一、关于Agent的研究（论文文献综述）
彭嘉伟[1]（2021）在《面向复合驱清防垢数据预处理的Agent工厂模式研究》文中指出
王梅嘉[2]（2020）在《基于整子多智能体的社会化搜索引擎模型及关键技术》文中研究表明Web 2.0时代的到来,在线社交网络应用迅速普及,大量用户涌入在线社交网络平台发表见解、分享生活,产生了大量用户生成内容。这些数据对于提高搜索服务的质量与体验具有重要意义。在此背景下,旨在利用社交网络数据优化搜索结果,提升搜索服务用户满意度的社会化搜索引擎应运而生。然而,已有社会化搜索引擎研究仍然存在4个问题:（1）检索资源大都集中于特定的在线社交网络平台,导致信息检索查全率不高;（2）被动响应用户搜索请求,仅通过用户兴趣、亲密度等知识,研究具体结果排序算法的分析设计,个性化程度并不能令用户满意;（3）忽略了社交网络数据实时变化的特点,无法保证社交网络知识的新鲜度;（4）研究内容局限于算法分析与社会化搜索模式、机理的探讨,缺乏系统模型的设计。因此,针对社会化搜索引擎面临的“检索范围局限、知识应用不足、缺乏社交网络知识的主动更新机制,以及研究碎片化、缺乏模型设计”问题,本文提出了一个面向全网检索资源、支持任务自适应调度、基于整子多智能体的社会化搜索引擎模型,能够利用多种在线社交网络知识优化全网搜索引擎的检索结果,向用户提供个性化的检索结果列表,主动推荐感兴趣的多样化信息。本文的创新性成果主要包含4个方面:（1）提出了一个支持任务自适应调度、面向全网检索资源、基于整子多智能体的社会化搜索引擎模型。本文从任务角度出发,设计了整子多智能体系统符号化模型,在设计Holon结构、建模任务相关信息的基础上,探讨了系统的自适应机制以及任务分配方法。实验结果表明,本文提出的自适应机制能通过对执行单元的竞争力调整以及结构调整,帮助系统适应新的环境需求。该方法尤其适用于解决因部分计算节点失效引起的环境异常,通过调用处于空闲状态或正常状态的执行单元,以协助异常执行单元完成任务,保证任务执行的成功率,提高系统的鲁棒性。（2）设计了一种社交网络数据变化主动感知策略以及社交网络知识主动更新机制。通过分析用户在社交网络平台的行为习惯,设计相应感知规则,主动感知用户社交网络数据变化,考虑到用户行为存在不稳定性,提出的社交网络数据变化感知策略,能够根据用户行为不断学习新的感知规则。在此基础上,为了降低不必要的知识更新引起的系统开销,采用基于阈值的方法判断社交网络数据的变化是否引起知识变化,适时更新相关知识,以保证社交网络知识的新鲜度。实验结果表明,本文提出的方法对于社交网络数据变化的更新率达到了92.6%,社交网络知识的更新率达到了72.5%,能够满足用户的个性化搜索需求。（3）提出了一种基于查询分类的多特征融合结果排序方法。该方法将用户提交的查询词分类处理,针对非导航类查询词,融合用户与网页文档之间的主题相似度,用户兴趣关键词与网页关键词相似度,文档在搜索引擎中返回的位置,成员搜索引擎返回结果的数量等多个特征,为用户提供个性化的检索结果列表。扩展查询词时,在考虑了成员搜索引擎对于文档相关度评分的基础上,融合用户兴趣社团成员的点击记录,以及社团成员在用户兴趣领域的影响力,确定查询伪相关文档,扩展用户提交的查询词,帮助用户更好的表达查询意图。实验结果表明,提出的结果排序方法对于信息类查询词的NDCG均值达到了0.677,对于事务类查询词的NDCG均值带到了0.706,与参照方法相比,具有较高的查准率。（4）提出了一种基于社交网络知识的多样化信息推荐机制。通过为用户提供个性化的结果推荐、热点推荐以及用户推荐服务,建立知识与知识之间的连接,以及知识与人之间的连接。结果推荐方法通过用户的兴趣社团、交互社团、社交社团成员的查询记录,以及社团成员与当前用户的最短路径,为当前用户推荐可能感兴趣的网页文档。热点推荐方法根据用户兴趣的主题分布、用户的兴趣社团成员以及交互社团成员的点击记录向当前用户推荐可能感兴趣的热点。除此之外,提出的信息推荐机制,能够根据用户提交查询的所属领域,帮助用户找到该领域内影响力用户以及非领域用户。实验结果表明,本文提出的结果推荐方法关于信息类查询的MAP值达到了0.743,事务类查询的MAP值达到了0.731;提出的用户推荐方法的相关性分值达到了0.709;提出的热点推荐方法,MAP值达到了0.750。与参照方法相比,本文提出的推荐机制准确率更高,能够主动帮助用户发现所需资源。本文围绕现有社会化搜索引擎存在问题,开展了社会化搜索引擎模型的整体设计及算法、机制、策略等关键技术的研究。所提出的面向全网社会化搜索引擎模型,社交网络知识的主动感知与更新机制,以及基于社交网络知识的结果排序方法与多样化信息推荐机制,能在一定程度上提高社会化搜索引擎的查准率。
李黎明[3]（2020）在《基于多代理网络的动态减排博弈研究》文中进行了进一步梳理气候变化是二十一世纪最严重的环境风险之一。下一个世纪,不可逆转和突然的气候变化将导致温度升高和降雨方式变化,从而严重影响人类的生计,增加灾害风险并导致无国界的人类发展。气候变化的主要原因是温室气体的过度排放。因此,在发展努力的前提下,必须采取必要措施以减少温室气体。在现实世界中,温室气体治理和气候合作问题都会涉及到多位参与者。每位参与者在治理过程中的地位、作用都不尽相同。因此,有必要建立网络博弈模型。本文以网络博弈为工具,以有限理性分析为理论基础,深入学习了国际气候合作的形成机理以及各成员国的减排行为,成本函数温室气体演化等方面的特征。并得出以下主要结论:（1）以完全理性为基准,建立了两个多代理--减排网络。将国家视为网络的节点,两个国家之间的合作关系（可以是技术转移或资金转移）被视为网络的边。通过模型揭示减排联盟所需的技术和资金的必要功能和机制。利用最优控制理论分别求解出两个低碳减排网络的最优减排策略。结果表明,该策略可以使参与国的净成本最小化。技术网络中的最优减排策略高于资金网络中的最优减排政策,总补贴额小于资本网络中的总补贴。即,在控制污染方面,技术转移优于资金转移。（2）在上述工作基础上,讨论了三种有限理性对国际气候合作的影响。并发现:对于反应延时模型,发达国家的最优补助轨迹具有以下特征:有限理性的国家小于一定水平时发达国家所提供的补助总量也比较低,而当有限理性的发展中国家数目超过一定水平时,总补助量则较高;此外,有限理性是有利于交易成功的。对于目光短浅模型,和部分国家是目光短浅的相比,全体国家有远见时的最优减排量较高且整体污染水平较低。相反,一定数量的目光短浅发达国家的存在可以使其收益最大化。并且发现了有限理性转变为完全理性的条件。对于信息不完全模型,分析了最优解的复杂动力学现象,并讨论了参数,例如邻居集,对最优解的复杂非线性动力学行为的影响。并得出结论,在相同条件下,分叉现象更有可能在基于资金转移的网络中发生。（3）用委托代理模型对信息不完全模型进行了实证分析。以绿色建筑为研究目标探讨了信息不完全的成因以及对生产过程的影响。通过引入“抽查机制”,得到了最优的绿色资金转移策略。结果表明,只要资金转移形式合理,制造商就不会欺骗公众。
石子君[4]（2020）在《基于多Agent的星群仿真系统研究》文中研究指明近年来,在轨卫星数量不断增加,卫星的智能水平也逐渐提升,多星协同任务规划问题成为卫星应用领域的研究重点。多星协同多用于解决多成像卫星观测任务调度问题,而在空间拦截中的应用研究较少。针对复杂环境下的空间攻防与对抗问题,采用多星协同攻击的方式,通过成员之间相互配合及资源共享使系统内实现动态分配,可提高任务完成质量,增加任务成功率,提高整体作战效能,并且减轻单颗拦截星的任务负荷。在多星攻击任务中,不但要对各个卫星进行姿轨控制等,而且要对卫星之间相对位置关系进行控制,以确保卫星编队稳定、可靠地工作。如果全依赖地面测控资源,很难满足星座中卫星姿态与位置调整以避免碰撞的实时性要求。因此,我们要引入新的技术,通过对卫星及其有效载荷的自治的、分布式星上管理,降低其对地面测控资源的依赖。Agent作为新一代的智能体,具有更好的灵活性,更适应于复杂系统中的协同及最优化等问题的求解。本文以多星攻防任务仿真问题为背景,设计研究了基于多Agent的星群仿真系统,并进行了相关的应用和分析试验。在设计实现的过程中,首先对Agent的定义及多Agent系统相关技术进行了全面研究,总结了多Agent系统的四种常用结构。在此基础上,根据星群仿真系统的具体功能需求,对系统的组织架构、功能模块等进行了设计及编程实现。最后,通过具体仿真任务对系统的功能和性能进行了测试验证。
李宏[5]（2020）在《互惠信任对组织内知识传播效率的影响研究》文中研究指明组织内知识的有效传播是组织保证自身持续竞争优势的关键因素,所以组织内的管理人员应该积极鼓励成员在组织内、成员间有效地分享知识。但是,知识在传播过程中的信息不对称性极易造成隐藏信息的道德风险,所以知识的传播过程往往会单方面有利于知识的寻求者。同时,知识传播的行为通常会使知识的提供者付出自身垄断优势丧失的代价。从社会交换的角度来看,除非知识传播过程中产生的利益超过付出的成本,否则持有珍贵知识的理性个体会有极大概率拒绝传播知识。所以,近些年知识管理领域的研究重点逐渐由知识传播的成本研究转向知识传播的内在动因。本文通过应用知识基础理论、知识传播理论、社会资本理论和社会交换理论等进行理论分析,总结出组织内个体传播其所拥有知识的主要动机可以被概括为一种“互惠的信任”,具体而言,根据互惠的准则,个体相信其“无私”的知识传播行为可以在未来某一时刻得到相应的回报。通过基于Agent建模与仿真的方法,本文建立了组织内基于“互惠信任”的个体间知识传播行为的交互仿真模型,将组织内知识传播的行为置于互惠信任的特殊背景之中,主要弥补了现有研究的三点不足之处:1.以往研究在解释知识传播过程中互惠行为的时候大多使用的是偿还债务的观点,将研究重点放在了知识寻求者与知识提供者的净收益（收益和成本）方面,而忽略了组织行为中的互惠准则,也很少有研究将互惠和净收益的概念结合在一起研究。2.尽管信任在促进知识传播方面的积极作用已被知识管理领域的研究人员广泛接受,但是,现有研究对于组织成员间的相互信任是否应该被组织领导者视为影响组织内知识传播效率的核心因素尚未提供充足的证据。3.现有关于信任与知识传播之间的关系研究,尤其是以实证方法为主的研究主要是将信任从知识传播中独立出来进行分析,缺乏将二者联立在一起的证据来支持信任与知识传播之间的正相关关系。基于上述研究问题的设定,本文将知识按照自身的属性具体细分为显性知识和隐性知识,采用基于Agent建模与仿真（Agent-based modeling and simulation,简称ABMS）的方法,分别在两种不同的知识传播模式下进行仿真模型的设计与构建,对互惠信任的相关参数和交互规则进行建模与仿真,找出影响组织内知识传播效率的相关要素。通过对上述内容的研究,得出以下结论:1.在组织内信任相关的要素中,较高的初始信任水平（基于共识的信任）可以有效提高成员间共享知识的概率。与此同时,在知识传播的过程中,组织成员无需过于关注其他成员的交互行为。2.组织成员应该对其他成员更加包容。尤其是在信任氛围（初始信任）较低的组织中,由于组织成员本身具有相互不信任的倾向,个人对其合作伙伴的内在容忍程度应该相对提高。3.组织成员和管理者应该格外注重组织内的禀赋效应,因为在隐性知识的传播过程中,组织内的禀赋效应越大,成员间隐性知识的传播效率越高。4.在诚实方面,组织的领导者应保证自身对组织成员的诚实水平的有效约束力,特别是最低诚实水平（即组织内诚实水平最低的成员）的行为。5.管理者应该在一定程度上将组织规模维持在一个科学、合理的范围内。同时将有限的精力投入到组织互惠准则和信任氛围的改善方面,以确保组织内知识的有效传播,而不是一味引进知识富有者。最后,本文的主要创新点有:1.采用基于Agent建模与仿真（ABMS）的方法,将互惠信任与组织内知识传播效率之间不明确的关系联立在一起,弥补了以往研究的不足。最后在论文中展示了完整的仿真模型的确认与验证（Validation and Verification）过程。2.为了弥补学术界过于关注互惠行为中的净收益而对互惠行为本身研究不足的问题,本研究通过将组织内的互惠准则与人际信任结合为互惠信任的方法,实现了将互惠与净收益结合在一起研究的目的。3.仿真模拟实验的结果为信任与知识传播之间的关系提供了更完整、更细致的见解,除了对信任相关参数的测试以外,还进行了组织结构对组织内知识传播效率影响的仿真实验。4.为了解决学术界过于关注知识提供者的理性（效用）而造成的研究不足的问题,在本文显性知识的仿真实验中,知识寻求者的理性（效用）与知识提供者的理性（效用）受到同等的关注。5.在隐性知识传播效率的仿真实验中,本文将诚实（honesty）建模为一个个体抵御诱惑的阈值,并将其赋予Agent,通过仿真实验的方法,客观、细致地研究了个体的诚实属性对组织内隐性知识的传播效率的影响。
徐婷婷[6]（2020）在《基于Q-learning的个性化产品供应链Multi-Agent多边协商研究》文中研究表明随着消费需求的转变,个性化产品越来越受到消费者的偏爱。互联网、信息技术和生产制造能力的提升,为个性化产品的生产提供了技术基础。“互联网+先进制造业”和“供应链创新与应用”的政策背景,也为个性化产品的生产提供了政策支持。互联网和信息技术背景下的供应链管理,是一种以满足用户需求为核心的平台式供应链管理模式,这有助于制造企业高效、快捷满足消费者个性化产品的需求。本文主要从以下四个方面开展研究:（1）分析现阶段供应链发展现状,阐述个性化产品供应链发展的主要原因,对比说明个性化产品供应链的主要特点,由此构建个性化产品供应链的运营模式,这将有助于补充完善个性化产品供应链的相关理论。（2）将Multi-Agent理论和强化学习相结合,基于个性化产品供应链探讨多边协商,突破传统的双边协商模式,为多边合作提供便捷高效的协商模型。（3）探究协商参与者风险偏好程度在所构建的多边协商模型中对协商进度、协商损失和协商效用的影响,使所构建的协商模型更接近现实情景。（4）基于模糊理论构建模糊判断条件,与传统协商判断相比模糊判断能有效的提高协商效率,并在一定程度上弥补了Q-learning算法收敛较慢的不足。最后,基于MATLAB对构建的多边协商模型进行实例仿真研究,验证了模型的有效性,并通过实例仿真结果分析得出:协商参与者的风险偏好程度会影响协商达成一致的次数、协商参与者的让步情况和协商效用。协商参与者的风险偏好程度越高,协商模型的收敛性越好,协商达成一致的次数越少,但协商损失较大,协商效用较低;反之,协商参与者的风险偏好程度越低,协商达成一致的次数越多,协商损失越小,协商效用越高。除此之外,在多目标协商实例仿真研究中发现,消费者在协商中的风险偏好程度越高,协商让步程度越大,协商成交价格越高且协商达成的质量要求越低。实例仿真研究发现模糊判断能有效提高协商效率。本文所研究的多边协商模型,将有助于实现消费者、产品集成商以及零件供应商之间的协调和控制,使整个消费过程更加高效、灵活便捷,以实现整个供应链的利益最大化,提高个性化产品供应链的运作效率。
赵淑媛[7]（2020）在《海砂滥用爆发后的舆情传播及政府应急管理》文中研究指明2018年7月,住建部等八部委联合发布《关于开展治理违规海砂专项行动的通知》,通知指出部分地区大量违规海砂涌入建筑市场,严重威胁建筑工程质量。违规海砂使用自上个世纪就已出现,目前已有一部分问题凸显。因此,本文基于上述事实,对海砂滥用问题爆发后的舆情传播以及导致的公众恐慌扩散进行了研究,给政府提供相关管理建议。首先,在SIRS舆情传播模型的基础上,加入事件、媒体、政府、企业等子系统作用力,采用综合赋权法确定因素权重,建立了基于系统动力学的海砂滥用爆发后的舆情传播模型。在模型中,特别加入了政府负向作用力,以表示海砂滥用处理不及时而累积产生的严重后果。其次,以2013年深圳海砂滥用与2018年福建海砂滥用为例,分析了不同情况下舆情传播过程的差异性。对各子系统作用力进行敏感性分析,在此基础上,对政府的四种举措进行仿真分析并对比。结果表明:政府应主要从预防与惩治角度处理增强事件处理能力、出台相关规范与政策对海砂使用进行强制性规定、积极调查海砂滥用问题以增强信息公开透明度、加快针对事件的响应速度等方面来处理海砂滥用事件的舆情传播问题。然后,提取公众信息来源—政府、企业、媒体和朋友主体,确定各主体的行为特征与交互规则,建立了基于Multi-Agent模型的公众恐慌扩散模型。公众间的交流方式以小世界网络为依据建立;政府和企业发布信息的策略分为虚假积极信息、真实消极信息、真实积极信息。最后,以2013年深圳海砂滥用与2018年福建海砂滥用为例,对比两事件的公众恐慌扩散过程。对部分全局变量进行敏感性分析发现,小世界网络度越高、断键重连率越高,恐慌度越低;自动痊愈天数越短,恐慌度越早达到最低值。此外,对政府五种信息发布策略进行仿真分析。结果表明:政府不得保持沉默状态、应当通过禁止发布虚假有利信息、推迟发布真实危机信息事件、及时发布处理方案等方式,对公众恐慌扩散进行管理。综上,本文研究了海砂滥用爆发后的舆情传播、恐慌扩散及政府应急管理。
丁超琼[8]（2020）在《城市居民餐饮浪费行为的心理诱发机制及仿真研究》文中提出人类物质条件和生活水平显着提高的同时,资源短缺和环境污染等生态问题也日益凸显。在此背景下,学者们做了许多关于节能减排、低碳消费的研究,但却忽略了一直存在于日常生活中的高碳消费行为。这些高碳消费行为已经给生态环境和个人健康造成了巨大隐患,其中餐饮浪费行为是居民高碳消费行为的典型代表。近年来为了应对日益严峻的餐饮浪费问题,尽管我国多次开展“厉行节俭、反对浪费”的行动,但我国目前仍未建立起杜绝餐饮浪费的长效机制。因此,研究城市居民餐饮浪费行为的心理诱发机制,将为如何采取有效措施避免居民的餐饮浪费提供理论依据,促进我国节俭型餐饮消费文化的构建。本文将城市居民的餐饮浪费行为作为研究对象,以计划行为理论、态度-情境-行为理论和前置-进行理论为基础,构建了城市居民餐饮浪费行为心理诱因的理论模型。然后通过大规模问卷调研收集数据,并运用结构方程模型对居民餐饮浪费行为的心理诱因进行实证检验,理清了居民餐饮浪费行为的内在心理驱动机制。进而运用基于Agent的计算机仿真建模技术,构建了城市居民餐饮浪费行为诱发机制的仿真模型,并对不同强度奢侈浪费风气的作用效果进行分析。最后基于实证和仿真结果,针对居民的餐饮浪费行为,从政府、餐饮企业和消费者三个层面提出对策与建议。本文的研究内容主要分为三个方面:第一,城市居民餐饮浪费行为心理诱因模型构建与实证检验。在文献研究的基础上筛选出影响居民餐饮浪费行为的四类因素:个体心理因素、群体心理因素、情境因素和社会人口学因素,并构建了居民餐饮浪费行为心理诱因理论模型,然后对理论模型进行实证检验,结果表明:（1）态度、主观规范、健康风险感知、地位展示型面子意识和他人导向型面子意识,能够通过减少食物浪费行为意愿这一中介变量间接作用于餐饮浪费行为;（2）从众心理、地位展示型面子意识和他人导向型面子意识对餐饮浪费行为有直接的显着影响;（3）情境因素奢侈浪费风气,对减少食物浪费行为意愿、地位展示型面子意识、他人导向型面子意识与餐饮浪费行为之间的关系具有显着的调节作用;（4）居民的餐饮浪费行为在年龄、个人月收入、家庭可支配收入和是否需要还房屋贷款上存在显着差异。第二,城市居民餐饮浪费行为诱发机制的仿真研究。在实证检验结果的基础上,基于Agent的仿真建模技术,构建了城市居民餐饮浪费行为诱发机制的仿真概念模型。然后,运用Matlab软件拟合了居民餐饮浪费行为选择的BP神经网络模型,并设计了仿真系统中居民Agent的属性与行为规则。最后,通过Netlogo仿真平台研究不同强度奢侈浪费风气对居民餐饮浪费行为的作用机制。结果表明:在奢侈浪费风气最弱的情境下,59.6%的居民都会选择节约食物,食物浪费的现象并不严重。当奢侈浪费风气由最弱转变为最强时,仿真系统中浪费食物的居民数量增加了75.7%,浪费食物的居民数量显着增多。可见,奢侈浪费风气盛行,不利于节俭型餐饮消费文化的构建。最后,结合本文实证与仿真研究的结论,分别从政府层面、餐饮企业层面和消费者层面提出了减少居民餐饮浪费行为的针对性建议。该论文有图26幅,表42张,参考文献158篇。
李晓霞[9]（2020）在《基于智能体的航班延误传播研究》文中提出随着民航业的快速发展,航空运输需求持续增加。由于运输供给不足等因素,航班延误频繁发生,给机场、航空公司和旅客造成了极大困扰。航班在机场运行的过程中容易发生航班延误,尤其是在枢纽机场发生的航班延误,更容易在机场网络中传播。航班延误的发生及传播受多种因素的影响,传统的航班延误传播模型较难反映其复杂性,且灵活性欠佳。所以,采用更具智能性和适应性的Agent技术来研究航班延误的传播和控制是十分有意义的。本文采用Agent方法从微观的角度,自底向上建立航班延误传播模型,研究航班延误传播的动态特性和演变趋势,描述各主体之间交互所涌现出的多元变化结果。首先,对航班延误影响因素、传播规律以及智能体基本理论进行研究,对应用智能体技术研究航班延误传播的可行性进行分析。然后,对机场航班延误传播中的航班Agent和突发事件Agent进行抽象,设计两类智能体的属性、参数以及交互规则等,从而建立基于Agent的航班延误传播模型。最后,在智能体仿真软件上实现模型的仿真,观察微观个体的交互所涌现出的宏观现象,验证基于Agent建立的航班延误传播模型的合理性。同时,通过仿真实验研究机场在不同运行环境下,延误控制策略对航班延误传播的控制效果,用于指导实际问题。论文设计的基于Agent的航班延误传播模型,可以从微观上展现航班的个体变化,从宏观上揭示延误的传播规律。同时,通过调节参数模拟不同运行环境下的延误传播,可以对延误控制措施进行评估,为机场决策者提供了一定的参考,为航班延误的传播和控制提供了一些新的研究思路和方法。
宋星星[10]（2019）在《JADE环境下基于多Agent微电网竞价系统研究》文中研究指明随着电力市场改革的深入推进,电力行业垄断局面开始被打破,电力市场化也将成为一种必然趋势。新型电网即微电网凭借其清洁、少污染、低成本、可再生等优点开始被建立起来并得到迅速发展。面对大量微电网的涌现,建立起微电网电力市场来解决微电网多余的发电量很有必要。由于微电网技术的逐步成熟,在满足其自身电能需求之外,未来必将参与电力市场竞价之中。考虑到微电网的固有特性,传统的电力市场竞价机制很难适应新的微电网电力市场。在这种背景下,多Agent系统凭借其自主性、交互性、分布广、相互协调等特性,能够更好地适应微电网电力市场的发展需求。本文针对微电网的竞价需求并结合多Agent技术和博弈论的相关知识,对微电网竞价系统进行了深入研究,并在JADE平台上实现了多Agent系统中微电网的竞价。首先,对多Agent技术进行系统性的深入研究,并对Agent原型展开一系列的分析与解读。随后介绍了微电网的基本概念和多Agent在微电网应用中的组织架构。其次,提出基于JADE的多Agent微电网竞价模拟系统,运用Agent技术构建分布式微电网竞价系统架构,对系统架构里的每个Agent进行分类部署对其功能模块进行详细阐述,建立多Agent之间的信息交互与通信机制。使得本系统具有相互协调相互交互的特性。作为对该系统的理论指导,本文引入了博弈论和不完全信息下的古诺模型作为应用理论基础建立模型。精心设计交易算法及竞价策略,并提出微电网竞价流程来分析说明了相应的算法在Agent中的可操作性。最后,在JADE平台上实现了多Agent之间的信息交互,以微电网为研究对象,通过JADE平台模拟了微电网多Agent报价仿真系统并验证了方法的可行性,系统采用面向对象的语言JAVA语言来完成相应博弈算法的实现。这一方法的实现有助于避免微电网竞价的随意性,有效地提高了微电网电力市场交易的经济效益。
二、关于Agent的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、关于Agent的研究（论文提纲范文）
（2）基于整子多智能体的社会化搜索引擎模型及关键技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 现有研究存在问题分析 |
| 1.3 研究内容与研究目标 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关工作 |
| 2.1 社会化搜索引擎 |
| 2.1.1 社会化搜索引擎概念与特点 |
| 2.1.2 社会化搜索引擎研究现状 |
| 2.2 整子多智能体系统 |
| 2.2.1 整子多智能体系统概念与特点 |
| 2.2.2 整子多智能体系统研究现状 |
| 2.3 Agent在社会化搜索、社会化推荐中的应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于HMAS的社会化搜索引擎模型 |
| 3.1 基于任务角度的HMAS组织结构模型 |
| 3.2 HMAS自适应机制 |
| 3.2.1 竞争力调整机制 |
| 3.2.2 结构调整机制 |
| 3.3 基于竞争力的任务分配策略 |
| 3.4 基于HMAS的社会化搜索引擎体系结构 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 数据获取与感知策略 |
| 4.1 在线社交网络数据获取方法 |
| 4.2 搜索数据获取方法 |
| 4.2.1 搜索引擎数据获取方法 |
| 4.2.2 结果处理方法 |
| 4.2.3 查询记录获取方法 |
| 4.3 数据主动感知策略 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 在线社交网络知识获取与更新机制 |
| 5.1 社交网络知识获取方法 |
| 5.1.1 用户兴趣知识获取 |
| 5.1.2 用户影响力知识获取 |
| 5.1.3 用户社团知识获取 |
| 5.2 社交网络知识更新机制 |
| 5.2.1 知识感知方法 |
| 5.2.2 知识更新机制 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 基于社交网络知识的搜索优化策略 |
| 6.1 结果排序机制 |
| 6.1.1 查询扩展方法 |
| 6.1.2 结果排序方法 |
| 6.2 信息推荐机制 |
| 6.2.1 结果推荐方法 |
| 6.2.2 热点推荐方法 |
| 6.2.3 用户推荐方法 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 实验设计与结果分析 |
| 7.1 结果排序机制 |
| 7.2 查询扩展方法 |
| 7.3 信息推荐机制 |
| 7.3.1 结果推荐方法 |
| 7.3.2 用户推荐方法 |
| 7.3.3 热点推荐方法 |
| 7.4 社交网络知识的主动更新机制 |
| 7.5 自适应机制 |
| 7.5.1 竞争力调整机制 |
| 7.5.2 结构调整机制 |
| 7.6 系统性能 |
| 7.7 参数选择 |
| 7.7.1 结果排序参数α设置 |
| 7.7.2 社交社团划分参数θ的确定 |
| 7.7.3 结果推荐参数μ_1、μ_2的确定 |
| 7.7.4 知识感知方法阈值T_1、T_2、T_3、T_4的确定 |
| 7.8 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 研究工作总结 |
| 8.2 下一步工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）基于多代理网络的动态减排博弈研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 绿色援助 |
| 1.2.2 减排博弈 |
| 1.2.3 有限理性 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 创新点 |
| 第二章 理论基础与研究方法 |
| 2.1 外部性理论 |
| 2.2 MAS理论 |
| 2.2.1 智能元(agent)简介 |
| 2.2.2 Multi-agent System(MAS)简介 |
| 2.2.3 Multi-agent System的结构特点 |
| 2.2.4 MAS在减排博弈中的优势 |
| 2.3 碳捕获和抓捕技术 |
| 2.4 博弈论 |
| 2.4.1 微分博弈在气候问题的应用 |
| 2.4.2 一般建模过程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 全员理性下的MAS减排模型 |
| 3.1 系统模型与问题描述 |
| 3.1.1 基本假设 |
| 3.1.2 agent功能简介 |
| 3.1.3 MAS减排网络特征 |
| 3.1.4 系统模型 |
| 3.2 基准情形 |
| 3.3 技术流网络的减排行为 |
| 3.3.1 技术流网络减排模型 |
| 3.3.2 最优策略求解 |
| 3.4 资金流网络的减排行为 |
| 3.5 技术流网络vs.资金流网络 |
| 3.6 数值仿真及进一步讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 有限理性下网络结构对agent减排行为的影响 |
| 4.1 系统模型与问题描述 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 模型构建 |
| 4.1.3 有限理性之反应延时 |
| 4.2 最优解分析 |
| 4.3 完全理性下的最优解 |
| 4.4 对比分析 |
| 4.5 与清洁发展机制(CDM)的区别与联系 |
| 4.6 数值仿真 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 有限理性下agent减排行为对网络结构的影响 |
| 5.1 博弈描述 |
| 5.2 系统建模 |
| 5.2.1 资助形式的设定 |
| 5.2.2 成本分析 |
| 5.3 基准模型—有远见 |
| 5.4 有限理性—短视情形 |
| 5.5 有远见vs.目光短浅 |
| 5.6 数值算例 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 不完全信息下减排agent的同步与混沌行为 |
| 6.1 准备工作及基本假设 |
| 6.1.1 博弈过程与网络构建 |
| 6.2 系统建模 |
| 6.2.1 成本分析 |
| 6.2.2 最优解分析 |
| 6.3 不完全信息下agent的行为分析 |
| 6.4 混沌现象 |
| 6.5 资金流网络模型 |
| 6.5.1 模型构建 |
| 6.5.2 最优解分析 |
| 6.5.3 混沌现象 |
| 6.6 比较分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 绿色建筑行业的减排实证检验 |
| 7.1 系统模型与问题描述 |
| 7.2 主要结果 |
| 7.2.1 基准情形--信息完全 |
| 7.2.2 信息不完全情形 |
| 7.2.3 最优解 |
| 7.3 相关讨论 |
| 7.3.1 抽查机制的影响 |
| 7.3.2 补贴的双重作用 |
| 7.4 案例分析 |
| 7.4.1 抽查机制的应用 |
| 7.4.2 基本参数 |
| 7.4.3 一些重要结果 |
| 7.4.4 资金转移对减排的影响 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 主要结论和展望 |
| 8.1.本文主要工作 |
| 8.2 存在的问题与未来展望 |
| 附录 |
| 附录A |
| 附录B |
| 附录C |
| 附录D |
| 附录E |
| 附录F |
| 附录G |
| 附录H |
| 附录I |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（4）基于多Agent的星群仿真系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景来源 |
| 1.2 课题目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 Agent系统及在航空航天中的应用现状 |
| 1.3.2 多星对抗仿真研究现状 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 基于多AGENT的星群仿真系统设计 |
| 2.1 多AGENT系统设计思想 |
| 2.2 星群仿真系统方案与设计研究 |
| 2.2.1 仿真系统设计思想 |
| 2.2.2 卫星Agent结构分析 |
| 2.2.3 仿真系统框架级设计 |
| 2.2.4 仿真系统模块级设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 星群仿真系统的实现 |
| 3.1 系统整体框架实现 |
| 3.2 卫星轨道与姿态动力学建模 |
| 3.2.1 轨道动力学建模 |
| 3.2.2 姿态动力学建模 |
| 3.3 交会轨迹规划与控制方案设计和实现 |
| 3.4 态势及视景显示功能实现 |
| 3.4.1 平面态势显示过程实现 |
| 3.4.2 三维视景显示过程实现 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 主星-目标星感知与交会过程仿真算例 |
| 4.1 单主星单目标星仿真工况 |
| 4.1.1 工况参数设计 |
| 4.1.2 仿真计算结果 |
| 4.1.3 系统运行状态 |
| 4.2 三主星三目标仿真工况 |
| 4.2.1 工况参数设计 |
| 4.2.2 仿真计算结果 |
| 4.2.3 系统运行状态 |
| 4.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）互惠信任对组织内知识传播效率的影响研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 相关研究 |
| 1.3 研究方法和技术路线 |
| 1.4 内容安排 |
| 第二章 文献综述与理论框架 |
| 2.1 基础理论 |
| 2.1.1 资源基础理论 |
| 2.1.2 知识基础理论 |
| 2.2 知识传播理论 |
| 2.2.1 知识传播理论概述 |
| 2.2.2 知识寻求 |
| 2.2.3 知识分享 |
| 2.3 社会资本 |
| 2.4 社会交换理论 |
| 2.5 互惠信任 |
| 2.5.1 互惠 |
| 2.5.2 信任 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 互惠信任对组织内显性知识传播效率的影响研究 |
| 3.1 问题提出 |
| 3.2 理论框架 |
| 3.2.1 互惠信任 |
| 3.2.2 组织结构 |
| 3.2.3 基于Agent建模与仿真 |
| 3.3 模型构建 |
| 3.3.1 Agent的属性与行为 |
| 3.3.2 交互网络 |
| 3.3.3 Agent对知识的垄断感知 |
| 3.3.4 寻求模型 |
| 3.3.5 传播模型 |
| 3.3.6 信任模型 |
| 3.4 实验结果 |
| 3.4.1 互惠信任 |
| 3.4.2 容忍阈值 |
| 3.4.3 组织规模 |
| 3.4.4 初始知识 |
| 3.5 模型的确认与验证 |
| 3.5.1 模型的确认(Validation) |
| 3.5.2 模型的验证(Verification) |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 互惠信任对组织内隐性知识传播效率的影响研究 |
| 4.1 问题提出 |
| 4.2 理论框架 |
| 4.2.1 互惠信任与诚实 |
| 4.2.2 研究假设 |
| 4.2.3 研究方法 |
| 4.3 模型构建 |
| 4.3.1 Agent的属性和行为 |
| 4.3.2 交互网络 |
| 4.3.3 隐性知识的初始分配 |
| 4.3.4 隐性知识的传播 |
| 4.3.5 隐性知识的垄断感知 |
| 4.3.6 Agent的诚实策略 |
| 4.3.7 信任的更新 |
| 4.3.8 诚实的更新 |
| 4.3.9 仿真流程 |
| 4.3.10 参数设置 |
| 4.4 实验结果 |
| 4.4.1 初始信任Initial-trust(H1a) |
| 4.4.2 信任的更新参数d-(H1b) |
| 4.4.3 初始诚实Initial-honesty(H2a) |
| 4.4.4 最小诚实min-honesty(H2b) |
| 4.4.5 禀赋效应Endowment(H3) |
| 4.5 实验结果的鲁棒性 |
| 4.5.1 Agent数量 |
| 4.5.2 极端条件测试 |
| 4.6 模型的确认与验证 |
| 4.6.1 模型的确认(Validation) |
| 4.6.2 模型的验证(Verification) |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 结论、不足与展望 |
| 5.1 理论贡献 |
| 5.2 管理启示 |
| 5.2.1 对组织成员的启示 |
| 5.2.2 对组织管理者的启示 |
| 5.3 不足之处与研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
（6）基于Q-learning的个性化产品供应链Multi-Agent多边协商研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景 |
| 第二节 研究意义 |
| 第三节 研究方法 |
| 第四节 国内外研究现状 |
| 一 个性化产品供应链的研究综述 |
| 二 Multi-Agent协商理论研究综述 |
| 三 基于强化学习的Multi-Agent协商理论研究综述 |
| 四 基于模糊理论的协商研究综述 |
| 五 相关研究综述结论 |
| 第五节 论文研究内容和逻辑结构 |
| 第二章 研究基础:理论概述 |
| 第一节 个性化产品供应链 |
| 一 个性化产品供应链的定义及内容 |
| 二 个性化产品供应链的特点 |
| 三 个性化产品供应链的运作框架 |
| 第二节 Agent和 Multi-Agent |
| 第三节 Q-learning理论 |
| 第四节 模糊理论 |
| 第五节 协商的基本理论 |
| 第六节 本章小结 |
| 第三章 基于Q-learning的个性化产品供应链多边协商模型 |
| 第一节 协商假设 |
| 第二节 单目标多边协商模型及策略 |
| 一 单目标多边协商模型 |
| 二 单目标多边协商策略 |
| 第三节 多目标多边协商模型及策略 |
| 一 多目标多边协商模型 |
| 二 多目标多边协商策略 |
| 第四节 协商步骤 |
| 第五节 本章小结 |
| 第四章 基于Q-learning的个性化产品供应链多边协商算例 |
| 第一节 个性化产品供应链的单目标多边协商算例 |
| 一 单目标多边协商实例仿真参数设置 |
| 二 单目标多边协商实例仿真结果与分析 |
| 第二节 个性化产品供应链的多目标多边协商算例 |
| 一 多目标多边协商实例仿真参数设置 |
| 二 多目标多边协商算例仿真结果与分析 |
| 第三节 本章小结 |
| 第五章 论文总结与展望 |
| 第一节 论文总结 |
| 第二节 论文展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）海砂滥用爆发后的舆情传播及政府应急管理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.1.1 选题来源 |
| 1.1.1.1 八部委联合发布《关于开展治理违规海砂专项行动的通知》 |
| 1.1.1.2 海砂滥用问题凸显 |
| 1.1.1.3 海砂滥用问题引起的舆论传播与公众恐慌 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.1.2.1 理论意义 |
| 1.1.2.2 实践意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 “海砂”问题相关研究 |
| 1.2.2 舆论以及危机信息传播模型 |
| 1.2.2.1 SIR模型 |
| 1.2.2.2 系统动力学 |
| 1.2.2.3 演化博弈 |
| 1.2.2.4 SNA社会网络分析 |
| 1.2.3 公众恐慌与政府应急管理策略 |
| 1.3 研究内容、方法及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.2.1 文献分析法 |
| 1.3.2.2 问卷调查法 |
| 1.3.2.3 基于SIRS的系统动力学模型 |
| 1.3.2.4 基于多Agent的建模 |
| 1.3.3 技术路线与创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 研究理论基础 |
| 2.1 舆情危机概述 |
| 2.1.1 潜伏期 |
| 2.1.2 爆发期 |
| 2.1.3 稳定期 |
| 2.1.4 衰退期 |
| 2.2 系统动力学模型概述 |
| 2.2.1 系统动力学的建模步骤 |
| 2.2.2 系统动力学与现有分析方法比较 |
| 2.3 传染病模型概述 |
| 2.4 基于多Agent模型的复杂系统建模方法 |
| 2.4.1 Agent概念介绍 |
| 2.4.2 Agent结构 |
| 2.4.3 多Agent系统 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 海砂滥用问题舆情传播模型建立 |
| 3.1 基于Vensim的仿真模型构建 |
| 3.1.1 Vensim背景 |
| 3.1.2 基于Vensim软件的模型建立元素 |
| 3.1.3 仿真实验目标 |
| 3.2 模型假设 |
| 3.3 舆情传播模型子系统因果关系分析 |
| 3.3.1 公众子系统 |
| 3.3.2 事件子系统 |
| 3.3.3 媒体子系统 |
| 3.3.4 企业子系统 |
| 3.3.5 政府子系统 |
| 3.4 舆情传播模型及仿真方程建立 |
| 3.4.1 存量流量图 |
| 3.4.2 变量关系式建立 |
| 3.4.2.1 SIRS模型主要方程 |
| 3.4.2.2 事件及媒体子系统主要方程 |
| 3.4.2.3 政府及企业子系统主要方程 |
| 3.4.2.4 政府负向作用力子系统主要方程 |
| 3.5 基于综合集成赋权法确定仿真方程变量关系式 |
| 3.5.1 问卷数据检验 |
| 3.5.2 基于熵值法的客观权重 |
| 3.5.3 基于序列法的主观权重 |
| 3.5.4 综合权重 |
| 3.5.5 舆情传播模型变量关系式确定 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 海砂滥用问题舆情传播的实证研究 |
| 4.1 案例选取 |
| 4.2 案例参数 |
| 4.2.1 常量参数 |
| 4.2.2 表函数 |
| 4.3 实证研究结果 |
| 4.3.1 现实性检验 |
| 4.3.2 案例仿真结果 |
| 4.3.2.1 各子系统作用力 |
| 4.3.2.2 舆情传播过程分析 |
| 4.3.3 敏感性分析 |
| 4.3.3.1 事件作用力 |
| 4.3.3.2 媒体作用力 |
| 4.3.3.3 政府作用力 |
| 4.3.3.4 企业作用力 |
| 4.3.3.5 政府负向作用力 |
| 4.3.3.6 舆情缓解作用对比 |
| 4.4 政策仿真分析 |
| 4.4.1 情景设定 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.4.2.1 信息公开程度 |
| 4.4.2.2 政府响应速度 |
| 4.4.2.3 事件处理力度 |
| 4.4.2.4 官方文件出台力度 |
| 4.4.2.5 各子因素作用力对比 |
| 4.5 政府关于海砂滥用问题的舆情传播管理措施 |
| 4.5.1 从预防与惩治角度处理增强事件处理能力 |
| 4.5.2 出台相关规范与政策对海砂使用进行强制性规定 |
| 4.5.3 积极调查海砂滥用问题，增强信息公开透明度 |
| 4.5.4 加快针对事件的响应速度 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 海砂滥用问题公众恐慌扩散模型建立 |
| 5.1 基于Netlogo的仿真实验设计 |
| 5.1.1 Netlogo背景 |
| 5.1.2 Netlogo基本要素 |
| 5.1.3 仿真实验目标 |
| 5.2 整体模型构建 |
| 5.3 模型假设 |
| 5.4 多主体的特征、行为与交互规则 |
| 5.4.1 公众Agent特征、行为与交互规则 |
| 5.4.1.1 接收海砂滥用事件信息 |
| 5.4.1.2 改变自身状态 |
| 5.4.1.3 传播信息 |
| 5.4.2 政府 Agent 特征、行为与交互规则 |
| 5.4.3 企业Agent特征、行为与交互规则 |
| 5.4.4 媒体Agent特征、行为与交互规则 |
| 5.5 仿真实验设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 海砂滥用问题公众恐慌扩散的实证研究 |
| 6.1 案例选取 |
| 6.2 案例参数 |
| 6.2.1 政府、企业发布消息时间参数 |
| 6.2.2 模型全局变量/参数 |
| 6.3 实证研究结果 |
| 6.3.1 案例仿真结果 |
| 6.3.1.1 两事件对比分析 |
| 6.3.1.2 事件一发展趋势分析 |
| 6.3.2 全局变量敏感性检验 |
| 6.3.2.1 小世界网络度 |
| 6.3.2.2 自动痊愈天数 |
| 6.3.2.1 断键重连率 |
| 6.4 信息发布策略仿真分析 |
| 6.4.1 情景设定 |
| 6.4.2 结果分析 |
| 6.4.2.1 政府不公布虚假有利信息 |
| 6.4.2.2 政府只公布处理方案 |
| 6.4.2.3 政府不公布任何消息 |
| 6.4.2.4 政府在不同时间公布真实危机信息 |
| 6.4.2.5 政府在不同时期公布处理方案 |
| 6.4.2.6 组合分析 |
| 6.5 政府关于海砂滥用问题引起的公众恐慌管理措施 |
| 6.5.1 政府禁止发布虚假有利信息 |
| 6.5.2 政府推迟发布真实危机信息的时间 |
| 6.5.3 政府及时发布处理方案 |
| 6.5.4 政府不得保持沉默状态 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 今后的研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 关于海砂滥用问题爆发后舆情传播因素的重要性程度评价 |
| 附录 B 关于海砂滥用事件舆情传播影响因素调查问卷 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
（8）城市居民餐饮浪费行为的心理诱发机制及仿真研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 2 理论基础与文献综述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.2 国内外相关研究综述 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 城市居民餐饮浪费行为心理诱因理论模型构建与量表检验 |
| 3.1 研究变量的选择与界定 |
| 3.2 研究假设 |
| 3.3 理论模型构建 |
| 3.4 研究变量的测量量表 |
| 3.5 正式调研与量表检验 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 城市居民餐饮浪费行为心理诱因模型的实证检验 |
| 4.1 城市居民餐饮浪费行为差异性检验 |
| 4.2 变量间的Pearson相关性分析 |
| 4.3 城市居民餐饮浪费行为心理诱因模型的检验与修正 |
| 4.4 奢侈浪费风气的调节作用 |
| 4.5 假设检验结果与最终模型 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 城市居民餐饮浪费行为诱发机制的仿真研究 |
| 5.1 基于Agent的建模仿真方法介绍 |
| 5.2 ABMS的概念化框架与适用性评价 |
| 5.3 仿真系统概念模型的构建 |
| 5.4 基于BP神经网络的餐饮浪费行为函数拟合 |
| 5.5 基于Netlogo平台的仿真系统设置 |
| 5.6 仿真系统运行结果分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 研究结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 对策与建议 |
| 6.3 本文创新点 |
| 6.4 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介 |
| 学位论文数据集 |
（9）基于智能体的航班延误传播研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 航班延误研究现状 |
| 1.2.2 智能体在民航领域的应用研究现状 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 航班延误传播问题分析 |
| 2.1 航班延误定义 |
| 2.2 航班延误影响因素 |
| 2.3 机场航班延误传播特点分析 |
| 2.3.1 连续航班延误传播 |
| 2.3.2 机场容量不足对延误传播的影响 |
| 2.3.3 过站保障对延误传播的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 智能体基本理论及应用 |
| 3.1 智能体基本理论 |
| 3.1.1 智能体定义 |
| 3.1.2 智能体性质 |
| 3.1.3 智能体结构 |
| 3.1.4 多智能体系统 |
| 3.2 智能体在交通领域的应用 |
| 3.2.1 道路交通领域 |
| 3.2.2 空中交通领域 |
| 3.3 基于Agent研究航班延误传播的可行性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于Agent的航班延误传播模型构建 |
| 4.1 模型整体框架描述 |
| 4.2 航班延误传播相关Agent对象设计 |
| 4.2.1 航班Agent |
| 4.2.2 突发事件Agent |
| 4.3 Agent的自主性行为 |
| 4.3.1 个体对环境的感知 |
| 4.3.2 Agent的行为模式 |
| 4.4 Agent交互机制 |
| 4.4.1 延误控制 |
| 4.4.2 交互规则 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于Agent的航班延误传播仿真实验及分析 |
| 5.1 仿真平台搭建 |
| 5.1.1 仿真界面及模块设计 |
| 5.1.2 仿真例程设计 |
| 5.1.3 仿真算法设计 |
| 5.2 仿真验证 |
| 5.3 不同参数取值对延误的影响分析 |
| 5.3.1 参数取值 |
| 5.3.2 结果分析 |
| 5.4 不同运行环境下的延误控制研究 |
| 5.4.1 正常运行状态下的延误控制 |
| 5.4.2 突发事件影响下的延误控制 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（10）JADE环境下基于多Agent微电网竞价系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究的背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外相关领域研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作及章节安排 |
| 第二章 Agent与多Agent系统的概述 |
| 2.1 Agent理论概述 |
| 2.1.1 Agent的概念与特性 |
| 2.1.2 Agent的结构体系 |
| 2.2 多Agent系统的概述 |
| 2.2.1 多Agent系统的概念与行为方式 |
| 2.2.2 多Agent系统体系结构模式 |
| 2.3 多Agent的通信 |
| 2.3.1 多Agent通信概述 |
| 2.3.2 多Agent通信语言 |
| 2.3.3 多Agent消息传输机制 |
| 2.4 多Agent的协调策略研究 |
| 2.4.1 多Agent协调分类 |
| 2.4.2 多Agent协调方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 微电网中多Agent竞价系统设计 |
| 3.1 微电网的概念 |
| 3.1.1 微电网的定义及结构 |
| 3.1.2 MAS在微电网应用中的组织架构 |
| 3.2 基于多Agent的微电网竞价体系结构 |
| 3.2.1 系统要求 |
| 3.2.2 竞价系统分层结构设计 |
| 3.2.3 多Agent系统服务器架构 |
| 3.3 微电网中Agent内部竞价协作机制 |
| 3.3.1 各Agent之间的协作关系 |
| 3.3.2 多Agent通信机制设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于博弈论的微电网竞价优化策略 |
| 4.1 博弈论 |
| 4.1.1 博弈论相关概念 |
| 4.1.2 古诺模型 |
| 4.2 基于博弈论的微电网竞价系统数学模型 |
| 4.2.1 模型的前提条件假设 |
| 4.2.2 微电网竞价系统博弈模型 |
| 4.3 基于博弈论各Agent竞价流程 |
| 4.3.1 各Agent中的实现利润及出力 |
| 4.3.2 微电网Agent报价与提交发电量的计算 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于JADE平台的微电网多Agent竞价系统仿真 |
| 5.1 JADE平台的介绍 |
| 5.1.1 JADE的基本概念 |
| 5.1.2 JADE的体系结构 |
| 5.1.3 JADE内部包 |
| 5.1.4 JADE中的Agent |
| 5.1.5 JADE中 Agent行为执行 |
| 5.1.6 JADE平台内部的通信 |
| 5.2 JADE中 Agent仿真系统实现 |
| 5.2.1 Agent管理平台的启动 |
| 5.2.2 Agent系统报价过程 |
| 5.3 竞价结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 致谢 |
四、关于Agent的研究（论文参考文献）
- [1]面向复合驱清防垢数据预处理的Agent工厂模式研究[D]. 彭嘉伟. 东北石油大学, 2021
- [2]基于整子多智能体的社会化搜索引擎模型及关键技术[D]. 王梅嘉. 西安电子科技大学, 2020
- [3]基于多代理网络的动态减排博弈研究[D]. 李黎明. 天津大学, 2020(01)
- [4]基于多Agent的星群仿真系统研究[D]. 石子君. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [5]互惠信任对组织内知识传播效率的影响研究[D]. 李宏. 山西大学, 2020(12)
- [6]基于Q-learning的个性化产品供应链Multi-Agent多边协商研究[D]. 徐婷婷. 郑州大学, 2020(02)
- [7]海砂滥用爆发后的舆情传播及政府应急管理[D]. 赵淑媛. 华侨大学, 2020(01)
- [8]城市居民餐饮浪费行为的心理诱发机制及仿真研究[D]. 丁超琼. 中国矿业大学, 2020(01)
- [9]基于智能体的航班延误传播研究[D]. 李晓霞. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [10]JADE环境下基于多Agent微电网竞价系统研究[D]. 宋星星. 南京邮电大学, 2019(03)