基于移动Agent的协商机制的研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 自动协商机制及其相关理论方法 | 第14-26页 |
| ·协商机制概述 | 第14-17页 |
| ·自动协商的概念 | 第14-15页 |
| ·自动协商的内容 | 第15-16页 |
| ·协商的分类 | 第16-17页 |
| ·实现协商的基本理论方法 | 第17-19页 |
| ·自动协商中的学习机制 | 第19-24页 |
| ·贝叶斯学习 | 第20-21页 |
| ·强化学习 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络 | 第22-24页 |
| ·协商系统中引入移动Agent的必要性 | 第24-26页 |
| 第3章 移动Agent技术及其应用 | 第26-40页 |
| ·移动Agent的基本知识 | 第26-31页 |
| ·移动Agent概述 | 第26-27页 |
| ·移动Agent的基本特征 | 第27页 |
| ·移动Agent系统的体系结构 | 第27-29页 |
| ·移动Agent的关键技术与方法 | 第29-31页 |
| ·移动Agent的技术优势 | 第31-33页 |
| ·移动Agent的应用领域 | 第33-34页 |
| ·移动Agent开发平台 | 第34-36页 |
| ·Voyager开发平台及其技术优势 | 第36-40页 |
| 第4章 基于移动Agent的协商模型 | 第40-50页 |
| ·协商环境的限定 | 第40页 |
| ·协商模型的设计 | 第40-45页 |
| ·协商模型的构造方法 | 第41-43页 |
| ·单一属性的评价函数 | 第43-44页 |
| ·多属性的综合评价函数 | 第44页 |
| ·生成提议 | 第44-45页 |
| ·协商协议设计 | 第45-46页 |
| ·协商过程的描述 | 第46-50页 |
| 第5章 基于移动Agent的协商机制的实现 | 第50-66页 |
| ·系统开发与测试环境 | 第50-51页 |
| ·运行条件假设 | 第51页 |
| ·基于Voyager平台的移动Agent开发 | 第51-53页 |
| ·系统的实现 | 第53-64页 |
| ·数据库的设计 | 第53-56页 |
| ·顾客Agent模块的实现 | 第56-59页 |
| ·商家Agent模块的实现 | 第59-64页 |
| ·运行结果分析 | 第64-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·本文总结 | 第66-67页 |
| ·未来工作的展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 研究生履历 | 第72页 |
