| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-11页 |
| 1 Mobile Agent 技术简介 | 第9页 |
| 2 研究现状 | 第9-10页 |
| 3 研究目标 | 第10页 |
| 4 论文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 Mobile Agent及其标准化 | 第11-18页 |
| 1 Agent概述 | 第11-12页 |
| 2 Mobile Agent概述 | 第12-15页 |
| ·程序方法学的演化 | 第12-13页 |
| ·Mobile Agent特征 | 第13页 |
| ·Mobile Agent的运行方式 | 第13-14页 |
| ·Mobile Agent系统结构 | 第14-15页 |
| 3 Mobile Agent平台的标准化 | 第15页 |
| 4 现有Mobile Agent平台及其分析 | 第15-18页 |
| ·General Magic公司的Telescript | 第15页 |
| ·Ara | 第15-16页 |
| ·D'Agent | 第16页 |
| ·IBM日本的aglets | 第16页 |
| ·挪威Tromos?大学和美国Cornell大学的TACOMA | 第16-17页 |
| ·德国Stuttgart大学的Mole | 第17页 |
| ·Recursion Software公司的Voyager | 第17-18页 |
| 第三章 智能Mobile Agent及系统模型的设计 | 第18-28页 |
| 1 关于智能Mobile Agent的研究 | 第18页 |
| ·模仿人类社会活动的智能研究 | 第18页 |
| ·多Mobile Agent协作的智能研究 | 第18页 |
| 2 智能Mobile Agent的概念，基础和内容 | 第18-20页 |
| ·智能Mobile Agent的定义 | 第18-19页 |
| ·智能Mobile Agent的概念基础 | 第19页 |
| ·智能Mobile Agent的分类 | 第19-20页 |
| 3 智能Mobile Agent系统框架 | 第20-26页 |
| ·智能Mobile Agent系统的设计目标 | 第20页 |
| ·智能Mobile Agent系统的重要概念及说明 | 第20-21页 |
| ·智能Mobile Agent概念模型 | 第21-22页 |
| ·智能Mobile Agent系统体系结构 | 第22-25页 |
| ·智能Mobile Agent系统框架 | 第25-26页 |
| 4 智能Mobile Agent应用 | 第26-28页 |
| ·代码的最大重用 | 第26页 |
| ·智能信息搜索 | 第26-27页 |
| ·个人助理 | 第27页 |
| ·自动协商 | 第27页 |
| ·大型现实模拟游戏 | 第27-28页 |
| 第四章 智能Mobile Agent系统的关键技术 | 第28-37页 |
| 1 Mobile Agent的基本功能实现所需技术 | 第28-30页 |
| ·命名机制 | 第28页 |
| ·移动机制 | 第28-29页 |
| ·通信机制 | 第29页 |
| ·安全技术 | 第29-30页 |
| 2 对环境的感知 | 第30-31页 |
| 3 知识表示 | 第31-33页 |
| ·逻辑表示法 | 第31页 |
| ·规则表示法 | 第31页 |
| ·语义网络表示法 | 第31-32页 |
| ·框架表示法 | 第32页 |
| ·过程表示法 | 第32-33页 |
| ·剧本表示法 | 第33页 |
| 4 学习机制 | 第33-34页 |
| ·归纳学习 | 第33页 |
| ·分析学习 | 第33-34页 |
| ·遗传式学习 | 第34页 |
| ·神经网络学习 | 第34页 |
| 5 基于代码迁移的学习机制 | 第34-35页 |
| ·概念 | 第34-35页 |
| ·学习方法 | 第35页 |
| ·学习巩固 | 第35页 |
| 6 综合应用 | 第35-37页 |
| 第五章 原型系统的实现 | 第37-47页 |
| 1 系统层 | 第37-39页 |
| ·概述 | 第37-38页 |
| ·移动机制 | 第38页 |
| ·消息和通信机制 | 第38-39页 |
| ·API包说明 | 第39页 |
| ·Aglets Workbench | 第39页 |
| 2 反应层 | 第39-42页 |
| ·反应模块实现 | 第39-41页 |
| ·能力模块 | 第41页 |
| ·规划库 | 第41-42页 |
| ·激励库 | 第42页 |
| 3 慎思层 | 第42-44页 |
| ·移动代码服务提供商 | 第42-43页 |
| ·学习过程 | 第43-44页 |
| ·学习巩固过程 | 第44页 |
| ·慎思模式 | 第44页 |
| 4 系统测试 | 第44-47页 |
| ·测试环境 | 第44-45页 |
| ·测试用例 | 第45-46页 |
| ·测试结论 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 1 论文总结 | 第47页 |
| 2 工作展望 | 第47-49页 |
| ·形式化描述通过代码迁移的学习方法 | 第47页 |
| ·智能Mobile Agent框架的完善 | 第47页 |
| ·与其它人工智能技术的结合 | 第47-48页 |
| ·框架所忽略的问题 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-51页 |
