| 中文摘要 | 第1-9页 |
| 英文摘要 | 第9-10页 |
| 致谢 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1．1 Multi-agent理论研究及应用现状 | 第11-17页 |
| 1．1．1 Agent的定义 | 第12-13页 |
| 1．1．2 Agent的分类 | 第13页 |
| 1．1．3 Multi-agent系统 | 第13-14页 |
| 1．1．4 Multi-agent研究的热点 | 第14-16页 |
| 1．1．5 Multi-agent应用的领域 | 第16-17页 |
| 1．2 论文研究的目标 | 第17-18页 |
| 1．3 论文结构 | 第18-21页 |
| 第二章 Multi-agent的基本理论 | 第21-32页 |
| 2．1 Agent的描述模型 | 第21-24页 |
| 2．1．1 BDI模型的结构 | 第21-23页 |
| 2．1．2 BDI模型的逻辑描述 | 第23-24页 |
| 2．2 Multi-agent系统的描述模型 | 第24-27页 |
| 2．2．1 Multi-agent系统的语法描述模型 | 第24-25页 |
| 2．2．2 物理agent系统模型PAS | 第25-26页 |
| 2．2．3 蚁群觅食模型 | 第26-27页 |
| 2．3 Multi-agent系统的结构 | 第27-30页 |
| 2．3．1 市场结构的MAS | 第27-28页 |
| 2．3．2 具有监督者的MAS | 第28-30页 |
| 2．4 Multi-agent与单一agent的比较 | 第30-31页 |
| 2．5 小结 | 第31-32页 |
| 第三章 Multi-agent间的通讯 | 第32-50页 |
| 3．1 Multi-agent间通讯实现的基础 | 第32-36页 |
| 3．1．1 网络应用层的支持 | 第33-34页 |
| 3．1．2 认知对象的统一描述 | 第34-35页 |
| 3．1．3 知识层的交互语言 | 第35-36页 |
| 3．2 本体论对智能控制系统中对象的描述 | 第36-43页 |
| 3．2．1 本体语言及其语义和句法 | 第36-38页 |
| 3．2．2 本体语言用于智能控制系统的知识描述 | 第38-40页 |
| 3．2．3 使用OOP编程语言解决概念统一化 | 第40-42页 |
| 3．2．4 类的继承性问题 | 第42-43页 |
| 3．3 基于KQML模型的multi-agent交互特性分析 | 第43-49页 |
| 3．3．1 agent的状态模型和KQML转换模型 | 第43-45页 |
| 3．3．2 KQML模型特性分析 | 第45-47页 |
| 3．3．3 资源匮乏和死锁问题 | 第47-48页 |
| 3．3．4 两种通讯模型的比较 | 第48-49页 |
| 3．4 小结 | 第49-50页 |
| 第四章 Multi-agent间的任务协作 | 第50-69页 |
| 4．1 Multi-agent中协作联盟的构成 | 第50-54页 |
| 4．1．1 协作联盟构成问题的例子 | 第51页 |
| 4．1．2 公式化描述 | 第51-52页 |
| 4．1．3 问题复杂度分析 | 第52-54页 |
| 4．2 协作联盟的构成算法 | 第54-66页 |
| 4．2．1 特征函数 | 第54-55页 |
| 4．2．2 多边特征值 | 第55-57页 |
| 4．2．3 多边协商算法 | 第57-63页 |
| 4．2．4 算法分析 | 第63-66页 |
| 4．3 协作联盟构成的Nash平衡问题 | 第66-68页 |
| 4．3．1 联盟的稳定性问题 | 第66页 |
| 4．3．2 稳定性前提下的联盟小型化 | 第66-67页 |
| 4．3．3 Nash平衡与稳定性 | 第67-68页 |
| 4．4 小结 | 第68-69页 |
| 第五章 Multi-agent中子任务的优化分配 | 第69-82页 |
| 5．1 问题提出 | 第69-70页 |
| 5．2 集合覆盖与任务分配 | 第70-71页 |
| 5．2．1 集合覆盖问题 | 第70页 |
| 5．2．2 任务分配与任务组 | 第70-71页 |
| 5．2．3 agent间任务协作 | 第71页 |
| 5．3 任务组构成 | 第71-77页 |
| 5．3．1 算法 | 第71-72页 |
| 5．3．2 算法的渐进时间复杂度 | 第72-74页 |
| 5．3．3 算法的收敛性及耗散上确界 | 第74-76页 |
| 5．3．4 算法的扩展 | 第76-77页 |
| 5．4 举例分析 | 第77-80页 |
| 5．5 小结 | 第80-82页 |
| 第六章 Multi-agent中的结论合成 | 第82-93页 |
| 6．1 问题的提出 | 第82-83页 |
| 6．2 几种推理模型的同构变换 | 第83-84页 |
| 6．3 结论合成函数 | 第84-88页 |
| 6．3．1 标准综合函数 | 第84-85页 |
| 6．3．2 结论合成函数 | 第85页 |
| 6．3．3 已有算法的困难 | 第85-88页 |
| 6．4 递归合成算法 | 第88-90页 |
| 6．4．1 递归合成算子 | 第88-89页 |
| 6．4．2 可信度合成算子 | 第89-90页 |
| 6．4．3 算法分析 | 第90页 |
| 6．5 举例分析 | 第90-91页 |
| 6．6 小结 | 第91-93页 |
| 第七章 基于模糊认知图的multi-agent协调模型 | 第93-102页 |
| 7．1 问题的提出 | 第93页 |
| 7．2 智能控制系统的模糊化描述 | 第93-95页 |
| 7．2．1 智能控制系统的结构模型 | 第93-94页 |
| 7．2．2 模糊认知图表示 | 第94-95页 |
| 7．3 关联的综合 | 第95-100页 |
| 7．3．1 最大关联作用 | 第96页 |
| 7．3．2 关联权值综合的算法 | 第96-99页 |
| 7．3．3 支持度综合策略 | 第99-100页 |
| 7．4 multi-agent系统协调控制的稳定性 | 第100-101页 |
| 7．5 小结 | 第101-102页 |
| 第八章 基于MAS的供应链仿真平台 | 第102-115页 |
| 8．1 物流供应链问题 | 第102-104页 |
| 8．1．1 供应链的物流和信息流 | 第102-103页 |
| 8．1．2 三层供应链结构 | 第103-104页 |
| 8．2 基于MAS的三层结构供应链 | 第104-109页 |
| 8．2．1 行为策略 | 第105-107页 |
| 8．2．2 SCA中agent属性定义 | 第107-108页 |
| 8．2．3 SCA中agent间的交互 | 第108-109页 |
| 8．3 SCA仿真平台简介 | 第109-111页 |
| 8．4 仿真过程及结果分析 | 第111-113页 |
| 8．5 小结 | 第113-115页 |
| 第九章 总结与展望 | 第115-117页 |
| 9．1 工作总结 | 第115-116页 |
| 9．2 进一步工作展望 | 第116-117页 |
| 参考文献 | 第117-124页 |
