| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 插图目录 | 第10-11页 |
| 表格目录 | 第11-12页 |
| 算法目录 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·智能体 | 第13-15页 |
| ·智能体的定义 | 第13-14页 |
| ·智能体所处的环境 | 第14-15页 |
| ·多智能体系统 | 第15-16页 |
| ·多智能体系统的特点 | 第15页 |
| ·多智能体的决策和规划 | 第15-16页 |
| ·马尔科夫决策过程 | 第16-19页 |
| ·部分可观察的马尔科夫决策过程 | 第17页 |
| ·半马尔科夫决策过程 | 第17页 |
| ·分布式局部可观察马尔科夫决策过程 | 第17-18页 |
| ·部分可观察随机博弈 | 第18-19页 |
| ·论文的主要内容和结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 WrightEagle仿真2D球队决策系统 | 第21-35页 |
| ·RoboCup仿真2D平台 | 第21-24页 |
| ·RoboCup仿真2D机器人足球比赛 | 第21-22页 |
| ·Soccer Server | 第22-24页 |
| ·Client | 第24页 |
| ·测试工具 | 第24-27页 |
| ·场景再现工具Trainer | 第24-26页 |
| ·rcsslogplayer改进版 | 第26-27页 |
| ·WrightEagle的理论模型 | 第27-32页 |
| ·马尔科夫决策模型 | 第27-28页 |
| ·信息处理结构模型 | 第28-29页 |
| ·行为决策结构模型 | 第29-32页 |
| ·行为执行结构模型 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-35页 |
| 第三章 马尔科夫决策过程的分层分解 | 第35-49页 |
| ·马尔可夫决策过程求解算法 | 第35-39页 |
| ·离线求解算法 | 第35-37页 |
| ·在线求解算法 | 第37-39页 |
| ·马尔可夫决策过程分层分解 | 第39-41页 |
| ·MAXQ分层分解 | 第39-40页 |
| ·基于MAXQ分层分解的在线规划算法 | 第40-41页 |
| ·WrightEagle球队建模 | 第41-45页 |
| ·评估系统 | 第45-46页 |
| ·启发式评估系统 | 第45-46页 |
| ·状态可达性检查方法 | 第46页 |
| ·实验及结果分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 多智能体分层协作规划的原理和应用 | 第49-61页 |
| ·问题的提出 | 第49-50页 |
| ·信念池和联合策略 | 第50-51页 |
| ·信念池 | 第50-51页 |
| ·局部策略和联合策略 | 第51页 |
| ·MAXQ-MOP算法流程 | 第51-53页 |
| ·MAXQ-MOP算法应用 | 第53-55页 |
| ·MAXQ-MOP的优化方法 | 第55-58页 |
| ·搜索过程的加速 | 第55-57页 |
| ·更有效的通讯 | 第57-58页 |
| ·实验及结果分析 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |