| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·粒子群优化算法研究进展 | 第10-11页 |
| ·多智能体系统研究进展 | 第11-14页 |
| ·论文的主要工作及组织结构 | 第14-16页 |
| ·论文的主要工作 | 第14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 改进的带经验因子的 BPSO 算法 | 第16-27页 |
| ·相关工作 | 第16-17页 |
| ·PSO 算法基本原理 | 第17-18页 |
| ·PSO 算法思想 | 第17页 |
| ·PSO 算法流程 | 第17-18页 |
| ·PSO 算法的改进 | 第18-19页 |
| ·标准 PSO 算法 | 第18-19页 |
| ·BPSO 算法 | 第19页 |
| ·带经验因子的 BPSO 算法 | 第19-22页 |
| ·算法思想 | 第19-21页 |
| ·算法步骤 | 第21-22页 |
| ·实验仿真 | 第22-26页 |
| ·实验环境及参数设置 | 第22-23页 |
| ·实验结果和分析 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 改进的 BPSO 算法求解多 agent 联盟 | 第27-38页 |
| ·联盟生成问题描述 | 第27页 |
| ·相关工作 | 第27-29页 |
| ·遗传算法求解多 agents 联盟 | 第27-28页 |
| ·蚁群算法求解多 agent 联盟 | 第28-29页 |
| ·BPSO 算法求解多 agent 联盟 | 第29页 |
| ·带经验因子的 BPSO 算法求解多 agent 联盟生成 | 第29-32页 |
| ·带经验因子的 BPSO 算法求解多 agent 联盟步骤 | 第29-30页 |
| ·实验结果 | 第30-32页 |
| ·基于经验推进的 BPSO 算法求解多 agent 联盟生成 | 第32-37页 |
| ·基于经验推进的 BPSO 算法 | 第32-34页 |
| ·基于经验推进的 BPSO 算法求解 agents 联盟步骤 | 第34页 |
| ·实验仿真 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于忠诚度的多智能体联盟效用分配策略 | 第38-48页 |
| ·问题描述 | 第38页 |
| ·相关工作 | 第38-40页 |
| ·Shapley 值法 | 第38-39页 |
| ·非减性效用分配法 | 第39页 |
| ·Zoltkin 效用分配法 | 第39-40页 |
| ·分配策略应具备的性质分析 | 第40-41页 |
| ·基于忠诚度的联盟效用分配策略 | 第41-43页 |
| ·忠诚度 | 第41页 |
| ·联盟效用分配中忠诚度的确定 | 第41-42页 |
| ·基于忠诚度的联盟效用分配策略 | 第42-43页 |
| ·理论分析 | 第43-45页 |
| ·Agent 效用分配实验 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-49页 |
| ·总结 | 第48页 |
| ·展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
