一种体系结构[2],为Win32应用程序提供访问网络底层的能力。使用WinPCap实现数据包采集的编程流程如图3所示。

在网络层采集数据包可以通过挂钩系统SPI(Windows平台)来实现。实现细节描述如下:

1)建立动态链接库文件packetcap.dll,在其中实现Socket初始化函数WSPStartup。WSPStartup函数主要功能为获得系统服务提供者的路径,并调用LoadLibrary加载系统服务提供者,后调用GetProcAddress得到系统服务提供者的WSPStartup函数地址,接着调用系统的WSPStartup函数得到系统的WSPSocket、WSPSend、WSPRecv等30个SPI服务函数地址,实现SPI服务函数与对应用户函数的挂钩,用户函数中完成对数据包的处理。

2)动态链接库packetcap.dll的加载是应用程序发生Socket请求时由系统自动完成的,packetcap.dll的安装过程为枚举相关注册表项下的所有SPI服务提供者,将协议类型为IPv4的并且是基础服务提供者的SPI路径替换为packetcap.dll的路径,并保存原来服务提供者的路径。

对采集到的数据一般应进行数据包分析,以分析从数据链路层采集到的数据为例,分析过程如图4所示。在分析过程中,应对TCP数据包进行数据校验及TCP序列号合法性判断,可有效避免丢包、错包和重包等现象。对于有效数据可根据应用层协议关键字、TCP序列号等信息重组应用层数据并分类保存。数据文件的组织形式可定义为:…主机MAC应用名端口号＿IP地址.db。通过将会话流保存为对应的数据文件,不仅能保留原始会话信息,也方便应用数据分析Agent进行分析还原。

2.2 应用数据分析Agent

包括邮件数据分析Agent、网页数据分析Agent、FTP数据分析Agent和MSN数据分析Agent。在NBMIS中可按实际应用需求方便地扩充其它应用数据分析Agent。应用数据分析Agent主要根据各种应用协议[12]分析还原数据采集Agent采集到的应用层数据。应用数据分析的关键技术主要有字符串模式匹配、数据解码与二进制数据处理。

为说明应用数据分析的一般方法,描述邮件数据分析的过程如下:打开会话数据文件,定位至邮件数据部分(邮件数据结构为邮件头+空行+邮件体)。首先分析邮件头,对邮件头数据逐行进行关键字的模式匹配(邮件关键字一般有“from、to、subject、date、content-type、boundary等),从中可以分析提取出邮件发送者、邮件接收者、主题、邮件创建日期等邮件信息。然后对邮件体数据进行分析,邮件体数据包含邮件正文与附件等重要信息。分析方法是根据邮件内容类型content-type和邮件体分界符boundary等信息分析提取邮件正文和附件,对于复合邮件类型(如multipart/alternative、multipart/mixed、multipart/related等),先界定各邮件部分,再递归调用主分析函数对各部分进行分析。邮件数据通常采用Base64和QuotedPrintable两种编码方式,对于编码过的邮件数据,在分析提取邮件信息的过程中进行解码。

2.3 行为检测Agent

根据自身知识库中的策略集,对违规的网络行为进行实时并发检测,当有异常情况发生时作出相应的决策并报警。行为检测也是NBMIS的关键技术之一。检测机制主要有两种:一种是对采集到的网络数据包运用非智能模式匹配与特征搜索算法来探测[10],这种机制假设数据包的结构不可知;另一种是对捕获的网络数据包先进行协议分析,再按照基于特征的方法或其它方法进行检测。如果检测发现攻击特征或异常现象,就作出相应的决策与反应。由于许多应用层协议(如http,ftp,smtp,pop3等协议)是已经公开的,但也有很多应用层协议未公开或经加密,所以该A-gent结合采用以上两种检测机制,最大限度地发现入侵、滥用等违规行为。

2.4 访问控制Agent

主要实现匹配访问控制规则集对流入和流出的数据进行判断,合法的放行,非法的阻断。此Agent有两种工作模式:单机控制模式和网络控制模式。采用两种访问控制技术:伪造封包控制和防火墙控制。Agent根据所处网络结点与实际应用要求自主选择工作模式与控制技术,从而灵活有效地实现网络访问控制。

网络访问控制技术是NBMIS的关键技术之一,主要有伪造封包控制和防火墙控制两种。伪造封包控制主要指当截获到自定义的非法网络访问时,根据截获的数据包信息进行重新伪造请求或应答数据包从而实现网络访问控制,但这种方式实际运行不太可靠。以控制IP为192.168.1.8的主机A禁止访问网页为例,阐述伪造封包控制技术的实现过程如下,其中假设访问控制Agent与主机A同处于一共享网络,网页服务端口为80。

(1)创建原始套接字,设置IP＿HDRINCL选项。

(2)申请IP首部、TCP伪首部、TCP首部结构体及其它辅助数据结构的内存空间。

(3)获得并分析网络数据包Pn,得到源IP地址SIPn、目的IP地址DIPn、源端口号SPORTn、目的端口号DPORTn等信息,如SIPn=192.168.1.8且DPORTn=80,则转(4),否则循环执行此步。

(4)填充IP首部,包括版本号、服务类型等信息。其中源IP填充为DIPn以实现伪造,目的IP填充为192.168.1.8,IP协议类型填充为IPPROTO＿TCP。

(5)填充TCP伪首部与TCP首部。伪首部中源IP,目的IP与协议信息与IP首部中相关信息相同,,TCP长度填充为TCP首部长度与实际数据长度之和。TCP首部中源端口号填充为80,目的端口号填充为SPORTn,标志位RST或FIN置为1。

(6)计算TCP校验和与IP校验和并填充至相应数据结构。

(7)将IP首部、TCP首部和实际数据依次填充至发送缓冲区,由原始套接字发送至主机A的端口SPORTn。

当主机A接收到此伪造数据包时,认为是被请求方返回的合法数据包。由于数据包TCP标志位RST或FIN置1,主机A会结束当前会话,从而实现了对主机A网页访问的控制。

防火墙是另一种常用的访问控制方法。由于防火墙是位于计算机和它所连接的网络之间的软件,所有流入和流出的网络封包都要经过防火墙,这就决定了防火墙的很重要的功能是对所有流入流出的数据判断其合法性,这种方式能很好地实现网络访问控制。本系统中该Agent采用第三方免费软件PktFilter[13]实现防火墙控制。

2.5 流量统计Agent

负责根据主机MAC、端口号、流量类型与时间段等自定义参数进行实时流量统计和历史流量统计,为管理员进行网络分析提供重要依据。

2.6 数据统计与审计Agent

负责对网络数据中出现的自定义关键字进行频率统计,对网站访问情况、网络工具的使用情况等进行统计。可按用户、时间段、类别进行审计以考核用户的网络使用情况。

2.7 用户接口Agent

用户接口Agent是实现人机交互的主要接口,负责搜集系统中其它Agent的信息,提供可视化图形界面,供管理员对网络进行监视和控制。用户接口Agent可安装在网内实现本地监控,也可安装在网外实现异地监控。用户接口Agent还可设计为Web客户端,从而无需安装软件客户端即可实现监控。

3 NBMIS的实现

利用VC和Delphi开发工具对NBMIS中的各个分布式Agent加以实现。用户接口Agent提供完善的可视化组件。其它Agent不提供可视化界面,作为系统进程独立运行于各个网络结点。本系统已投入实际测试与使用,实践证明系统运行稳定。下面简要介绍NBMIS的几个功能界面(见图5)。

软件的主界面主要分为菜单工具栏区,左工作区和右工作区3个部分。左工作区用来维护用户列表及相关功能菜单。右工作区主要显示分析后的应用数据。图5中界面1为用户浏览网页查看界面,当前管理员查看到IP地址为192.168.1.88的用户曾浏览过百度资讯相关网页,可以了解到的网页信息包括网页标题、网址、引用页、大小、网页类型和浏览时间等。界面2显示了管理员正在查看用户192.168.1.88所接收到的邮件,可了解到的当前邮件信息有发件人地址、收件人地址、邮件创建日期、邮件正文内容与附件。界面3是管理员进行网络访问控制的设置界面。左部分是对已设置的控管规则列表维护的窗体,右部分具体添加和修改某一控管规则,分基本设置与高级设置。基本设置中可设置控管主机、远端网络及访问时间,高级设置中可设置控管动作、进出方向、服务类型及服务端口。界面4显示了正在查看网络中某4个用户的即时流量,可以方便地作出比较。通过即时流量的查看,管理员也能发现可能存在的网络隐患。

4 结论

基于智能体架构的网络行为监控集成系统NBMIS是一个可扩展的开放的分布式系统,Agent的开发和改进可以独立进行。NB-MIS中所有的Agent工作在统一的异质分布式计算环境中,透明地进行Agent间的交互,共同完成网络行为监控这一领域问题。NB-MIS的体系结构决定了当网络结点迅速增多或在网络高负荷运行的状况下,系统都能实时有效地实现网络行为监控。实践证明NB-MIS运行稳定,能有效地监视和控制网络行为并能及时检测发现潜在的网络安全问题,是一个可行的网络安全管理解决方案。

体智能老师管理制度 篇8

DOI：10.13340/j.jsmu.2016.04.015

文章编号：1672-9498（2016）04008205

摘要：在对多智能体的编队控制上，当输入和系统状态受到约束时，模型预测控制算法比传统的输入输出反馈线性化控制算法具有显著的优势，但传统的模型预测控制算法需要在线优化控制，从而导致巨大的在线负担.为减小这种在线负担，提出一种双模式模型预测控制算法.该算法使用模型预测控制器对控制变量进行在线优化，使得未来某时刻的系统状态进入终端约束集内；此时将系统状态作为输入输出反馈线性化控制器的输入，将系统状态驱动到稳定值；在目标函数中加入避碰函数来有效避免邻近多智能体间的碰撞.仿真结果表明，当输入和状态受到约束时，双模式模型预测控制算法在对多智能体编队控制上比仅使用输入输出反馈线性化控制算法具有明显的优势.

关键词：

多智能体； 编队控制； 双模式； 模型预测控制； 反馈； 避碰

中图分类号： TP242 文献标志码： A

3结束语

当设定领航智能体的初速度vi<0时，基于输入输出反馈线性化控制器的多智能体跟随控制的偏差较大，很难实现一些编队控制.使用模型预测控制可改善多智能体跟随控制的精度，有效实现编队控制.双模式模型预测控制算法在结合输入输出反馈线性化控制器后，能有效降低模型预测控制在线优化的计算量，有利于实现大型多智能体编队系统的实时控制.

参考文献：

[1]HERNANSANZ A， CASALS A， AMAT J. A multirobot cooperation strategy for dexterous task oriented teleoperation[J]. Robotics and Autonomous Systems， 2015， 68： 156172. DOI： 10.1016/j.robot.2014.12.007.

[2]谭民， 王硕. 机器人技术研究进展[J]. 自动化学报， 2013， 39（7）： 963972. DOI： 10.3724/SP.J.1004.2013.00963.

[3]ANDRES A P， RICHARD H M， OLIVER M. Cyclic interconnection for formation control of 1D vehicle strings[J]. European Journal of Control， 2016， 27（1）： 3644. DOI： 10.1016/j.ejcon.2015.12.002.

[4]ANAND A， NITHYA M， SUDARSHAN T. Coordination of mobile robots with masterslave architecture for a service application[C]// Cycle Pure Agarbathies. Proceedings of 2014 International Conference on Contemporary Computing and Informatics. Mysuru， India： IEEE， 2015： 539543. DOI： 10.1109/IC3I.2014.7019647.

[5]XU J. Fault tolerant finitetime leaderfollower formation control for autonomous surface vessels with LOS range and angle constraints[J]. Automatica， 2016， 68（1）： 228236. DOI： 10.1016/j.automatica.2016.01.064.

[6]DESAI J， OSTROWSKI J P， KUMAR V. Controlling formations of multiple mobile robots[C]// Robotics and Automation. Leuven： IEEE， 1998： 28642869.

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[8]LU X， LU R， CHEN S， et al. Finitetime distributed tracking control for multiagent systems with a virtual

leader[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems， 2013， 60（2）： 352362. DOI：10.1109/TCSI.2012.2215786.

中班体智能游戏教案(第九周) 篇9

一、活动名称：篮球小明星

二、活动目标：

1、锻炼幼儿手臂力量，初步掌握投掷的基

本动作并练习投远、投准。

2、培养幼儿勇敢、坚强保护小动物的情感。

三、活动准备：CD、CD机、三号求、轮胎

四、活动过程：

（一）导入活动：

律动

（二）游戏活动：

复习排球基本动作，练习2—3次单手拍球

游戏一：幼儿成两列横队，教师讲解双手投掷的基本方法，要求幼儿尽量将球投远，依次进行。

游戏二：幼儿成一列纵队，教师设置一个目标处，将海绵垫放于轮胎里，幼儿需将手中的球投掷到海绵垫上方为胜利，依次进行。

体智能课上课热身口令带动 篇10

教师走到小朋友面前： 问：你是那班的小朋友。

小朋友答：《大、中、前等》“哦”（这时间教师可用表情）自我介绍：小朋友，知不知道我是谁呀，我是**哥哥 师生问好：小朋友们早上好，**哥哥早上好

跟**哥哥一起做，现在我说一句小朋友跟我说一句： 手举高，手打开，手放下，手向前，手叉腰。

这是头，点一点，摇一摇，转一个圈。这是手，摆一摆，抓一抓，捏一捏 手叉腰，扭一扭，跳一跳，向前跳，向后跳，向左跳，向右跳

这是什么呀？这是膝盖，蹲一蹲，转一转，手举高，摸鞋子，膝盖挺直，不要动哦，看看哪个小朋友坚持得最久，表扬一百分。踏踏脚，重重的踏，轻轻的踏，慢慢的踏，快快的踏

体智能老师管理制度 篇11

实现智能交通信号控制是一种减少交通拥堵和提高交通效率的低成本方法[1]。因为交通流量具有随时变化和随机性的特点,尤其是在多十字路口的城市交通环境,因此流量建模仍然是非常困难的。一个预设的交通控制模型是不可能符合所有的交通情况。所以有更多研究关注机器学习的实时交通流量控制[2~4]。在所有机器学习的方法中,强化学习受到更多的关注,因为其自主学习的能力,使得能够智能感知不同的条件和自我自适应调整控制策略,以符合交通条件。

虽然在参考文献[2]中提出了自适应减少时间延迟的交通信号控制的Q学习方法,但只考虑了一个十字路口的情况。A.Salkham[3]提供了一个强化学习交通控制优化框架,但对硬件基础设施依赖较大。Li T[4]等学者提出了一种自适应动态规划方案实施多十字路口的交通信号智能控制,但针对相互作用和相互影响的多交叉路口的情况却没有进一步探讨。在参考文献[5~7]中,可以看到到一些类似的研究。这些研究表明使用自主学习的强化学习解决随时变化和随机性交通流量问题,一直是智能交通信号控制研究的重点之一[8]。虽然这些问题都受到关注,但都没有进一步详细讨论和研究。

在本文中,作者提出了一种多智能体强化学习的多十字路口的交通信号控制模型。

首先,作者定义多十字路口的交通信号控制问题的多智能体的强化学习模型,其中包括状态空间、目标状态、行动和培训的事件,完整描述在强化学习语言的问题。然后,从中找出多路口交通信号控制的最优政策的多智能体强化学习算法。交通信号控制策略的最优政策是让所有的车辆可以在最短的时间内,离开多路口的城市交通网络。最后,在仿真环境中,作者通过比较常规定时控制与多智能体增强学习自适应控制下所有车辆离开多路口的城市交通网络的时间,来进行验证。

1 强化学习模型的多路口交通信号控制问题

首先,作者对多路口的交通信号控制问题的多智能体强化学习模型进行描述。

在作者的模型中,一个城市的交通网络是由多个十字路口构成,例如,图1显示由6个十字路口组成的交通网络,同时它也是作者实验的仿真环境。当然,可以由更多的十字路口组成扩大的交通网络。

交通信号控制的目标是使这些车辆安全,快速地离开由十字路口组成的交通网络。很明显在十字路口的车辆是随时变化和随机的。预设的控制模型是不可能的适应所有的交通流量,这也是作者采取多智能体强化学习方法的原因,它可以根据实时交通流量自主学习的最优政策。

在交通信号控制中,一个相位是信号灯不中断照明的间隔时间,举个例子,一个红色信号灯照明时间间隔或绿色信号灯照明时间间隔都是相位。通过在一个合理的时间间隔,使车辆在较短的时间内交叉十字路口切换不同的相位是交通信号控制的主要目标。例如,当车辆在西向东方向比车辆在南向北方向的流量多,东向西方向的绿色信号灯相位应该是比红色信号灯相位长。

通常的相位是最大的时间间隔是的间隔时间最短的相位的整数倍,我们记为“MinPT”。例如,如果Min PT=60秒,那么相位时间间隔应该60秒,120秒,180秒,以此类推。

根据交通信号控制问题的描述,车辆数量和所有路口的组合称为一个状态,反映了交通流量的信号控制。控制目标是在较短时间内使所有的车辆离开城市交通网络,当在交通网络中的每一个十字路口的汽车数量趋于零时,就达到了理想的目标状态。完成每个阶段后最短相位时间间隔、通过智能控制达到红绿灯最短相位。

当一个方向设置为绿色信号灯时,然后另一个方向必须设置为红色信号灯,因为只有一个方向的车辆可以通过一次。因此,每个阶段最短的时间间隔后的行动只是设置一个方向的绿色信号灯,因为另一个方向必须是红信号灯。整个训练集可以描述为:后完成每个阶段最短的时间间隔,允许或不允许车辆通行状态,控制代理选择随机一个方向绿色信号灯(另一个方向是红色信号灯),然后选择下一步的操作,直到所有车辆都离开交通网络(实现目标状态)。这个过程被称为一个训练集。图2显示两个十字路口的交通流量的状态和行为。

2 多十字路口的交通信号控制最优策略的多智能体强化学习算法

作者使用最广泛使用的强化学习方法:Q-leaming[9]来完成该算法算,以实现多十字路口的交通信号控制最优策略。通过算法l的程序实现交通信号控制的最优策略。

算法1多智能体强化学习实现交通信号控制问题的最优策略。

图3给出两个十字路口的交通网络中的最优策略。从图3可以很明显的看到,在南北方向绿色信号的时间超过了在东西方向的绿色信号时间,因为在南北方向的汽车数量大于东西方向的汽车数量。算法1通过智能控制来调节控制策略,以应对实时的交通状态实现自适应的控制。

3 实验

在交通状况仿真环境下通过30次不同的交通状况,我们分别采用传统的定时控制和基于多智能体强化学习的自适应控制,比较所有车辆离开当地城市交通网络的时间。实验结果如图4所示。

通过图4显示出来的比较结果看到:基于多智能体强化学习的自适应控制策略与采用传统定时策略的控制方法相比,所有车辆离开交通网络的时间可以减少20~30%。结果显示作者的控制算法可以显著减少所有车辆离开当地城市交通网络的时间。

4 结论

在这项研究工作中,作者提出了一个多智能体强化学习的交通信号控制方法。作者定义了多智能体强化学习模型的交通信号控制问题,并提出实现最优策略的算法。通过仿真环境下交通信号控制效果的和实验结果,可以清楚的说明作者的方法。采用多智能体强化学习的交通信号优化控制的方法可以大大减少所有车辆离开城市交通网络的时间。

随着日益膨胀的城市交通流量和十字交叉路口,空间及状态因素将变得非常巨大,今后的研究应解决如何加速学习以应对这一趋势。

摘要：在城市交通环境,交通流的正确预测是比较困难,因为多个十字路口,这使得预设的交通控制模型之间的相互作用和纠缠在一起,不能在所有的交通情况下始终保持高性能的预测。考虑到的强化学习的所具有的自主学习能力,本文提出了基于多智能体强化学习的交通信号控制方法。没有预设的控制模型,多协作代理可以学习相应的实时交通状况下的最优控制策略。通过实验结果证明了这种方法的可行性和有效性。

关键词：交通信号控制,多智能体强化学习,自主学习,多十字路口的城市交通,交通流量

参考文献

[1]A.L.C.Bazzan,Opportunities for multi-agent systemsand multi-agent reinforcement learning in traffic control,Autonomous agent multi-agent systems,18,342-375,2009.

[2]Lu Shou feng,Liu Ximin,Dai Shiqiang.Q-learning foradaptive traffic signal control based on delay minimizationstrategy.International Conference on Networking,Sensingand Control.In Proceedings of ICNSC'2008.pp.687-691

[3]A.Salkham,R.Cunningham,A.Garg,and V.Cahill,ACollaborative Reinforcement Learning Approach to UrbanTraffic Control Optimization,In:The 2008 InternationalConference on Web Intelligence and Intelligent AgentTechnology,Vol.2,560-566,2008.

[4]Li T,Zhao D B,Yi J Q.Adaptive dynamic programmingfor multi-crossroads traffic signal intelligent control.In:Proceedings of the 11th IEEE International Conference onIntelligent Transportation Systems.Beijing,China:IEEE,2008.286-291.

[5]Cai C.An approximate dynamic programming strategyfor responsive traffic signal control.In:Proceedings ofIEEE International Symposium on Approximate DynamicProgramming and Reinforcement Learning.Honolulu,USA:IEEE,2007.303-310.

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[8]T.L.Thorpe,C.W.Anderson,Traffic Light Control UsingSARSA with Three State Representations[Z],Technicalreport,IBM Corporation,Boulder,1996.