一种改进的基于遗传算法的协商模型

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-6页
第一章 绪论	第6-15页
·研究背景及意义	第6-7页
·国内外相关研究现状	第7-13页
·AGENT 协商理论研究现状	第7-9页
·自动协商研究现状	第9-13页
·问题的提出	第13-15页
第二章 多AGENT 系统及其协商理论	第15-24页
·AGENT 基本理论	第15-18页
·AGENT 技术概论	第15页
·AGENT 基本定义	第15-17页
·AGENT 体系结构	第17-18页
·多AGENT 系统基本理论	第18-20页
·多AGENT 系统概述	第18-19页
·多AGENT 系统体系结构	第19-20页
·自动协商定义及其关键技术	第20-24页
·自动协商定义	第20-21页
·自动协商关键技术	第21页
·自动协商中的学习机制	第21-24页
第三章 一种改进的基于遗传算法的协商模型	第24-37页
·遗传算法学习机制	第25-28页
·基本遗传算法	第26-27页
·小生境遗传算法	第27-28页
·改进的基于遗传算法的协商模型	第28-37页
·协商模型定义	第28-30页
·k-交替协商协议	第30-31页
·协商策略	第31-35页
·协商算法	第35-37页
第四章 模型仿真及实现	第37-49页
·AGENT 开发平台	第37-41页
·多AGENT 开发平台比较分析	第37-39页
·JADE 开发平台简介	第39-41页
·模型仿真及实现	第41-44页
·提议编码	第41-42页
·模型实现	第42-44页
·实验结果及分析	第44-49页
第五章 总结与展望	第49-51页
·总结	第49页
·展望	第49-51页
参考文献	第51-57页
攻读硕士学位期间发表论文	第57-58页
致谢	第58页