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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

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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

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