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第1章 绪论1

1.1 复杂系统1

1.1.1 复杂系统的概念1

1.1.2 复杂系统的研究范畴3

1.1.3 复杂系统的研究流派4

1.2 多Agent系统研究方法7

1.2.1 Agent的概念和基本特性8

1.2.2 多Agent系统建模10

1.2.3 多Agent系统的协调与控制12

1.2.4 Agent的规则学习和演化14

1.3 复杂系统多Agent建模与控制研究框架16

1.3.1 需求分析16

1.3.2 系统框架结构及工作流程21

1.3.3 复杂系统多Agent建模与控制方法的特点23

1.4 本章小结25

第2章 个体Agent建模26

2.1 Agent混合结构模型26

2.1.1 Agent的基本结构模型26

2.1.2 其他Agent结构模型28

2.1.3 具有通用性的Agent混合结构模型29

2.2 基于模糊Petri网的Agent协调控制器34

2.2.1 协调控制器的功能结构34

2.2.2 基于模糊Petri网的Agent协调控制器模型36

2.3 基于模糊神经网络的Agent反应器40

2.3.1 模糊神经网络的结构及描述40

2.3.2 Agent反应器的实例43

2.4 Agent知识库系统设计与实现46

2.4.1 基于MVC模式的Agent知识库系统模型46

2.4.2 基于粗糙集证据理论的Agent知识推理48

2.5 本章小结54

第3章 Agent的学习机制55

3.1 复杂系统中的Agent学习系统55

3.1.1 复杂系统建模对Agent学习系统的要求55

3.1.2 基于遗传算法的Agent规则学习与演化机制56

3.2 基于改进免疫遗传算法的Agent学习系统58

3.2.1 人工免疫系统概述58

3.2.2 Agent学习系统的结构与算法62

3.2.3 算法验证68

3.3 基于强化学习的多Agent智能决策72

3.3.1 基于多Agent模型的智能决策系统72

3.3.2 强化学习在智能决策系统中的应用73

3.3.3 仿真实验75

3.4 本章小结79

第4章 复杂系统中的多Agent动态协调模型80

4.1 多Agent协调概述80

4.1.1 多Agent协调的相关概念80

4.1.2 多Agent协调的典型方法81

4.1.3 其他相关工作86

4.2 复杂系统多Agent交互与协调模型87

4.2.1 复杂系统中多Agent交互与协调的特点87

4.2.2 复杂系统多Agent的动态协调模型90

4.2.3 多Agent的动态协调模型的应用94

4.3 本章小结95

第5章 基于多Agent的跨流域调水系统建模96

5.1 跨流域调水系统96

5.2 基于多Agent的跨流域调水系统建模98

5.2.1 研究思路98

5.2.2 评价指标101

5.3 仿真实验及结果分析101

5.3.1 仿真平台101

5.3.2 各类Agent的主要属性和行为规则104

5.3.3 实验结果及分析108

5.4 本章小结111

第6章 湖泊水污染多Agent预测预警系统112

6.1 多Agent预测预警系统113

6.1.1 可行性分析113

6.1.2 系统体系结构114

6.1.3 关键问题及解决思路116

6.2 基于KPCA-SVM方法的水环境传感器故障诊断119

6.2.1 问题描述119

6.2.2 方法介绍122

6.2.3 实验结果及分析131

6.3 本章小结138

第7章 基于多Agent的多机器人协同搜寻139

7.1 基于多Agent的多机器人协作系统140

7.1.1 多机器人协作系统的研究现状140

7.1.2 基于多Agent的多机器人协作142

7.2 基于多Agent的多机器人协同式搜寻144

7.2.1 问题描述144

7.2.2 方法介绍148

7.2.3 仿真实验及结果分析153

7.3 本章小结160

参考文献161