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基于多Agent的流域洪水预报系统研究与应用

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-16页
   ·研究背景与意义第10页
   ·洪水预报概况及国内外研究现状第10-13页
     ·国外研究现状第11页
     ·国内研究现状第11-13页
     ·研究现状的综合分析第13页
   ·研究目标与研究方案第13-14页
     ·研究内容与目标第13-14页
     ·研究技术路线第14页
   ·论文结构和各部分的主要内容第14-16页
第二章 Agent 和多Agent 系统基本理论第16-25页
   ·Agent 基本概念第16-20页
     ·Agent 的定义和特性第16-17页
     ·Agent 的分类第17页
     ·Agent 的BDI 模型第17-18页
     ·Agent 的功能结构第18-19页
     ·Agent 与传统对象的区别第19-20页
   ·多Agent 系统理论第20-22页
     ·MAS 的定义和特性第20-21页
     ·MAS 主要研究内容第21-22页
   ·统一建模语言与Agent 交互规范第22-24页
     ·统一建模语言UML第22页
     ·Agent UML第22-23页
     ·Agent 交互规范FIPA第23-24页
   ·本章小结第24-25页
第三章 洪水预报系统体系结构研究第25-32页
   ·洪水预报系统的特点第25-26页
   ·系统体系结构设计第26-27页
     ·设计思想第26页
     ·系统整体结构设计第26-27页
     ·协作方式选择第27页
   ·各级Agent 的功能设计第27-29页
     ·界面Agent第27-28页
     ·管理Agent第28页
     ·信息Agent第28页
     ·预报Agent第28-29页
     ·结果集成Agent第29页
   ·系统通信机制研究第29-30页
     ·基于ACL 通信语言的通信机制第29-30页
     ·各Agent 间的相互协作关系第30页
   ·本章小结第30-32页
第四章 基于BP-GA 混合算法的洪水预报模型第32-41页
   ·BP 神经网络第32-34页
     ·BP 神经网络及其结构第32页
     ·BP 网络学习过程第32-34页
     ·BP 算法存在的问题第34页
   ·遗传算法及其基本原理第34-35页
     ·遗传算法概述第34-35页
     ·遗传算法的原理及运行过程第35页
   ·基于BP-GA 混合算法的预报Agent 算法设计第35-39页
     ·基本思想第36-37页
     ·BP 网络结构的选定第37-39页
     ·遗传操作第39页
   ·误差控制与精度评定第39-40页
     ·评价标准第39-40页
     ·精度评定第40页
   ·本章小结第40-41页
第五章 系统设计与实现第41-47页
   ·系统开发平台第41-43页
     ·JADE 简介第41页
     ·Agent 平台第41-42页
     ·Agent 类第42-43页
     ·Agent 通信第43页
     ·SQL Server第43页
   ·系统实现第43-45页
     ·Agent 命名规则设计第43-44页
     ·DF 服务描述定义第44-45页
     ·交互规范设计第45页
     ·Agent 行为设计第45页
   ·系统实现的关键技术第45-46页
     ·数据库的连接第45-46页
     ·BP-GA 混合算法的实现第46页
     ·图形化报表的设计第46页
   ·本章小结第46-47页
第六章 实例测试第47-54页
   ·流域概况第47-48页
   ·系统仿真环境与条件第48-50页
     ·仿真环境第48-50页
     ·仿真条件和参数设置第50页
   ·各Agent 间交互状况第50-51页
   ·仿真结果分析与性能评价第51-52页
   ·本章小结第52-54页
第七章 结论与展望第54-56页
   ·结论第54页
   ·研究展望第54-56页
参考文献第56-60页
致谢第60-61页
作者简介第61页

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