| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文主要内容 | 第11-13页 |
| ·主要研究内容 | 第11-13页 |
| ·论文所做工作 | 第13页 |
| ·论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关基础知识分析 | 第14-24页 |
| ·协同虚拟环境的构成要素 | 第14-15页 |
| ·MAS中的协调与协作有关理论 | 第15-20页 |
| ·协调和协作的概念及关系 | 第15-16页 |
| ·协调与协作的研究方法 | 第16-18页 |
| ·主要的协作方法 | 第18-20页 |
| ·遗传算法 | 第20-23页 |
| ·遗传算法简介 | 第20-21页 |
| ·基本的遗传算法 | 第21-22页 |
| ·遗传算法解决NP问题的优越性 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于遗传算法的协同主体团队形成算法 | 第24-42页 |
| ·问题提出 | 第24-25页 |
| ·问题实例 | 第25-26页 |
| ·团队形成形式化描述 | 第26-30页 |
| ·问题描述 | 第26-29页 |
| ·问题环境限定 | 第29页 |
| ·集合分割和集合覆盖问题 | 第29-30页 |
| ·问题模型 | 第30-32页 |
| ·协同主体团队形成问题模型 | 第30-31页 |
| ·协同主体团队结构形成问题模型 | 第31-32页 |
| ·基于遗传算法的协同主体团队形成算法 | 第32-36页 |
| ·协同主体团队形成的遗传算法设计 | 第32-35页 |
| ·协同主体团队结构形成的遗传算法设计 | 第35-36页 |
| ·算法仿真与分析 | 第36-40页 |
| ·算法仿真 | 第36-39页 |
| ·算法比较与分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于遗传算法的协同主体团队任务分配与调度算法 | 第42-57页 |
| ·问题提出及问题描述 | 第42-43页 |
| ·任务粒度划分 | 第43-44页 |
| ·问题模型 | 第44-46页 |
| ·基于遗传算法的协同主体团队任务分配与调度算法 | 第46-55页 |
| ·遗传算法设计 | 第46-49页 |
| ·算法仿真 | 第49-54页 |
| ·算法比较与分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·本文总结 | 第57页 |
| ·下一步的工作 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64页 |