| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文创新点 | 第11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 相关理论与研究综述 | 第13-21页 |
| ·多智能体系统（MAS）概述 | 第13-16页 |
| ·自治智能主体 | 第13-14页 |
| ·多智能主体系统概述 | 第14-15页 |
| ·多智能主体合作 | 第15-16页 |
| ·涌现 | 第16-19页 |
| ·复杂适应系统（CAS）概述 | 第16-17页 |
| ·智能群体行为的涌现 | 第17-19页 |
| ·建模仿真工具介绍 | 第19-21页 |
| 第三章 智能群体合作涌现 | 第21-36页 |
| ·智能主体间的合作 | 第21-24页 |
| ·合作的定义 | 第22页 |
| ·合作的目标 | 第22-23页 |
| ·合作的方式 | 第23-24页 |
| ·智能主体合作模型 | 第24-28页 |
| ·智能主体模型 BSIEC | 第24-27页 |
| ·智能主体合作模型 MACM | 第27页 |
| ·模型框架图 | 第27-28页 |
| ·合作的实现 | 第28-31页 |
| ·智能主体的合作伙伴选择策略 | 第28页 |
| ·对合作伙伴的优劣评估 | 第28-29页 |
| ·智能主体的移动 | 第29页 |
| ·信用度的更新 | 第29-30页 |
| ·信任度的更新 | 第30页 |
| ·智能主体间的通讯机制 | 第30-31页 |
| ·实验模拟 | 第31-35页 |
| ·实验设计 | 第31-32页 |
| ·实验数据 | 第32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 智能群体合作网络自适应优化 | 第36-47页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·多智能主体系统的合作网络 | 第37-39页 |
| ·合作网络的定义 | 第37-38页 |
| ·合作网络的自组织性 | 第38-39页 |
| ·基于信息素的 MAS 合作网络自适应优化算法（PCNAO） | 第39-42页 |
| ·多智能主体系统动态环境 | 第39页 |
| ·智能主体扩散-聚集行为选择 | 第39-40页 |
| ·信息素反应-扩散-衰退规则 | 第40-42页 |
| ·PCNAO 算法流程 | 第42页 |
| ·实验模拟 | 第42-46页 |
| ·实验设计 | 第43页 |
| ·实验数据 | 第43-44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 结论与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 个人简历及在学校期间的研究成果及发表的学术论文 | 第53页 |