基于涌现视角的多Agent系统分析研究
| 摘要 | 第1-13页 |
| Abstract | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-36页 |
| ·研究背景 | 第16-20页 |
| ·作为计算模型的多Agent 系统 | 第16-17页 |
| ·多Agent 系统的基本要义 | 第17-19页 |
| ·面向涌现的多Agent 系统研究 | 第19-20页 |
| ·基于涌现视角的MAS 分析研究的意义 | 第20页 |
| ·相关研究 | 第20-32页 |
| ·涌现性研究 | 第21-23页 |
| ·面向涌现的MAS 设计 | 第23-27页 |
| ·面向涌现的MAS 描述和分析 | 第27-30页 |
| ·系统分析的方法论问题 | 第30-32页 |
| ·本文工作 | 第32-34页 |
| ·研究目标 | 第32页 |
| ·研究内容 | 第32-33页 |
| ·创新点 | 第33-34页 |
| ·论文结构 | 第34-36页 |
| 第二章 涌现概念探微 | 第36-50页 |
| ·涌现观念的历史沿革 | 第36-38页 |
| ·萌芽时期：整体观念 | 第36-37页 |
| ·古典时期：涌现进化论 | 第37页 |
| ·新时期：复杂性理论 | 第37-38页 |
| ·理解涌现概念的几个关键问题 | 第38-43页 |
| ·涌现所涉及的关系 | 第38-39页 |
| ·涌现性判据 | 第39-41页 |
| ·涌现的度量 | 第41-42页 |
| ·涌现所指称的对象 | 第42页 |
| ·涌现的客观性和主观性 | 第42-43页 |
| ·作为特殊微-宏观联系的涌现 | 第43-45页 |
| ·涌现与总成 | 第43-44页 |
| ·涌现与综合 | 第44页 |
| ·涌现与自组织 | 第44-45页 |
| ·多Agent 系统中的涌现性 | 第45-48页 |
| ·MAS 产生涌现的根源 | 第45-47页 |
| ·MAS 中涌现的规定性 | 第47-48页 |
| ·MAS 涌现的工作性定义 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第三章 基于涌现视角的MAS 分析方法 | 第50-68页 |
| ·基于涌现视角的MAS 分析框架 | 第50-55页 |
| ·框架的基本构成 | 第50-51页 |
| ·微观分析 | 第51-53页 |
| ·微-宏观分析 | 第53-54页 |
| ·涌现性判断 | 第54-55页 |
| ·微-宏观分析的任务 | 第55-57页 |
| ·微-宏观分析的理论结构 | 第55页 |
| ·MAS 微-宏观分析的任务 | 第55-57页 |
| ·微-宏观分析的基本方法 | 第57-66页 |
| ·基于逻辑推理的分析方法 | 第57-60页 |
| ·基于数学解析的分析方法 | 第60-64页 |
| ·基于仿真运行的分析方法 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第四章 基于平均场方法的大规模MAS 分析 | 第68-86页 |
| ·大规模MAS 分析面临的问题 | 第68-70页 |
| ·平均场方法 | 第70-73页 |
| ·平均场方法的基本思想 | 第70-71页 |
| ·宏观变量及平均场 | 第71-72页 |
| ·场效应下的Agent 行为和宏观过程 | 第72页 |
| ·过程拟合 | 第72-73页 |
| ·有关结论 | 第73-77页 |
| ·作为DTMC 的MAS | 第74-75页 |
| ·作为CTMC 的MAS | 第75-76页 |
| ·作为MDP 的MAS | 第76-77页 |
| ·基于流言机制的分布求和平均系统的平均场分析 | 第77-84页 |
| ·基于流言的分布求和平均 | 第77-79页 |
| ·基于平均场的分析 | 第79-84页 |
| ·本章小结 | 第84-86页 |
| 第五章 涌现视角下的BitTorrent 系统 | 第86-102页 |
| ·背景及相关研究 | 第86-87页 |
| ·涌现视角下的BiTorrent 系统 | 第87-89页 |
| ·BiTorrent 系统简介 | 第87-88页 |
| ·涌现视角下的BiTorrent 系统 | 第88-89页 |
| ·BiTorrent 的微-宏观分析模型 | 第89-97页 |
| ·结点的状态参数与行为 | 第89-91页 |
| ·系统参数及其与结点参数和行为的关系 | 第91-95页 |
| ·系统的若干宏观分布 | 第95-96页 |
| ·系统的宏观行为 | 第96-97页 |
| ·实验结果 | 第97-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 第六章 涌现视角下的蚁群优化系统 | 第102-116页 |
| ·前言 | 第102-103页 |
| ·蚁群算法概览 | 第103-105页 |
| ·算法涉及的基本概念 | 第103页 |
| ·算法的一般框架 | 第103-104页 |
| ·蚁群算法的若干变体 | 第104-105页 |
| ·涌现视角下的蚁群算法 | 第105-109页 |
| ·宏观过程 | 第105-106页 |
| ·微观过程 | 第106-107页 |
| ·微-宏观视角 | 第107页 |
| ·复杂性根源 | 第107-109页 |
| ·收敛性和收敛速度 | 第109-113页 |
| ·收敛性和收敛速度 | 第109-111页 |
| ·分析估算技术 | 第111-113页 |
| ·欺局和偏置 | 第113-115页 |
| ·解质量与欺局现象 | 第113-114页 |
| ·偏置及偏置的产生 | 第114-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 第七章 基于涌现视角的MAS 信任模型仿真分析 | 第116-146页 |
| ·前言 | 第116-117页 |
| ·信任模型的微观机制与仿真Agent | 第117-121页 |
| ·微观机制的设计图式 | 第117-120页 |
| ·仿真Agent 的设计框架 | 第120-121页 |
| ·信任模型仿真分析的宏观考虑 | 第121-126页 |
| ·宏观约束 | 第121-123页 |
| ·威胁模型 | 第123页 |
| ·仿真执行 | 第123-124页 |
| ·评价指标 | 第124-126页 |
| ·从微观机制到宏观特性：仿真运行 | 第126页 |
| ·仿真分析实例 | 第126-144页 |
| ·一个简单的信任/声誉机制 | 第127页 |
| ·仿真设计 | 第127-129页 |
| ·仿真结果 | 第129-144页 |
| ·本章小结 | 第144-146页 |
| 第八章 结论与展望 | 第146-152页 |
| ·论文工作总结 | 第146-148页 |
| ·未来工作展望 | 第148-152页 |
| 致谢 | 第152-154页 |
| 参考文献 | 第154-172页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第172-173页 |
