| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-25页 |
| ·虚拟企业 | 第9-16页 |
| ·虚拟企业的产生及概念 | 第9-11页 |
| ·虚拟企业的发展 | 第11-13页 |
| ·虚拟企业的研究现状 | 第13-15页 |
| ·虚拟企业在运作过程中存在的问题 | 第15-16页 |
| ·多Agent技术 | 第16-22页 |
| ·Agent与多Agent的概念 | 第16-18页 |
| ·Agent的体系结构 | 第18-20页 |
| ·MAS的研究现状及总结 | 第20-22页 |
| ·课题的来源及研究意义 | 第22-23页 |
| ·课题的来源 | 第22页 |
| ·课题研究的意义 | 第22-23页 |
| ·本文的逻辑结构及主要工作 | 第23-25页 |
| 第二章 基于MAS的虚拟企业协商决策模型 | 第25-37页 |
| ·传统的建模方法 | 第25-27页 |
| ·多Agent建模技术 | 第27-28页 |
| ·虚拟企业的运作过程 | 第28-29页 |
| ·基于MAS的虚拟企业协商决策模型 | 第29-36页 |
| ·基于MAS的虚拟企业协商决策模型 | 第29-32页 |
| ·虚拟企业MAS模型中Agent的结构 | 第32-33页 |
| ·虚拟企业MAS模型中Agent之间的通讯 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 Agent间的改进贝叶斯协商机制 | 第37-55页 |
| ·MAS协商定义与协商原理 | 第37-39页 |
| ·MAS协商的定义 | 第37-38页 |
| ·协商原理 | 第38-39页 |
| ·虚拟企业的多议题协商的协商框架 | 第39-42页 |
| ·基于改进合同网的协商协议 | 第42-48页 |
| ·传统的合同的协议 | 第42-43页 |
| ·改进的合同网协议 | 第43-47页 |
| ·虚拟企业协商的特征 | 第47-48页 |
| ·基于改进贝叶斯自学习协商算法 | 第48-54页 |
| ·基于改进贝叶斯的虚拟企业自学习协商算法 | 第48-50页 |
| ·数值算例 | 第50-53页 |
| ·模型的比较 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 任务Agent的多目标遗传决策机制 | 第55-70页 |
| ·遗传算法 | 第55-59页 |
| ·遗传算法简介 | 第55-57页 |
| ·遗传算法中的关键问题 | 第57-58页 |
| ·多目标遗传算法问题 | 第58-59页 |
| ·任务Agent决策机制的问题描述 | 第59-61页 |
| ·遗传算子的设计 | 第61-63页 |
| ·遗传算法的评估 | 第63页 |
| ·数值算例 | 第63-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 实例应用 | 第70-81页 |
| ·公司简介 | 第70-71页 |
| ·任务描述及工艺流程 | 第71-73页 |
| ·任务描述 | 第71-72页 |
| ·该任务的工艺流程简述 | 第72-73页 |
| ·盟主企业Agent与成员企业Agent之间的多议题协商 | 第73-78页 |
| ·盟主企业Agent的决策 | 第78-80页 |
| ·本章小结5 | 第80-81页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 附录1 | 第86-88页 |
| 附录2 | 第88-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第93页 |