智能代理技术在银行排队系统仿真的应用

"基于agent的银行排队系统仿真_pager=288_291" 本文主要探讨了基于agent技术的银行排队系统仿真模型的构建及其应用。作者李成杰、杨公平和尹义龙利用agent理论，设计了一个能够模拟银行排队过程的仿真系统。在该系统中，顾客、队列和服务台被分别抽象为三种不同类型的agent，即顾客agent、队列agent和服务器agent，并引入了一个管理agent来协调整个系统的运作。 首先，顾客agent代表前来办理业务的客户，它们具有随机生成的服务需求和到达时间。队列agent则负责管理和维护等待服务的顾客列表，根据先到先服务的原则进行排序。服务台agent则是处理顾客业务的实体，它们能够处理多种类型的服务，如存款、取款等，并且具有一定的处理速度和服务能力。 在模型中，管理agent起着关键的作用。它不仅监控整个系统的运行状态，还执行一种动态调整服务台业务类型的能力。这种动态调整算法可以根据当前的业务负载和顾客需求，灵活改变服务台的业务处理类型，以优化服务效率，减少顾客的等待时间。例如，当发现某一类业务的需求量增加时，管理agent可以指示更多的服务台转而处理这类业务。 为了实现这一模型，作者选择了Re2past平台，这是一个广泛使用的多agent系统仿真平台，提供了丰富的工具和库，方便研究人员构建复杂的agent交互模型。在进行实验和分析后，结果显示，基于agent的银行排队系统仿真模型能够准确地再现实际的银行排队现象，对改善银行服务流程、提升服务效率具有实际指导意义。 此外，文章还强调了关键词：智能代理仿真、排队模型、调度算法和模型实验。这些关键词反映了研究的核心内容，即使用智能agent技术解决排队问题，通过优化调度算法来提高服务效率，并通过实际的模型实验验证其有效性。 基于agent的银行排队系统仿真提供了一种新颖的解决方案，通过模拟和分析银行排队情况，有助于银行管理者优化服务窗口分配，减少客户等待时间，提升整体服务质量。这一研究成果对于理论研究和实际应用都具有重要的价值。