| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·选题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·电力培训系统的应用现状 | 第11-13页 |
| ·多Agent 在电力系统的应用 | 第13-14页 |
| ·本文的内容组织 | 第14-15页 |
| 第二章 AGENT 技术与多AGENT 系统 | 第15-25页 |
| ·人工智能理论的发展 | 第15-17页 |
| ·人工智能的概念 | 第15-16页 |
| ·人工智能的发展 | 第16页 |
| ·分布式人工智能 | 第16-17页 |
| ·AGENT 技术 | 第17-21页 |
| ·Agent 的概念 | 第17-20页 |
| ·Agent 的结构 | 第20页 |
| ·Agent 的分类 | 第20-21页 |
| ·Agent 与对象的比较 | 第21页 |
| ·多AGENT 系统（MAS） | 第21-25页 |
| ·多Agent 系统的特征 | 第22页 |
| ·MAS 的体系结构 | 第22-23页 |
| ·多Agent 间的通信 | 第23-25页 |
| 第三章 电力通信反事故仿真系统总体设计方案 | 第25-42页 |
| ·系统概述 | 第25页 |
| ·需求分析 | 第25-26页 |
| ·功能性需求 | 第26页 |
| ·非功能性需求 | 第26页 |
| ·系统功能设计 | 第26-35页 |
| ·反事故演练子系统 | 第27-31页 |
| ·理论培训考核子系统 | 第31-33页 |
| ·管理维护子系统 | 第33-35页 |
| ·系统难点及解决方案 | 第35-42页 |
| ·系统难点 | 第35-37页 |
| ·系统总体规划 | 第37-39页 |
| ·电力通信网络仿真解决方案 | 第39-41页 |
| ·系统实现的核心技术 | 第41-42页 |
| 第四章 反事故演练子系统中的推理机 | 第42-55页 |
| ·知识表示及推理方法 | 第42-45页 |
| ·知识表示方法 | 第42-44页 |
| ·知识推理方法 | 第44-45页 |
| ·系统中的知识表示与推理规则 | 第45-47页 |
| ·电力通信网的知识表示 | 第45-46页 |
| ·电力通信网的故障规则 | 第46-47页 |
| ·推理机的设计原理 | 第47-55页 |
| ·推理机概述 | 第48-49页 |
| ·管理Agent | 第49-50页 |
| ·诊断Agent | 第50-52页 |
| ·多Agent 协作推理机制 | 第52-55页 |
| 第五章 基于多AGENT 的反事故演练子系统的研究 | 第55-81页 |
| ·应用服务系统的分析和设计 | 第55-64页 |
| ·反事故演练准备阶段 | 第55-59页 |
| ·反事故演练阶段 | 第59-64页 |
| ·反事故演练评判阶段 | 第64页 |
| ·诊断推理系统的分析和设计 | 第64-70页 |
| ·Drools 推理机简介 | 第64-67页 |
| ·诊断推理系统的研究 | 第67-70页 |
| ·反事故演练子系统的实现 | 第70-81页 |
| ·开发平台及工具 | 第70-72页 |
| ·使用的开发技术 | 第72-74页 |
| ·子系统实现 | 第74-81页 |
| 第六章 总结与展望 | 第81-83页 |
| ·论文的主要工作 | 第81页 |
| ·工作展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第88页 |