| 中文摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 1.绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 目前国内外研究概述及未来发展趋势 | 第10-11页 |
| 1.2.1 复杂适应系统的发展现状 | 第10页 |
| 1.2.2 agent技术的发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 未来发展趋势 | 第11页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文论文的框架结构 | 第12-13页 |
| 2.相关理论及建模方法论述 | 第13-21页 |
| 2.1 CAS理论 | 第13-15页 |
| 2.1.1 CAS主体思想概述 | 第13-14页 |
| 2.1.2 主体的基本特性及其活动机制 | 第14-15页 |
| 2.2 ABMS建模理论 | 第15-20页 |
| 2.2.1 Agent的概念由来 | 第16页 |
| 2.2.2 Agent的定义和特性 | 第16-17页 |
| 2.2.3 Agent的内部模型 | 第17-18页 |
| 2.2.4 Multi-Agent System(MAS) | 第18-19页 |
| 2.2.5 ABMS的建模仿真研究工具 | 第19-20页 |
| 2.3 基于ABMS在CAS中的应用 | 第20-21页 |
| 3.基于ABMS对于员工个体的建模研究 | 第21-33页 |
| 3.1 相关背景知识 | 第21页 |
| 3.2 员工安全意识涌现模型的构建 | 第21-26页 |
| 3.2.1 系统中的行为个体 | 第22-23页 |
| 3.2.2 社会环境 | 第23-24页 |
| 3.2.3 交互行为规则的定义 | 第24-25页 |
| 3.2.4 模型仿真参数的设计 | 第25-26页 |
| 3.3 员工的安全意识仿真结果分析 | 第26-31页 |
| 3.3.1 无控模式设定 | 第26-27页 |
| 3.3.2 受控状态下的基准模式设定 | 第27-28页 |
| 3.3.3 受控状态下的分析模式仿真结果分析 | 第28-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 4.基于ABMS对于员工群体的建模研究 | 第33-56页 |
| 4.1 相关背景知识 | 第33-34页 |
| 4.2 群体安全意识的模型构建 | 第34-41页 |
| 4.2.1 基于Agent建模与仿真(ABS) | 第34-35页 |
| 4.2.2 熟人网络 | 第35-37页 |
| 4.2.3 Agent的工作流程 | 第37-38页 |
| 4.2.4 人际不对称影响函数 | 第38-40页 |
| 4.2.5 状态转移函数 | 第40页 |
| 4.2.6 模型算法的实现 | 第40-41页 |
| 4.3 仿真结果分析 | 第41-54页 |
| 4.3.1 仿真流程 | 第41页 |
| 4.3.2 理想状态下的仿真分析(CA) | 第41-47页 |
| 4.3.3 实际状态下的仿真分析(网络拓扑) | 第47-53页 |
| 4.3.4 总结表 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 5.基于ABMS在智能电网中的应用 | 第56-67页 |
| 5.1 引言 | 第56-58页 |
| 5.1.1 相关概念 | 第56页 |
| 5.1.2 国内外发展现状 | 第56-57页 |
| 5.1.3 智能电网是一类CAS | 第57-58页 |
| 5.1.4 智能电网系统仿真的研究思路 | 第58页 |
| 5.2 基于ABMS电网系统下的智能调度系统设计 | 第58-65页 |
| 5.2.1 智能调度的概念 | 第58-59页 |
| 5.2.2 智能调度系统的总体框架 | 第59-62页 |
| 5.2.3 智能调度系统的工作流程 | 第62-64页 |
| 5.2.4 电网运行状态分析 | 第64-65页 |
| 5.3 本章小结 | 第65-67页 |
| 6.总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结 | 第67-68页 |
| 6.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 作者简介 | 第75-76页 |