| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 课题研究的目的与意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状与发展 | 第10-12页 |
| 1.2.1 贝叶斯网络 | 第11页 |
| 1.2.2 Agent 技术 | 第11页 |
| 1.2.3 决策支持系统 | 第11-12页 |
| 1.3 论文研究内容与组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 相关理论与技术研究回顾 | 第13-20页 |
| 2.1 贝叶斯网络 | 第13-15页 |
| 2.1.1 贝叶斯网络定义 | 第13-14页 |
| 2.1.2 BN 学习 | 第14-15页 |
| 2.1.3 贝叶斯网络的推理 | 第15页 |
| 2.2 Agent 技术研究 | 第15-17页 |
| 2.2.1 Agent 定义 | 第15-16页 |
| 2.2.2 Multi_Agents | 第16-17页 |
| 2.3 贝叶斯网络与决策支持系统 | 第17-18页 |
| 2.4 Agent 与 GDSS | 第18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-20页 |
| 第3章 改进的贝叶斯网络结构学习算法 | 第20-32页 |
| 3.1 贝叶斯网络结构学习 | 第20页 |
| 3.2 两种典型算法分析 | 第20-22页 |
| 3.2.1 K2 方法 | 第20-21页 |
| 3.2.2 MCMC 方法 | 第21-22页 |
| 3.3 改进的结构学习算法 | 第22-26页 |
| 3.3.1 算法思路 | 第22页 |
| 3.3.2 算法具体流程 | 第22-26页 |
| 3.4 实验分析 | 第26-31页 |
| 3.4.1 结构学习准确性分析 | 第26-30页 |
| 3.4.2 计算复杂度分析 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 贝叶斯网络与多 Agent 群决策支持系统 | 第32-55页 |
| 4.1 基于 BN 的个体 agent 设计 | 第32-35页 |
| 4.1.1 理论模型 | 第32页 |
| 4.1.2 模型结构 | 第32-33页 |
| 4.1.3 学习过程 | 第33-35页 |
| 4.2 多 agent 群决策支持系统 | 第35-41页 |
| 4.2.1 多 agent 群决策支持系统组织结构建模 | 第36-37页 |
| 4.2.2 多 agent 群决策支持系统组织过程建模 | 第37-41页 |
| 4.3 多 agent 群决策支持系统中的协作 | 第41-54页 |
| 4.3.1 协作的基本方式 | 第41-42页 |
| 4.3.2 基于 BN 的多 agent 协商模型 | 第42-45页 |
| 4.3.3 基于 BN 的多 agent 协商过程 | 第45-50页 |
| 4.3.4 基于 BN 的多 agent 协商案例分析 | 第50-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
