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第一章Agent和MAS研究综述
1.1 Agent研究发展过程
1.2 Agent的定义
1.3 Agent的分类
1.4多Agent系统(MAS，Multi-Agent System)
1.4.1 Agent组织的形成
1.4.2 MAS中的协商与协调机制
1.4.3 MAS中的Agent合作机制
1.4.4Agent的个性、MAS的社会性及社会规范
1.4.5 SoftwareAgent和面向Agent的程序设计
1.5知识型Agent合作问题求解
1.6Internet环境下的Agent/MAS研究
1.7本文的主要工作及组织结构
参考文献
第二章MAS系统问题求解能力分析
2.1引言
2.2基于A*算法的多AGENT合作求解模型
2.2.1 MAS A*算法描述
2.2.2 MAS A*算法的特性分析
2.3 MDP与状态空间搜索
2.3.1 MDP简介
2.3.2 MDP的分类
2.3.3 Agent的决策过程
2.3.4人工智能中的问题求解方法与MDP的关系
2.4基于动态MDP模型的MAS系统合作求解能力分析
2.4.1协MAS系统问题求解的动态MDP模型
2.4.2排除其他Agent提供的错误信息
2.4.3通过信念合成减少问题状态空间以提高MAS系统解题能力
2.4.4通过扩展可达性来扩展问题求解范围
2.5本章总结
参考文献
第三章基于证据理论的概念树结构MAS合作求解模型
3.1问题的提出
3.2 D-S证据理论简介
3.3基于概念树结构的多Agent合作求解模型
3.4多Agent环境下辨识空间的调整
3.4.1基于关系概念和可能世界语义的证据理论表示
3.4.2多Agent环境下辨识框架的调整
3.5多Agent环境下的相关证据问题
3.6Agent推理结果的合成
3.7多Agent系统在求解过程中的学习
3.8本章总结
参考文献
第四章多Agent环境下的决策支持与知识发现
4.1问题的提出
4.1.1基于多Agent思想的决策支持系统的发展
4.1.2 KDD、数据仓库与OLAP技术的发展
4.1.3分布式决策与多Agent环境下的知识获取
4.2一种面向具体决策任务的知识获取MAS模型--TOMALS
4.2.1 TOMALS的结构
4.2.2决策Agent的结构
4.2.3知识获取Agent的系统结构
4.3分布式环境下多Agent系统的KDD过程
4.3.1通过Agent间的知识共享提高知识发现效率
4.3.2多Agent环境下知识冲突的消解
4.3.3从不同Agent的数据源中发现相关性知识
4.4本章总结
参考文献
第五章基于市场方法的多Agent系统任务调度
5.1问题的提出
5.2网格计算简介
5.3 Multi-agent系统任务调度的特点及其与网格计算的区别
5.4 MAS系统任务调度机制的设计
5.5调度机制的评价
5.6任务调度机制的经济学基础及常用经济模型
5.7基于均衡市场机制的MAS系统任务调度算法
5.8基于CDA市场模型的MAS系统任务调度算法
5.9均衡市场算法的应用范围
参考文献
第六章结束语
6.1本文工作总结
6.2今后的研究方向
致谢
在读期间参与的科研项目
在读期间发表的论文
中国科学技术大学;
