| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·多机器人系统概述 | 第8-9页 |
| ·多智能体系统主要研究内容 | 第9-12页 |
| ·多智能体系统的结构 | 第9-10页 |
| ·学习 | 第10-11页 |
| ·协调与协作 | 第11页 |
| ·任务分解与分配 | 第11-12页 |
| ·研究目标及内容安排 | 第12-14页 |
| ·研究目标 | 第12-13页 |
| ·内容安排 | 第13-14页 |
| 第二章 多智能体系统的体系结构 | 第14-25页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·智能体体系结构 | 第14-19页 |
| ·传统Agent | 第15页 |
| ·包容式Agent | 第15-16页 |
| ·反应式Agent | 第16-17页 |
| ·认知型Agent | 第17-18页 |
| ·混合型结构 | 第18-19页 |
| ·多智能体体系结构 | 第19-21页 |
| ·面向多智能体协作系统的一种分层式控制体系结构 | 第21-22页 |
| ·面向任务级协作的多智能体控制体系结构 | 第22-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第三章 多智能体系统中机器人个体之间的协作研究 | 第25-39页 |
| ·基于协商的协作和冲突消解 | 第26-29页 |
| ·协商协议 | 第26-27页 |
| ·协商策略 | 第27-29页 |
| ·基于协商和意愿强度的避碰规划 | 第29-33页 |
| ·基本行为设计 | 第30-32页 |
| ·意愿强度与协商策略 | 第32-33页 |
| ·动态环境下多移动机器人协作围捕 | 第33-38页 |
| ·围捕任务 | 第33页 |
| ·多机器人围捕实例仿真 | 第33-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第四章 多智能体系统中个体能力评估及建模 | 第39-51页 |
| ·能力态势评估问题 | 第39-40页 |
| ·集对分析理论 | 第40-44页 |
| ·集对分析的基本思路 | 第40-41页 |
| ·基本概念 | 第41-44页 |
| ·集对论研究现状及应用 | 第44-46页 |
| ·集对论研究现状 | 第44-45页 |
| ·集对论应用 | 第45-46页 |
| ·基于集对贴近度的多机器人能力评估 | 第46-48页 |
| ·多机器人任务的描述 | 第46页 |
| ·机器人能力综合评估 | 第46-48页 |
| ·实例分析 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第五章 动态环境下多机器人系统的任务评价及任务分配 | 第51-65页 |
| ·任务分配层面的多机器人协作 | 第51-54页 |
| ·静态任务 | 第52页 |
| ·动态协作 | 第52-54页 |
| ·任务分配的基本方法 | 第54-56页 |
| ·直接分配法 | 第54页 |
| ·谈判法 | 第54-55页 |
| ·建模法 | 第55-56页 |
| ·改进的基于竞拍合同网的任务最优分配 | 第56-64页 |
| ·问题描述 | 第56-57页 |
| ·任务评估 | 第57-58页 |
| ·竞拍协议 | 第58-61页 |
| ·基于矩阵约简的任务分配方式 | 第61-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 第六章 结论与展望 | 第65-67页 |
| ·本文总结 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第72页 |