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基于贝叶斯网络的多Agent群决策支持系统中协作的研究

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基于贝叶斯网络的多Agent群决策支持系统中协作的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-13页
  1.1 课题研究的目的与意义第10页
  1.2 研究现状与发展第10-12页
    1.2.1 贝叶斯网络第11页
    1.2.2 Agent 技术第11页
    1.2.3 决策支持系统第11-12页
  1.3 论文研究内容与组织结构第12-13页
第2章 相关理论与技术研究回顾第13-20页
  2.1 贝叶斯网络第13-15页
    2.1.1 贝叶斯网络定义第13-14页
    2.1.2 BN 学习第14-15页
    2.1.3 贝叶斯网络的推理第15页
  2.2 Agent 技术研究第15-17页
    2.2.1 Agent 定义第15-16页
    2.2.2 Multi_Agents第16-17页
  2.3 贝叶斯网络与决策支持系统第17-18页
  2.4 Agent 与 GDSS第18页
  2.5 本章小结第18-20页
第3章 改进的贝叶斯网络结构学习算法第20-32页
  3.1 贝叶斯网络结构学习第20页
  3.2 两种典型算法分析第20-22页
    3.2.1 K2 方法第20-21页
    3.2.2 MCMC 方法第21-22页
  3.3 改进的结构学习算法第22-26页
    3.3.1 算法思路第22页
    3.3.2 算法具体流程第22-26页
  3.4 实验分析第26-31页
    3.4.1 结构学习准确性分析第26-30页
    3.4.2 计算复杂度分析第30-31页
  3.5 本章小结第31-32页
第4章 贝叶斯网络与多 Agent 群决策支持系统第32-55页
  4.1 基于 BN 的个体 agent 设计第32-35页
    4.1.1 理论模型第32页
    4.1.2 模型结构第32-33页
    4.1.3 学习过程第33-35页
  4.2 多 agent 群决策支持系统第35-41页
    4.2.1 多 agent 群决策支持系统组织结构建模第36-37页
    4.2.2 多 agent 群决策支持系统组织过程建模第37-41页
  4.3 多 agent 群决策支持系统中的协作第41-54页
    4.3.1 协作的基本方式第41-42页
    4.3.2 基于 BN 的多 agent 协商模型第42-45页
    4.3.3 基于 BN 的多 agent 协商过程第45-50页
    4.3.4 基于 BN 的多 agent 协商案例分析第50-54页
  4.4 本章小结第54-55页
结论第55-56页
参考文献第56-60页
攻读学位期间发表的学术论文第60-61页
致谢第61页

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