| 摘要 | 第1-15页 |
| Abstract | 第15-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-41页 |
| ·研究背景 | 第17-29页 |
| ·复杂适应系统 | 第17-20页 |
| ·基于Agent 的建模与仿真 | 第20-27页 |
| ·ABS 量化建模分析的重要意义 | 第27-29页 |
| ·ABS 量化建模分析的难点 | 第29页 |
| ·相关研究现状 | 第29-35页 |
| ·复杂适应系统建模的理论基础研究 | 第29-30页 |
| ·复杂适应系统建模与仿真方法研究 | 第30-31页 |
| ·复杂适应系统量化仿真与分析研究 | 第31-35页 |
| ·本文研究内容与贡献 | 第35-39页 |
| ·研究目标 | 第35页 |
| ·研究内容 | 第35-37页 |
| ·主要创新点 | 第37-39页 |
| ·论文的结构 | 第39-41页 |
| 第二章 复杂性科学基本概念及其量化分析研究 | 第41-69页 |
| ·复杂性 | 第41-46页 |
| ·复杂性概念 | 第41-42页 |
| ·算法复杂性 | 第42-44页 |
| ·统计复杂性 | 第44-45页 |
| ·复杂性的判定与度量 | 第45-46页 |
| ·混沌边缘 | 第46-48页 |
| ·概念 | 第46-47页 |
| ·度量与判断 | 第47-48页 |
| ·自组织 | 第48-51页 |
| ·概念 | 第48-50页 |
| ·度量与判断 | 第50-51页 |
| ·涌现 | 第51-57页 |
| ·概念 | 第51-53页 |
| ·涌现与自组织 | 第53-54页 |
| ·涌现与进化 | 第54页 |
| ·度量与判断 | 第54-57页 |
| ·适应性与进化 | 第57-61页 |
| ·概念 | 第57-59页 |
| ·适应与自组织 | 第59-60页 |
| ·信息论解释 | 第60-61页 |
| ·整体论 | 第61-64页 |
| ·复杂系统整体性描述 | 第61-62页 |
| ·整体论分析的需求与流程 | 第62-63页 |
| ·基于整体论的多Agent 分析 | 第63-64页 |
| ·启示与应用 | 第64-67页 |
| ·信息论是从宏观上理解、描述、分析和度量CAS 的有力工具 | 第64-65页 |
| ·复杂适应系统自组织的关键在于寻找有效的微观机制 | 第65-66页 |
| ·适应是许多具体自组织微观机制的一般框架 | 第66页 |
| ·涌现性分析是许多MAS 设计达到设计目标的必要步骤 | 第66-67页 |
| ·对复杂适应系统须采用基于整体论的仿真分析方法 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第三章 复杂适应系统规约与形式化描述 | 第69-95页 |
| ·Agent 的定义与体系结构 | 第69-72页 |
| ·Agent 定义 | 第69-70页 |
| ·Agent 体系结构 | 第70-72页 |
| ·一般Agent 规约 | 第72-76页 |
| ·适应Agent 规约 | 第76-81页 |
| ·符号型Agent 规约 | 第76-78页 |
| ·反应型Agent 规约 | 第78-80页 |
| ·混合型Agent 规约 | 第80-81页 |
| ·适应Agent 的学习与演化 | 第81-84页 |
| ·适应Agent 的学习 | 第81-82页 |
| ·适应Agent 的演化 | 第82-84页 |
| ·复杂适应系统的形式化描述框架MMFS | 第84-94页 |
| ·实体规约 | 第84-87页 |
| ·环境规约 | 第87-89页 |
| ·系统规约 | 第89-90页 |
| ·结构复杂度与结构相似度 | 第90-93页 |
| ·实例：结构复杂度和结构相似度计算 | 第93-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 第四章 适应Agent 能力量化分析 | 第95-115页 |
| ·Agent 能力的量化分析 | 第95-102页 |
| ·Agent 能力判断、分析 | 第95-96页 |
| ·数学模型的重要概念 | 第96-99页 |
| ·适应性Agent 能力的定义 | 第99-102页 |
| ·任务调度算法算法 | 第102-107页 |
| ·静态环境调度算法 | 第102-104页 |
| ·动态环境调度算法 | 第104-106页 |
| ·多Agent 系统调度算法 | 第106-107页 |
| ·实验与分析 | 第107-112页 |
| ·实验设计 | 第107-111页 |
| ·实验结果与讨论 | 第111-112页 |
| ·本章小结 | 第112-115页 |
| 第五章 基于Sign 的Stigmergy 模型 | 第115-141页 |
| ·Stigmergy 概述 | 第115-118页 |
| ·Stigmergy 中的印迹 | 第118-120页 |
| ·涵义和特征 | 第118页 |
| ·印迹自身的属性 | 第118-119页 |
| ·印迹与环境 | 第119-120页 |
| ·印迹与Agent | 第120页 |
| ·概念化模型 | 第120-123页 |
| ·Stigmergy 的概念化结构 | 第120-121页 |
| ·Stigmergy 结构中的层次性 | 第121-122页 |
| ·Stigmergy 组成的行为及能力 | 第122-123页 |
| ·形式化模型 | 第123-127页 |
| ·Stigmergy 各组成的形式化定义 | 第123-124页 |
| ·Stigmergy 构成的语法和操作语义 | 第124-127页 |
| ·模型应用 | 第127-130页 |
| ·基于SBMS 理解Stigmergy | 第127-128页 |
| ·基于SBMS 设计Stigmergy 机制 | 第128-130页 |
| ·应用实例与实验分析 | 第130-138页 |
| ·蚂蚁群体 | 第130-133页 |
| ·路径形成 | 第133-138页 |
| ·本章小结 | 第138-141页 |
| 第六章 分布式MAS 信任模型仿真分析方法 | 第141-171页 |
| ·分布式信任模型与仿真分析方法 | 第141-144页 |
| ·分布式MAS 信任模型 | 第141-143页 |
| ·基于复杂适应系统理论的仿真分析方法 | 第143-144页 |
| ·信任模型形式化与Agent 设计 | 第144-152页 |
| ·信任模型定义 | 第144-146页 |
| ·信任模型形式化 | 第146-148页 |
| ·Agent 的微观设计 | 第148-151页 |
| ·仿真Agent 内部工作流程 | 第151-152页 |
| ·分布式信任模型的系统设计 | 第152-155页 |
| ·信任模型系统参数 | 第152-153页 |
| ·MAS 威胁模型选取 | 第153-154页 |
| ·仿真执行参数 | 第154页 |
| ·仿真结果分析 | 第154-155页 |
| ·仿真实例与结果分析 | 第155-169页 |
| ·信任评估机制 | 第155-157页 |
| ·模型参数设置 | 第157-160页 |
| ·仿真结果与分析 | 第160-169页 |
| ·本章小结 | 第169-171页 |
| 第七章 应用研究：基于复杂适应系统理论的作战仿真 | 第171-183页 |
| ·军事系统概述 | 第171-173页 |
| ·军事系统简介 | 第171-173页 |
| ·军事系统独有特点 | 第173页 |
| ·军事系统建模仿真 | 第173页 |
| ·复杂适应系统思想的实现 | 第173-176页 |
| ·Agent 的合并和分裂 | 第173-175页 |
| ·复杂适应系统复杂性增长方式 | 第175-176页 |
| ·基于Agent 的作战模型 | 第176-182页 |
| ·模型介绍 | 第176-177页 |
| ·场景想定 | 第177-178页 |
| ·作战Agent 模型 | 第178-179页 |
| ·作战Agent 行为规则 | 第179-180页 |
| ·仿真运行分析 | 第180-182页 |
| ·本章小结 | 第182-183页 |
| 第八章 结论与展望 | 第183-187页 |
| ·论文工作总结 | 第183-185页 |
| ·未来工作展望 | 第185-187页 |
| 致谢 | 第187-189页 |
| 参考文献 | 第189-205页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第205-207页 |
| （一） 论文发表情况 | 第205-207页 |
| （二） 参与科研项目与科研成果情况 | 第207页 |