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信息演化网络在分布式协同决策中的研究与应用

摘要第5-6页
abstract第6页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究工作的背景与意义第10页
    1.2 经典无中心式多智能体协同决策模型回顾与分析第10-14页
        1.2.1 网络建模多智能体协同马氏决策过程模型第10-11页
        1.2.2 无中心式多智能体部分可观测的马氏决策过程模型第11-13页
        1.2.3 无中心式多智能体马氏决策过程模型第13-14页
    1.3 本文的主要贡献与创新第14-16页
    1.4 本论文的结构安排第16-17页
第二章 多智能体协同信息演化网络模型与演化特征的研究第17-46页
    2.1 研究问题定义第17页
    2.2 相关研究分析与预备知识第17-20页
        2.2.1 网络演化方法的研究第17-18页
        2.2.2 多智能体系统信息演化方法的研究第18-20页
    2.3 多智能体协同信息演化网络的模型与定义第20-24页
        2.3.1 多智能体协同网络化模型第20-22页
        2.3.2 多智能体信息演化网络模型第22-24页
    2.4 多智能体信息演化网络的演化模型与分析第24-36页
        2.4.1 无交互状态下的智能体信息图演化算法与分析第24-29页
        2.4.2 交互状态下的智能体信息图演化算法与分析第29-32页
        2.4.3 多智能体信息演化网络的广义演化分析第32-36页
    2.5 数值实验与结果分析第36-45页
        2.5.1 无交互状态下的智能体信息图演化测试第36-41页
        2.5.2 交互状态下的智能体信息图演化测试第41-45页
    2.6 本章小结第45-46页
第三章 智能体协同信息集成与关联方法研究第46-73页
    3.1 研究问题定义第46-47页
    3.2 相关研究分析与预备知识第47-49页
        3.2.1 面向协同的语义信息图模型研究第47-48页
        3.2.2 信息特征提取与智能体关联分析方法研究第48-49页
    3.3 基于信息演化网络的智能体关联集成评估方法第49-56页
        3.3.1 智能体特征关联集成评估模型第49-54页
        3.3.2 基于关联子图的特征信息结点搜索算法第54-56页
    3.4 部分可观测下的智能体协同关联机制分析第56-62页
    3.5 面向信息演化网络的关联分析与数值实验第62-72页
        3.5.1 信息演化网络实际数据集测试与结果分析第62-65页
        3.5.2 特征信息结点搜索算法测试与结果分析第65-67页
        3.5.3 智能体协同关联算例分析第67-72页
    3.6 本章小结第72-73页
第四章 智能体模糊状态模型构建与状态决策方法研究第73-104页
    4.1 研究问题定义第73-74页
    4.2 相关研究分析与预备知识第74-78页
        4.2.1 经典的多属性决策方法研究第74-76页
        4.2.2 面向模糊的多属性决策方法与软集理论研究第76-78页
    4.3 基于时间属性的智能体模糊状态模型与集成第78-86页
        4.3.1 智能体模糊状态的多属性决策方法第78-81页
        4.3.2 智能体时间模糊状态软集模型第81-83页
        4.3.3 一般时间条件下模糊状态的信息集成与构建第83-86页
    4.4 一般时间条件下的智能体模糊状态构建方法与算例分析第86-103页
        4.4.1 一般时间模糊状态的信息集成与状态决策第86-93页
        4.4.2 区间时间模糊状态的信息集成与状态决策第93-103页
    4.5 本章小结第103-104页
第五章 面向局部交互的多智能体协同决策方法研究第104-140页
    5.1 面向局部交互的无中心式多智能体协同决策模型第104-111页
    5.2 面向局部交互的启发式同决策算法第111-116页
    5.3 多智能体局部交互与信度空间更新第116-119页
    5.4 智能体行为策略的启发式求解与分析第119-126页
    5.5 算法对比实验与结果分析第126-139页
        5.5.1 同一单元格汇合问题第128-132页
        5.5.2 协同多目标到达问题第132-135页
        5.5.3 通信资源竞争交互问题第135-139页
    5.6 本章小结第139-140页
第六章 全文总结与展望第140-142页
    6.1 全文总结第140-141页
    6.2 未来工作展望第141-142页
致谢第142-143页
参考文献第143-154页
攻读博士学位期间取得的成果第154-155页

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