基于规划融合的多Agent系统协调机制研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 MAS基本理论与协调方法 | 第14-27页 |
| ·MAS基本理论 | 第14-16页 |
| ·Agent的概念与结构 | 第14-15页 |
| ·MAS体系结构 | 第15-16页 |
| ·MAS协调分类 | 第16-17页 |
| ·MAS协调方法 | 第17-26页 |
| ·基于BDI的思维状态模型 | 第17-18页 |
| ·基于社会结构的规划 | 第18-20页 |
| ·基于马尔可夫决策的规划 | 第20-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于MDP与再分配策略的动态任务分配机制 | 第27-42页 |
| ·动态任务分配问题 | 第27-29页 |
| ·MAS动态任务分配 | 第27-28页 |
| ·Agent间的协调问题 | 第28-29页 |
| ·动态任务分配机制及算法 | 第29页 |
| ·基于MDP&RA的动态任务分配模型 | 第29-34页 |
| ·模型构建 | 第29-33页 |
| ·再分配策略 | 第33-34页 |
| ·最优策略存在性证明 | 第34页 |
| ·基于MDP&RA的动态任务分配求解算法 | 第34-37页 |
| ·算法描述 | 第34-36页 |
| ·算法流程图 | 第36-37页 |
| ·仿真实验 | 第37-41页 |
| ·问题描述 | 第37-38页 |
| ·实验分析 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于规划融合的MAS行为协调机制 | 第42-58页 |
| ·MAS行为协调 | 第42-44页 |
| ·MAS行为协调的必要性 | 第42页 |
| ·行为协调的方法—强化学习 | 第42-43页 |
| ·强化学习相关算法及关键问题 | 第43-44页 |
| ·基于规划融合的改进Q学习机制 | 第44-50页 |
| ·规划框架 | 第45-46页 |
| ·历史的可控制性 | 第46-48页 |
| ·协调中的通信问题 | 第48-50页 |
| ·基于规划融合的改进Q学习算法 | 第50-53页 |
| ·算法描述 | 第50-52页 |
| ·Q值函数的求解 | 第52-53页 |
| ·仿真实验 | 第53-56页 |
| ·问题描述 | 第53-54页 |
| ·实验分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
