| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第7-10页 |
| ·本文工作及组织方式 | 第10-13页 |
| 第二章 基本概念、理论和方法 | 第13-31页 |
| ·Agent 概念及特性 | 第13-15页 |
| ·分布式人工智能和多Agent 系统 | 第15-17页 |
| ·自组织理论 | 第17-18页 |
| ·群集智能 | 第18-20页 |
| ·约束满足和分布式约束优化问题 | 第20-25页 |
| ·Agent 学习 | 第25-31页 |
| 第三章 自组织分治求解分布式约束优化问题 | 第31-45页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·研究意义 | 第31页 |
| ·分布式约束优化问题的研究内容和现有研究方法 | 第31-32页 |
| ·分布式约束优化问题描述 | 第32-34页 |
| ·算法描述 | 第34-40页 |
| ·分散式网络聚类算法 | 第34-38页 |
| ·基于局部搜索的分散式局部优化算法 | 第38-39页 |
| ·自组织分治求解算法SODC | 第39-40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于多Agent 的分散式复杂网络聚类算法 | 第45-59页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·问题定义和算法基本思想 | 第46-49页 |
| ·基于多Agent 的分散式复杂网络聚类算法 | 第49-51页 |
| ·算法分析和性能测试 | 第51-57页 |
| ·聚类空手道俱乐部网络 | 第52页 |
| ·聚类足球联盟网络 | 第52-53页 |
| ·分布式智能PDA 网络 | 第53-54页 |
| ·算法的自聚合和自组织特性 | 第54-55页 |
| ·参数讨论 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 面向多Agent 的分布式Q-学习算法 | 第59-67页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·MQ-L 算法 | 第59-64页 |
| ·状态行为空间的表示 | 第60-61页 |
| ·动作选择 | 第61-62页 |
| ·MQ-L 算法 | 第62-64页 |
| ·算法分析与试验结果 | 第64-66页 |
| ·MQ-L 算法特点分析 | 第64-65页 |
| ·模拟实验 | 第65页 |
| ·算法比较 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 基于移动Agent 的自主拍卖模型 | 第67-75页 |
| ·引言 | 第67-68页 |
| ·一次价密封标价拍卖机制及出价策略 | 第68-69页 |
| ·双边拍卖机制及出价策略 | 第69-70页 |
| ·基于移动Agent 的自主拍卖模型 | 第70-72页 |
| ·自主拍卖模型的工作原理 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第七章 基于Agent 中间件的Web 智能系统集成开发平台 | 第75-87页 |
| ·引言 | 第75-76页 |
| ·Web 智能系统集成开发平台的设计与实现 | 第76-85页 |
| ·WEB 智能应用系统体系结构 | 第76-77页 |
| ·Web 智能应用系统运行平台 | 第77-83页 |
| ·Web 智能应用系统运行平台工作流程 | 第83-84页 |
| ·Web 智能应用系统开发模式及开发平台 | 第84-85页 |
| ·Web 智能系统集成开发平台的应用 | 第85-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第八章 结论与展望 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-101页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及参加的项目 | 第101-103页 |
| 致谢 | 第103-105页 |
| 摘要 | 第105-108页 |
| Abstract | 第108-111页 |