基于Jade的多Agent图像检索系统研究与实现

"这篇硕士学位论文探讨了基于Jade平台的多Agent系统在图像检索中的应用。作者刘汉雷在通信与信息系统专业指导下，利用多智能体技术改进了基于内容的图像检索效率，以应对海量图像数据的挑战。论文指出，传统文本检索方式存在局限性，而基于内容的图像检索虽有一定优势，但受限于视觉特征与高级语义的理解差异。为解决这一问题，论文提出了一个由多个独立检索Agent组成的系统，每个Agent封装不同的检索方法，并通过协作Agent与用户交互。系统采用异步消息传递模式进行通信，并引入相关反馈机制，根据用户反馈动态调整检索参数，以满足个性化需求。论文还强调了系统的扩展性，允许动态添加具备新检索算法的智能Agent。实验证明，该系统在检索多种类型图像时表现出较高的性能，为推进图像检索与人工智能的融合提供了有益的探索。" 这篇论文详细阐述了多智能体系统在图像检索中的应用，特别是使用Jade框架构建的多Agent图像检索系统。Jade是一个由TelecomItalia实验室开发的开源多Agent系统开发平台，它提供了一种实现分布式Agent系统的方法。在这个系统中，每个检索Agent都封装了特定的图像检索算法，它们相对独立但可以通过协作Agent与用户进行交互。用户被看作是一个具有高级语义理解能力的智能Agent，可以引导检索Agent执行更精确的搜索。 系统设计采用了混合式结构，Agent在运行时向Jade的Agent Management System (AMS) 注册，由DFAgent发布服务信息，而AMS负责管理多个Agent的生命周期。Agent间的通信遵循FIPA标准，使用异步消息传递模式，通过全局域名定位接收者，确保消息的有效传递。 为了提升检索的主观性和适应性，论文借鉴了相关反馈的概念。这意味着系统可以根据用户的反馈来优化检索参数，从而更好地满足用户的个性化需求。这种动态调整机制使得系统能够适应不断变化的检索需求，同时也增加了系统的可扩展性，新算法的智能Agent可以随时加入，以提升整体检索效果。 实验结果证明，基于Jade的多Agent图像检索系统在处理包括汽车、风景、动物、花、水果等多种类别的图像检索时，表现出了较高的性能。这表明，将多智能体技术和人工智能理论应用于图像检索，可以有效克服基于内容的图像检索中的语义鸿沟问题，提高检索的智能化水平。这项研究对于推动图像检索技术和人工智能技术的融合，以及解决实际应用中的挑战具有重要的理论和实践意义。