| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-13页 |
| ·驾驶员行为模式研究概述 | 第9-10页 |
| ·驾驶员行为模式研究的背景 | 第9-10页 |
| ·驾驶员行为模式研究的意义 | 第10页 |
| ·Agent技术对驾驶员行为模式研究的影响 | 第10-11页 |
| ·存在的问题 | 第10-11页 |
| ·智能Agent技术带来的挑战和机遇 | 第11页 |
| ·论文的研究内容及贡献 | 第11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 相关理论与算法概述 | 第13-21页 |
| ·智能Agent | 第13-15页 |
| ·BDI Agent | 第14-15页 |
| ·多Agent系统 | 第15页 |
| ·马尔可夫决策过程 | 第15-16页 |
| ·博弈理论 | 第16-17页 |
| ·随机博弈模型 | 第16-17页 |
| ·强化学习 | 第17-19页 |
| ·小结 | 第19-21页 |
| 第3章 驾驶行为决策的研究现状与回顾 | 第21-27页 |
| ·基于信息统计的交通数据分析方法 | 第21-22页 |
| ·基于Agent技术的研究方法 | 第22-25页 |
| ·驾驶风险概述 | 第22-24页 |
| ·基于Agent的驾驶行为决策模型 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-27页 |
| 第4章 基于MAS的驾驶行为决策模型 | 第27-33页 |
| ·驾驶Agent的BDI模型 | 第27-28页 |
| ·驾驶Agent的动作空间 | 第28-29页 |
| ·驾驶Agent的状态空间 | 第29-31页 |
| ·驾驶Agent状态空间的动态调整 | 第30-31页 |
| ·驾驶Agent行为决策模型 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第5章 驾驶Agent的混合策略的评价与学习 | 第33-37页 |
| ·驾驶Agent的混合策略的评价 | 第33-35页 |
| ·基于驾驶Agent之间博弈的决策模型 | 第33-34页 |
| ·基于安全阈值的决策 | 第34页 |
| ·多决策模型的评价算法 | 第34-35页 |
| ·驾驶Agent的混合策略的学习 | 第35-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第6章 基于DBDM的多Agent模拟系统与相关实验 | 第37-43页 |
| ·多Agent模拟系统的基本框架 | 第37-38页 |
| ·脚本系统 | 第37-38页 |
| ·实验 | 第38-41页 |
| ·小结 | 第41-43页 |
| 第7章 总结与展望 | 第43-45页 |
| ·全文工作总结 | 第43页 |
| ·未来工作展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 附录 | 第49-63页 |
| 1 部分程序代码 | 第49-62页 |
| ·DriverManager.java | 第49-54页 |
| ·Driver.java | 第54-58页 |
| ·LemkeHowson.java | 第58-62页 |
| 2 在校期间发表的论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |