| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-25页 |
| ·研究背景 | 第12页 |
| ·人工社会智能的国内外研究现状 | 第12-23页 |
| ·人工社会智能的发展过程 | 第12-13页 |
| ·系统建模分析方法 | 第13-15页 |
| ·多Agent 系统模型的建立 | 第15-20页 |
| ·Agent 的定义、结构和类型和工作方式 | 第15-18页 |
| ·系统及模型的选择 | 第18-19页 |
| ·多Agent 系统社会网络结构的选择 | 第19-20页 |
| ·人工社会系统设计方法的研究 | 第20页 |
| ·多Agent 环境下Agent 的交流方式 | 第20-23页 |
| ·Agent 学习及策略更新方法 | 第20-21页 |
| ·Agent 交流的结构和分类 | 第21-22页 |
| ·Agent 学习和Agent 交流 | 第22页 |
| ·社会法律及策略更新算法的研究 | 第22-23页 |
| ·目前的研究问题域及应用 | 第23页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第23-25页 |
| 第二章 多Agent 系统形式化及涌现机制选择 | 第25-37页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·群体行为全局协调调整机制 | 第26-27页 |
| ·群体智能现象与原理 | 第26-27页 |
| ·群体智能系统的形式化 | 第27页 |
| ·全局协调中各因素的影响 | 第27-32页 |
| ·全局协调中社会规则策略更新要素的选择 | 第28-32页 |
| ·局部扩散效应——感知范围 | 第32页 |
| ·社会网络结构的选择 | 第32页 |
| ·涌现机制的选择 | 第32-36页 |
| ·博弈机制 | 第33-35页 |
| ·信任度机制 | 第35-36页 |
| ·结论 | 第36-37页 |
| 第三章 基于信任度模型的多Agent 系统建立与实现 | 第37-61页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·基于信任度模型多 Agent 系统的建立 | 第38-45页 |
| ·系统中社会规则策略更新算法要素的选择 | 第38-39页 |
| ·Agent 感知范围的选择 | 第38页 |
| ·信任度要素的概念 | 第38-39页 |
| ·系统模型和Agent 的形式化及建立 | 第39-40页 |
| ·系统模型的形式化 | 第39-40页 |
| ·Agent 的形式化 | 第40页 |
| ·Agent 所在社会网络的建模 | 第40-45页 |
| ·小世界网络的实现 | 第44-45页 |
| ·系统中涌现机制的选择 | 第45-51页 |
| ·博弈论、信任度结合的涌现机制 | 第45-46页 |
| ·群体智能涌现的评价标准 | 第46-47页 |
| ·Agent 间博弈游戏的选择 | 第47-48页 |
| ·信任度的建立及演变 | 第48-51页 |
| ·基于信任度模型的多Agent 系统实现 | 第51-58页 |
| ·策略更新算法的实现 | 第51-58页 |
| ·数据结构 | 第51-52页 |
| ·HCB 算法 | 第52-55页 |
| ·HCR 算法 | 第55-58页 |
| ·一致性行为的涌现及实验结果 | 第58-59页 |
| ·HCB 算法关于一致性行为的涌现 | 第58-59页 |
| ·HCB 算法和 HCR 算法的效率比较 | 第59页 |
| ·结论 | 第59-61页 |
| 第四章 信任度模型中的多参数分析及比较 | 第61-74页 |
| ·引言 | 第61-62页 |
| ·信任度模型中网络结构的影响 | 第62-68页 |
| ·W-S 小世界网络结构性质的影响 | 第62-63页 |
| ·无尺度网络 | 第63-67页 |
| ·小世界网络与无尺度网络的比较 | 第67-68页 |
| ·基于信任度与权威值的策略更新算法研究 | 第68-70页 |
| ·Agent 信任度及权威值的关系 | 第68-70页 |
| ·信任度和权威值结合的HCBP 算法的有效性 | 第70页 |
| ·信任度模型系统平衡性的研究 | 第70-72页 |
| ·结论 | 第72-74页 |
| 第五章 总结与展望 | 第74-76页 |
| ·本文研究总结 | 第74-75页 |
| ·工作展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第81页 |