基于学习的多Agent协商模型研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1．1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1．2 研究内容 | 第9-10页 |
| 1．3 论文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 多Agent技术分析 | 第11-24页 |
| 2．1 Agent的定义 | 第11-13页 |
| 2．2 Agent的认知模型和理论 | 第13-16页 |
| 2．3 Agent的体系结构 | 第16-20页 |
| 2．4 智能Agent的特点 | 第20-24页 |
| 第三章 多Agent协商过程研究 | 第24-37页 |
| 3．1 Agent协商技术分析 | 第25-27页 |
| 3．2 多Agent多问题协商过程 | 第27-30页 |
| 3．3 多Agent协商策略 | 第30-34页 |
| 3．4 学习策略在Agent协商中的应用 | 第34-37页 |
| 第四章 协商Agent历史学习算法 | 第37-49页 |
| 4．1 Agent协商历史的分类 | 第38-39页 |
| 4．2 算法中Agent协商线程的定义 | 第39-42页 |
| 4．3 协商模型的形式描述 | 第42-43页 |
| 4．4 算法实施方案 | 第43-49页 |
| 第五章 算法实验结果及分析 | 第49-55页 |
| 5．1 算法分组实验 | 第49-52页 |
| 5．2 实验结果的综合分析 | 第52-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-56页 |
| 6．1 本文总结 | 第55页 |
| 6．2 未来工作展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录(攻读学位期间发表学术论文) | 第62页 |
