| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·多机器人系统 | 第9-15页 |
| ·多机器人系统的特点与优势 | 第9-10页 |
| ·多机器人系统的主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·多机器人系统的研究现状 | 第11-15页 |
| ·MAS理论与MARS简介 | 第15-16页 |
| ·Agent与MAS理论 | 第15页 |
| ·MARS | 第15-16页 |
| ·研究背景与主要内容 | 第16-18页 |
| ·研究背景与现存问题 | 第16-17页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·研究意义 | 第18页 |
| ·论文的章节安排 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 MAS的基本理论研究 | 第20-39页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·Agent的模型结构 | 第20-25页 |
| ·Agent的概念 | 第20-21页 |
| ·Agent的特征 | 第21-22页 |
| ·Agent的基本结构 | 第22-25页 |
| ·MAS的体系结构 | 第25-27页 |
| ·MAS的协调与协作 | 第27-31页 |
| ·协调和协作的概念及关系 | 第27-28页 |
| ·协调与协作的研究方法 | 第28-30页 |
| ·主要的协作方法 | 第30-31页 |
| ·MAS的通信 | 第31-38页 |
| ·MAS的通信方式 | 第31-32页 |
| ·Agent通信语言 | 第32-35页 |
| ·通信协议与通信框架 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于MAS的多机器人系统结构设计与相关问题研究 | 第39-49页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·系统体系结构 | 第39-42页 |
| ·系统组织结构 | 第40-41页 |
| ·系统控制结构 | 第41-42页 |
| ·机器人Agent模型 | 第42-45页 |
| ·机器人Agent的任务模型 | 第42-44页 |
| ·机器人Agent的结构模型 | 第44-45页 |
| ·系统的协调协作机制 | 第45-46页 |
| ·系统通信问题 | 第46-47页 |
| ·系统学习问题 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 多机器人系统协作机制研究与设计 | 第49-66页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·协作问题模型 | 第50页 |
| ·协作方法模型 | 第50-52页 |
| ·系统协作中的任务分配与调度 | 第52-55页 |
| ·问题提出 | 第52-53页 |
| ·任务粒度划分 | 第53-54页 |
| ·问题模型 | 第54-55页 |
| ·遗传算法在系统协作中任务分配与调度中的应用 | 第55-65页 |
| ·遗传算法简介 | 第56-57页 |
| ·遗传算法设计 | 第57-61页 |
| ·算法仿真与分析 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录 在攻读硕士学位期间获得的主要成绩 | 第73-74页 |
| 1 发表论文 | 第73页 |
| 2 参与课题 | 第73页 |
| 3 所获奖励 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |