支持创新概念设计的多Agent系统
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 第1章 概论 | 第11-19页 |
| ·问题的提出 | 第11-12页 |
| ·研究现状和发展趋势 | 第12-15页 |
| ·存在问题 | 第15-16页 |
| ·解决途径 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作与组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 概念设计 | 第19-26页 |
| ·概念设计的定义和特点 | 第19-20页 |
| ·概念设计过程分析 | 第20页 |
| ·支持创新概念设计 | 第20-23页 |
| ·基于FBS模型的概念设计 | 第23-26页 |
| 第3章 多Agent系统 | 第26-33页 |
| ·单个Agent | 第26-27页 |
| ·智能Agent | 第27-28页 |
| ·多Agent系统 | 第28-29页 |
| ·多Agent系统总体结构 | 第29-30页 |
| ·系统工作流程 | 第30-31页 |
| ·通信与协商 | 第31-33页 |
| 第4章 基于合同网的任务分配模型 | 第33-40页 |
| ·合同网 | 第33-35页 |
| ·使用熟人模型改进合同网 | 第35-36页 |
| ·基于BDI的合同网 | 第36-40页 |
| 第5章 设计Agent | 第40-47页 |
| ·设计活动分析 | 第40-41页 |
| ·设计Agent框架 | 第41-43页 |
| ·设计Agent的定义 | 第41-42页 |
| ·设计Agent的模块 | 第42-43页 |
| ·设计Agent执行步骤 | 第43页 |
| ·Agent的学习 | 第43-47页 |
| ·再励学习概念 | 第44-45页 |
| ·Teamwork组织规则的引入 | 第45-47页 |
| 第6章 学习策略 | 第47-56页 |
| ·对遗传算法的改进 | 第47-49页 |
| ·遗传操作 | 第49-50页 |
| ·三种操作算子的实现 | 第50-53页 |
| ·学习过程 | 第53-54页 |
| ·设计实例 | 第54-56页 |
| 第7章 结束语 | 第56-58页 |
| ·本文的主要工作特点 | 第56页 |
| ·存在的问题 | 第56页 |
| ·进一步的工作 | 第56-58页 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
