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基于MAS理论的分布式智能控制污水处理系统研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 选题背景及研究意义第10-11页
    1.2 国内外人工智能技术在污水处理领域研究进展第11-14页
    1.3 存在问题第14-15页
    1.4 研究意义和创新点第15-16页
    1.5 研究内容和技术路线第16-18页
第2章 Agent与Multi-Agent基本理论综述第18-26页
    2.1 Agent基本定义及特性第18-19页
        2.1.1 基本定义第18页
        2.1.2 特性第18-19页
    2.2 Agent的功能与结构第19-21页
        2.2.1 思考型Agent结构第19-20页
        2.2.2 反应型Agent结构第20-21页
        2.2.3 混合型Agent结构第21页
    2.3 多Agent系统理论第21-24页
        2.3.1 多Agent系统概述及特性第21-22页
        2.3.2 多Agent系统结构第22-24页
    2.4 MAS的通信与交互协议第24-26页
        2.4.1 通信模型第24页
        2.4.2 通信语言第24-26页
第3章 基于MAS分布式污水处理控制方法与系统第26-39页
    3.1 基于MAS的控制决策系统第26-29页
        3.1.1 Agent的分布式映射方法第26页
        3.1.2 分布式控制决策系统的功能第26-27页
        3.1.3 分布式控制决策系统MAS结构第27-29页
    3.2 基于MAS的污水处理控制系统第29-32页
        3.2.1 分布式控制设计思想第29页
        3.2.2 分布式控制系统MAS结构第29-31页
        3.2.3 分布式控制系统MAS的运行模型第31-32页
    3.3 MAS控制系统中的Agent类型第32-38页
        3.3.1 控制任务协同Agent第32-33页
        3.3.2 设备管理Agent第33-34页
        3.3.3 水量控制Agent第34-35页
        3.3.4 处理监控Agent第35页
        3.3.5 报警管理Agent第35-36页
        3.3.6 处理性能分析Agent第36-37页
        3.3.7 水质指标管理Agent第37-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第4章 基于CON-RPAS算法的MAS控制决策第39-49页
    4.1 背景第39页
    4.2 CON-RPAS算法设计第39-42页
    4.3 基于CON-RPAS的任务分配机制第42-43页
    4.4 基于CON-RPAS的分配过程实现第43-45页
    4.5 案例分析与仿真第45-48页
        4.5.1 案例描述第45-46页
        4.5.2 主要参数选取第46-47页
        4.5.3 仿真结果第47-48页
    4.6 本章小结第48-49页
第5章 基于MAS的模糊控制系统设计与应用第49-62页
    5.1 背景第49页
    5.2 基于MAS模糊控系统设计第49-50页
        5.2.1 模糊控制基本原理第49页
        5.2.2 MAS模糊控制系统设计第49-50页
    5.3 基于MAS模糊控制器设计第50-54页
        5.3.1 MAS模糊控制器的组成第50-51页
        5.3.2 模糊控制器设计第51-53页
        5.3.3 模糊控制规则及模糊推理第53页
        5.3.4 反模糊化过程第53-54页
    5.4 基于MAS臭氧模糊控制系统设计与仿真案例第54-61页
        5.4.1 臭氧模糊控制器结构设计第54页
        5.4.2 输入输出变量的模糊化第54-56页
        5.4.3 模糊控制规则与反模糊化第56-59页
        5.4.4 结果分析第59-61页
    5.5 本章小结第61-62页
第6章 结论与展望第62-64页
    6.1 结论第62-63页
    6.2 展望第63-64页
参考文献第64-69页
攻读硕士学位期间参加的科研工作第69-70页
致谢第70页

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