| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-27页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第9-12页 |
| ·选题背景 | 第9-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究综述 | 第12-24页 |
| ·智能控制与决策概述 | 第12-17页 |
| ·智能交通系统与智能车辆概述 | 第17-20页 |
| ·国内外ITS 研究综述 | 第20-21页 |
| ·国内外智能车辆研究综述 | 第21页 |
| ·国内外车辆避撞系统研究综述 | 第21-23页 |
| ·国内外研究现状的比较分析 | 第23-24页 |
| ·存在的问题 | 第24页 |
| ·本文主要研究内容及创新点 | 第24-27页 |
| ·本文主要研究内容 | 第24-25页 |
| ·创新点 | 第25-27页 |
| 第二章 自组织理论与多AGENT 系统理论基础 | 第27-39页 |
| ·自组织理论概述 | 第27-30页 |
| ·复杂系统概述 | 第27-28页 |
| ·自组织与自组织系统概述 | 第28-29页 |
| ·自组织系统中的涌现现象和间接通信 | 第29-30页 |
| ·多AGENT 系统理论基础 | 第30-36页 |
| ·多Agent 系统理论的形成 | 第30页 |
| ·Agent 和智能Agent | 第30-31页 |
| ·Agent 的分类及内部结构 | 第31-34页 |
| ·Agent 的环境与交互 | 第34-35页 |
| ·多Agent 系统 | 第35-36页 |
| ·多AGENT 系统中的自组织行为 | 第36-37页 |
| ·自组织AGENT 与自组织多AGENT 系统 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于物理激励的多AGENT 交互模型 | 第39-55页 |
| ·相关研究概述 | 第39-41页 |
| ·基于物理激励的多AGENT 交互机制 | 第41-42页 |
| ·基本原理 | 第41-42页 |
| ·应用范围 | 第42页 |
| ·基于物理激励的多AGENT 交互模型的定义 | 第42-48页 |
| ·交互场景的定义 | 第42-43页 |
| ·基于物理激励的交互机制的选择 | 第43-46页 |
| ·多Agent 角色和行为的定义 | 第46-47页 |
| ·多Agent 交互过程的选择 | 第47页 |
| ·模型参数的定义 | 第47-48页 |
| ·基于物理激励的多AGENT 交互模型计算实验 | 第48-52页 |
| ·车辆避撞场景的分析 | 第48-49页 |
| ·基于物理激励的多Agent 避撞交互机制的选择 | 第49-50页 |
| ·Agent 角色和行为的分析 | 第50-52页 |
| ·多Agent 交互过程的选择 | 第52页 |
| ·模型参数设定及实验测试 | 第52页 |
| ·基于物理激励的多AGENT 交互模型优劣势分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 基于自组织多AGENT 系统的智能控制与决策模型 | 第55-73页 |
| ·相关研究概述 | 第55-56页 |
| ·基于自组织多AGENT 系统的智能控制与决策模型的体系结构 | 第56-57页 |
| ·基于自组织多AGENT 系统的智能控制与决策全过程 | 第57-63页 |
| ·环境的定义 | 第57-58页 |
| ·环境的识别 | 第58-60页 |
| ·多Agent 控制与决策过程 | 第60-62页 |
| ·多Agent 控制与决策输出 | 第62页 |
| ·模型参数的定义 | 第62-63页 |
| ·基于自组织多AGENT 系统的智能控制与决策模型计算实验 | 第63-71页 |
| ·车辆避撞环境的定义 | 第63-64页 |
| ·车辆避撞环境的识别 | 第64-65页 |
| ·多Agent 车辆避撞控制与决策过程分析 | 第65-69页 |
| ·多Agent 车辆避撞控制与决策输出分析 | 第69页 |
| ·模型参数设定及实验测试 | 第69-71页 |
| ·基于自组织多AGENT 系统的智能控制与决策模型优劣势分析 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 基于物理激励的自组织多AGENT 智能控制与决策系统及其应用 | 第73-104页 |
| ·相关研究概述 | 第73-74页 |
| ·基于物理激励的自组织多AGENT 智能控制与决策系统总体结构 | 第74-76页 |
| ·基于物理激励的自组织多AGENT 智能控制与决策系统构成 | 第76-79页 |
| ·人机交互子系统 | 第76页 |
| ·系统环境识别与输入子系统 | 第76-77页 |
| ·基于物理激励的多Agent 交互子系统 | 第77页 |
| ·基于自组织多Agent 的智能控制与决策子系统 | 第77-78页 |
| ·控制与决策输出子系统 | 第78页 |
| ·系统参数的定义与划分 | 第78-79页 |
| ·基于物理激励的自组织多AGENT 智能控制与决策系统实现 | 第79-96页 |
| ·面向多Agent 系统的软件工程方法概述 | 第79-89页 |
| ·基于物理激励的自组织多Agent 智能控制与决策系统平台的分析和设计 | 第89-92页 |
| ·基于物理激励的自组织多Agent 系统智能控制与决策系统平台的实现 | 第92-96页 |
| ·面向智能车辆避撞系统应用的综合模拟实验测试 | 第96-103页 |
| ·系统参数的设定 | 第96页 |
| ·实验测试1 - 固定障碍物有效性模拟实验 | 第96-98页 |
| ·实验测试2 - 移动障碍物有效性模拟实验 | 第98-100页 |
| ·实验测试3 - 系统适应性及稳定性模拟实验 | 第100-102页 |
| ·实验结果分析与评价 | 第102-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 第六章 总结与展望 | 第104-107页 |
| ·论文研究工作总结 | 第104-105页 |
| ·今后研究工作展望 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-125页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第125-126页 |
| 致谢 | 第126页 |
