| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1.绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 课题研究的目的及意义 | 第9-11页 |
| 1.3 相关领域国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.3.1 制造协作网的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 演化博弈理论的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.3 基于多智能体建模研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 文主要研究内容及结构安排 | 第16-19页 |
| 1.4.1 本文研究的主要内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 本文结构安排 | 第17-19页 |
| 2.制造协作网络演化及节点行为建模 | 第19-31页 |
| 2.1 二分网及其投影原理 | 第19-20页 |
| 2.1.1 二分网及其分类 | 第19页 |
| 2.1.2 二分网的投影方法 | 第19-20页 |
| 2.2 制造协作网演化模型的建立 | 第20-26页 |
| 2.2.1 基于二分网的制造协作网络形式化定义 | 第21-23页 |
| 2.2.2 制造协作网络演化模型 | 第23-24页 |
| 2.2.3 基于制造协作网加权投影的服务节点关系网络 | 第24-26页 |
| 2.3 服务节点间的博弈关系及模型 | 第26-28页 |
| 2.3.1 制造协作网中的服务节点博弈关系分析 | 第26-27页 |
| 2.3.2 基于公共货品的服务节点博弈模型 | 第27-28页 |
| 2.4 基于智能体的服务节点行为模型 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 3.制造协作网中服务节点的策略学习机制 | 第31-41页 |
| 3.1 演化博弈中的典型策略学习机制及原理 | 第31-34页 |
| 3.1.1 自学习机制 | 第31-33页 |
| 3.1.2 策略模仿机制 | 第33页 |
| 3.1.3 最优反应模型 | 第33-34页 |
| 3.2 三种不同的服务节点的策略学习机制 | 第34-39页 |
| 3.2.1 基于Q学习的自学习机制 | 第35-36页 |
| 3.2.2 基于服务节点关系网的策略模仿机制 | 第36-38页 |
| 3.2.3 基于Q学习和策略模仿的混合学习机制 | 第38-39页 |
| 3.3 服务节点的策略学习机制的分析与比较 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 4.制造协作网的合作演化仿真平台的搭建及仿真 | 第41-61页 |
| 4.1 多智能体建模仿真及工具 | 第41-44页 |
| 4.1.1 多智能体建模技术 | 第41-42页 |
| 4.1.2 Repast S仿真工具 | 第42-44页 |
| 4.2 基于Repast S的合作演化仿真平台及实现 | 第44-53页 |
| 4.2.1 多智能仿真平台框架设计 | 第46-47页 |
| 4.2.2 智能体关系设计与实现 | 第47-48页 |
| 4.2.3 Agent模块及实现 | 第48-52页 |
| 4.2.4 仿真界面 | 第52-53页 |
| 4.3 制造协作网的合作演化仿真研究 | 第53-60页 |
| 4.3.1 仿真参数初始化及实验数据预处理 | 第53-55页 |
| 4.3.2 实验 1：重要模型参数对合作演化过程的影响 | 第55-58页 |
| 4.3.3 实验 2：不同博弈策略学习机制对合作水平的影响 | 第58-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 5.总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第61页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第68页 |
