智慧城市中的协议技术是一种构建分布式智能系统的新典范，通过自主软件代理人进行协商以代表其人类用户达成协议。本文关注未来智能道路基础设施的管理方法，即基于拍卖的道路交叉口，并分析了该方法存在的技术和法律问题，提出一系列需要解决的修改要求，以铺平未来实际应用的道路。

Jan, 2024

本研究提出了一种基于去中心化 P2P BOINC 通用计算任务分配、多智能体通信协议和以太坊区块链为动力的智能合约奖励技术，可用作分布式 P2P 计算能力市场，并且具有学习最有效的软硬件组合使用和优化的潜力。

Feb, 2017

对于智能城市的发展，本文提出了一个以 OWL 格式的本体论描述物体基础设施、多智能体系统的组织以及根据系统用户需求提供个性化服务的关联，该本体论在解决残疾人士智能出行问题上得以应用，并可用于其他智能城市领域。

Jan, 2024

使用自主软件代理来处理系统的语义描述，以确定协调要求和约束，并以分散协调的方式控制系统，通过超媒体发现运行时所需的计划和协议，以减少系统耦合并在特征变化时实现运行时自适应。

Jun, 2024

本文研究多智能体系统中的资源分配问题，应用福利经济学和社会选择理论来评估这种系统的社会福利，通过交易代理可以达成最优的资源分配。

Sep, 2011

该论文提出了一种使用智能交通管理基础设施来管理未来城市道路网络的分布式机制，其中智能自主车辆通过软件代理操作以安全高效地穿过道路网络，并结合竞争性市场所得到的交通分配策略，构建了一个自上而下的管理机制。

Jan, 2014

本文综述了多智能体集体行为算法并按照其数学结构进行分类。我们分析了每种数学技术可以应用于的多智能体协调任务，以及其可扩展性，带宽使用情况和已经证明的成熟度。我们强调了如人工势函数之类的多才多艺的技术可以用于从低级位置控制到高级协调和任务分配的应用程序，并讨论了复杂的分布式协调算法在该领域缓慢采用的可能原因，并突出了进一步研究和发展的领域。

Mar, 2018

提出了一种基于模糊逻辑的基于代理的自动协商资源调度系统，通过引入综合性协商游戏，根据协商结果对资源进行调度，从而达到更高效地利用资源的目的，并成功使用机器学习模型替代模糊协商系统以提高处理速度。

Feb, 2024

本文介绍了人工智能在智慧城市和社区 (SCC) 中的应用，并概述了用于交通控制的基于人工智能的技术，包括感知、智能交通控制和驾驶员建模。此外，文中还提到了数据注释的挑战和解释性的问题。

Apr, 2021

智能交通系统中，通过基于 DAO 框架的集成控制方法，实现了能源消耗效率的全局共识和优化所有智能代理的局部目标，并通过共识和激励机制解决 DAO 中结构刚性问题。数值实验结果表明，与现有的分散控制方法相比，该方法使控制代理能够更快地在全局目标上达成共识并改善局部目标，展现了在智能交通系统中开发集成控制系统的巨大潜力。

Jul, 2023