| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 相关研究工作 | 第9-14页 |
| 1.2.1 任务分配 | 第9-13页 |
| 1.2.2 负载均衡 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容及创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 多Agent任务分配中基于任务相似性的Q学习机制 | 第16-34页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 背景知识和相关研究工作 | 第16-19页 |
| 2.3 考虑任务相似性的任务分配模型 | 第19-28页 |
| 2.3.1 问题描述 | 第19-20页 |
| 2.3.2 模型描述 | 第20-28页 |
| 2.4 实验仿真与结果分析 | 第28-32页 |
| 2.4.1 有效性实验——系统收益与分配时间 | 第29-30页 |
| 2.4.2 收敛性实验——Q学习的收敛性 | 第30-31页 |
| 2.4.3 扩展性实验——不同规模多Agent系统中的系统收益、分配时间 | 第31-32页 |
| 2.4.4 时间复杂性实验——分配时间的上限 | 第32页 |
| 2.5 总结 | 第32-34页 |
| 第三章 多Agent系统中考虑任务局部性的动态负载均衡机制 | 第34-52页 |
| 3.1 引言 | 第34-35页 |
| 3.2 背景知识和相关研究工作 | 第35-36页 |
| 3.2.1 静态负载均衡 | 第35页 |
| 3.2.2 动态负载均衡 | 第35-36页 |
| 3.3 考虑任务局部性的动态负载均衡机制 | 第36-46页 |
| 3.3.1 问题描述 | 第36-38页 |
| 3.3.2 模型描述 | 第38-46页 |
| 3.4 实验结果 | 第46-50页 |
| 3.4.1 有效性实验——动态负载均衡机制对系统任务完成时间、负载方差以及系统收益的影响 | 第46-48页 |
| 3.4.2 鲁棒性实验——不同规模的多Agent系统下的负载均衡效果 | 第48-50页 |
| 3.4.3 实时性实验——负载方差的时间变化序列 | 第50页 |
| 3.5 小结 | 第50-52页 |
| 第四章 多Agent系统中具有数据与时间依赖的任务调度机制 | 第52-66页 |
| 4.1 引言 | 第52-53页 |
| 4.2 背景知识和相关研究工作 | 第53-54页 |
| 4.3 具有数据与时间依赖的任务调度机制 | 第54-62页 |
| 4.3.1 问题描述 | 第54-57页 |
| 4.3.2 算法描述 | 第57-62页 |
| 4.4 实验仿真 | 第62-64页 |
| 4.5 小结 | 第64-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 总结 | 第66页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第76页 |
