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分布式智能系统中联盟机制研究
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分布式智能系统中联盟机制研究
论文目录
 
摘要第1-8 页
Abstract第8-10 页
致谢第10-11 页
目录第11-14 页
插图清单第14-15 页
表格清单第15-16 页
第一章 绪论第16-34 页
　　1．1 Agent和多 Agent系统第16-22 页
　　　　1．1．1 智能Agent第16-18 页
　　　　1．1．2 多Agent系统第18-20 页
　　　　l．1．3 Agent联盟机制第20-22 页
　　1．2 分布式智能系统的研究现状第22-29 页
　　　　1．2．1 分布式智能控制系统第22-26 页
　　　　1．2．2 敏捷制造系统第26-29 页
　　1．3 分布式智能系统中的关键问题第29-30 页
　　　　1．3．1 协调合作算法第29-30 页
　　　　1．3．2 效用划分策略第30 页
　　　　1．3．3 通信机制第30 页
　　1．4 课题来源及研究目的和意义第30-32 页
　　　　1．4．1 课题来源第31-32 页
　　　　1．4．2 本文的研究目的和意义第32 页
　　1．5 论文组织第32-34 页
第二章 计算资源受限环境下的联盟生成算法第34-55 页
　　2．1 引言第34 页
　　2．2 改进型蚁群算法求解单任务 Agent联盟第34-45 页
　　　　2．2．1 问题描述第34-35 页
　　　　2．2．2 相关工作第35-36 页
　　　　2．2．3 蚁群算法第36-38 页
　　　　2．2．4 基本蚁群算法求解Agent联盟第38-39 页
　　　　2．2．5 算法的改进第39-41 页
　　　　2．2．6 算法描述第41-42 页
　　　　2．2．7 实验结果第42-45 页
　　2．3 基于蚁群算法的多任务联盟串行生成算法第45-54 页
　　　　2．3．1 相关工作第45-46 页
　　　　2．3．2 多任务的调度第46-47 页
　　　　2．3．3 算法描述第47-49 页
　　　　2．3．4 与相关算法比较第49-54 页
　　2．4 本章小结第54-55 页
第三章 联盟形成的效用划分策略第55-70 页
　　3．1 引言第55 页
　　3．2 问题描述第55-56 页
　　3．3 相关工作第56-58 页
　　　　3．3．1 Shapley值法第56-57 页
　　　　3．3．2 非减性效用分配法第57-58 页
　　3．4 基于利益均衡的联盟形成策略第58-61 页
　　　　3．4．1 新策略的理论基础第58-59 页
　　　　3．4．2 基于利益均衡的联盟形成策略第59-60 页
　　　　3．4．3 与相关方法的比较第60-61 页
　　3．5 进一步改进方案第61-67 页
　　　　3．5．1 方案设计第61-63 页
　　　　3．5．2 性能分析第63-64 页
　　　　3．5．3 模糊评判Agent能力贡献第64-67 页
　　3．6 联盟形成的Nash平衡问题第67-68 页
　　　　3．6．1 联盟的稳定性第67 页
　　　　3．6．2 Nash平衡与稳定性第67-68 页
　　3．7 本章小结第68-69 页
　　3．8 联盟的生成、形成及任务完成第69-70 页
第四章 分布式智能系统的通信第70-83 页
　　4．1 引言第70 页
　　4．2 Agent通信模式第70-73 页
　　　　4．2．1 无通信模式第70-71 页
　　　　4．2．2 消息模式第71 页
　　　　4．2．3 方案传递模式第71 页
　　　　4．2．4 黑板模式第71-72 页
　　　　4．2．5 Agent通信语言模式第72-73 页
　　4．3 分层命名与定位机制第73 页
　　4．4 基于 KQML的Agent交互第73-75 页
　　4．5 KQML行为原语的扩充第75-78 页
　　　　4．5．1 新的KQML行为原语第75-76 页
　　　　4．5．2 语义描述第76-78 页
　　4．6 通信模型第78-80 页
　　4．7 实验第80-82 页
　　4．8 本章小结第82-83 页
第五章 敏捷供应链决策支持系统第83-102 页
　　5．1 引言第83-84 页
　　5．2 伙伴选择第84-90 页
　　　　5．2．1 决策模型第84-86 页
　　　　5．2．2 求解方案设计第86-90 页
　　5．3 收益分配第90-92 页
　　　　5．3．1 决策模型第90-91 页
　　　　5．3．2 求解方案设计第91-92 页
　　5．4 敏捷供应链决策支持系统第92-94 页
　　　　5．4．1 系统构成框架第92-93 页
　　　　5．4．2 ASCDSS中对象属性定义第93-94 页
　　5．5 系统简介第94-99 页
　　5．6 实例分析第99-101 页
　　5．7 本章小结第101-102 页
第六章 结束语第102-104 页
　　6．1 论文工作总结第102-103 页
　　6．2 进一步工作的展望第103-104 页
参考文献第104-115 页
附录: ASCDSS数据库中企业信息第115-121 页
作者在攻读博士学位期间参加的项目第121-122 页
作者在攻读博士学位期间发表的论文第122页

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