基于多智能体的整体建模仿真方法及其应用研究
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基于多智能体的整体建模仿真方法及其应用研究
论文目录
目录
第1-5 页
中文摘要
第5-7 页
英文摘要
第7-9 页
第一章 绪论
第9-17 页
§1.1 复杂性研究的重要性
第9-12 页
§1.2 国内外研究现状
第12-15 页
§1.3 本文的研究内容和组织
第15-17 页
第二章 基于多智能体的整体建模仿真方法的理论基础
第17-23 页
§2.1 复杂适应系统及其理论
第17-18 页
§2.2 基于多智能体的仿真
第18-19 页
§2.3 遗传算法
第19-21 页
§2.4 SWARM仿真平台
第21-23 页
第三章 基于多智能体的整体建模仿真方法的框架结构
第23-35 页
§3.1 基于多智能体的整体建模仿真方法框架
第23-27 页
§3.2 复杂适应系统模型结构和表示
第27-32 页
§3.3 基于多智能体的仿真
第32-33 页
§3.4 基于多智能体的整体建模仿真方法的特点
第33-35 页
第四章 复合多层次遗传算法
第35-48 页
§4.1 模型仿真运行中存在的困难
第35-36 页
§4.2 复合多层次遗传算法的提出
第36-38 页
§4.3 复合多层次遗传算法
第38-43 页
§4.4 模型演化技术
第43-48 页
第五章 Agent的演化优化
第48-67 页
§5.1 规则演化与学习
第48-54 页
§5.2 基于环境选择的变粒度模型
第54-60 页
§5.3 基于博弈的Agent演化
第60-67 页
第六章 多参数的演化优化
第67-73 页
§6.1 问题的提出
第67-68 页
§6.2 非线性参数优化遗传算法
第68-69 页
§6.3 实例分析
第69-71 页
§6.4 复合遗传算法的调度策略
第71-72 页
§6.5 复合多层次遗传算法中Agent的智能体现
第72-73 页
第七章 应用实例
第73-93 页
§7.1 同类Agent在单一资源环境下的演化
第74-78 页
§7.2 Agent在环境变化下的演化
第78-80 页
§7.3 Agent的演化动力学
第80-86 页
§7.4 多种类Agent的演化分析
第86-93 页
第八章 结论
第93-95 页
§8.1 本文的主要贡献与创新
第93-94 页
§8.2 进一步的研究工作
第94-95 页
致谢
第95-96 页
参考文献
第96-103 页
附录: 攻读博士学位期间发表的主要论文
第103 页
本篇论文共
103
页,
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。
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