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第1章　问题求解与任务求解1

1.1　问题与任务1

1.1.1　什么是问题1

1.1.2　什么是任务1

1.1.3　问题与任务之间的关系1

1.2　问题求解与任务求解2

1.2.1　问题求解的实现过程2

1.2.2　任务求解的实现过程3

1.3　从问题求解到任务求解3

1.3.1　问题求解与人工智能3

1.3.2　复杂问题的出现4

1.3.3　“分而治之”策略的诞生5

1.3.4　任务求解——问题求解的高级阶段5

1.3.5　问题求解与任务求解的关系6

第2章　智能Agent技术——复杂问题求解的新途径8

2.1 智能Agent8

2.1.1　什么是智能Agent8

2.2.2　智能Agent的特点9

2.2.3　智能Agent的分类10

2.2.4　智能Agent的应用11

2.2　多智能Agent系统13

2.2.1 多智能Agent系统的出现及特点13

2.2.2　智能Agent系统的应用及前景13

2.3　智能Agent技术14

2.3.1　智能Agent技术14

2.3.2　智能Agent技术——复杂问题求解的新途径16

2.3.3　协作问题求解与分布式人工智能17

第3章　动态协作任务求解18

3.1　动态协作任务求解18

3.1.1　动态协作任务求解问题的出现18

3.1.2 动态协作任务求解与分布式协作问题求解的区别18

3.1.3　动态协作任务求解所面临的困难19

3.2　任务求解理论基础21

3.2.1 问题、任务的形式化定义21

3.2.2　问题求解与任务求解过程的形式化描述22

3.2.3　任务分解理论23

3.2.4　任务求解的构造理论25

3.2.5　任务求解描述逻辑27

3.3　协作问题29

3.3.1　什么是协作问题29

3.3.2　个体与协作29

3.3.3　协作、协调与协商之间的联系与区别30

3.3.4　协作问题求解模型31

3.4　组织结构的动态性32

3.4.1　组织与结构32

3.4.2　群体组织33

3.4.3　组织智能的诞生33

3.4.4　动态协作任务求解的组织动态适应性问题36

3.5 时序活动逻辑关系-系统动态特征的描述工具37

3.5.1　时序活动关系37

3.5.2　时序活动关系图39

3.5.3　时序活动逻辑关系和关系图的作用43

第4章 基于智能Agent的动态协作任务求解机制45

4.1　动态协作任务求解机制45

4.1.1　动态协作任务求解机制的内涵及意义45

4.1.2　动态协作任务求解模型46

4.1.3　动态协作任务求解的实现过程48

4.1.4　动态协作任务求解的具体实现阶段49

4.2　面向任务求解Agent结构50

4.2.1　BDI主体简介50

4.2.2　面向任务求解的BDI主体结构51

4.2.3　面向任务求解的BDI主体求解过程52

4.3　基于活动的任务求解实现过程形式化描述53

4.3.1　任务分析阶段53

4.3.2　任务执行阶段55

4.3.3　结果评估阶段56

4.4　动态协作任务求解过程形式化描述57

4.4.1　形式化基础57

4.4.2　任务动态分配阶段58

4.4.3　协作意愿的产生59

4.4.4　协作群体形成60

4.4.5　共同计划的制定64

4.4.6　协作群体行动及结果评估66

第5章 基于智能Agent的动态协作任务求解具体实现机制68

5.1 基于智能Agent的协作机制68

5.1.1　动态协作任务求解的机制内容68

5.1.2　基于智能Agent的协作机制68

5.1.3　协作机制研究简介70

5.2　通信机制70

5.2.1　通信机制包含的内容71

5.2.2　通信语言与协议71

5.2.3　智能Agent的通信方式74

5.3　协商机制74

5.3.1　协商问题的理论75

5.3.2　协商机制75

5.4　学习机制77

5.4.1　智能Agent的学习机制77

5.4.2　智能Agent群体的学习机制78

5.4.3　智能Agent系统的学习机制79

5.4.4　学习的方法81

第6章　系统动态自重构——提高组织动态适应性的新途径82

6.1　系统动态自动重构思想82

6.1.1　现有问题求解系统构造方法的不足82

6.1.2　组织动态适应性问题研究简介83

6.1.3　系统自重构思想提出84

6.2　基于智能Agent的系统自重构方法理论基础84

6.2.1　Agent融合与分解的形式化定义85

6.2.2　基于Agent融合与分解的系统重构的可行性86

6.3　基于智能Agent的系统自重构实现基础87

6.3.1 系统重构控制模型的提出88

6.3.2　组件式BDI主体结构90

6.4　组件式BDI的智能Agent融合与分解94

6.4.1　输入表示94

6.4.2　控制决策98

6.4.3　决策执行100

6.4.4　基于智能Agent融合与分解的系统自重构方法的特点104

第7章 智能Agent信息整合动态协作任务求解系统实现105

7.1　信息整合问题概述105

7.1.1　信息整合的定义及基本功能105

7.1.2　信息整合的四个层面107

7.1.3　信息整合的迫切性108

7.2　信息整合问题分析109

7.2.1　信息整合实现过程分析109

7.2.2　信息整合系统研究简介112

7.3　基于智能Agent的信息整合动态系统分析114

7.4　动态信息整合系统组成及功能介绍117

7.4.1　组的概念及基本结构117

7.4.2　各Agent组功能结构介绍118

7.4.3　几个特殊结构的组功能结构介绍123

7.5　各Agent相互作用关系及表示128

7.5.1　全局数据模型生成过程128

7.5.2　局部数据模型的生成过程130

7.5.3　环境信息控制交互过程130

7.5.4　系统的特点分析132

7.5.5　系统形式化描述的基本概念133

第8章　基于智能Agent的铁路信息整合任务求解机制136

8.1　铁路信息整合国内外研究综述136

8.2　铁路信息资源现状分析138

8.2.1　现有铁路信息资源结构分析138

8.2.2　现有铁路信息资源分布和利用上存在的问题138

8.2.3　铁路信息整合总体功能实现架构140

8.3　基于智能Agent的铁路信息整合总体实现方案142

8.3.1　部、各路局及各站段信息整合中心的功能结构142

8.3.2　基于智能Agent技术的铁路信息整合方案143

8.4　铁路信息整合机制研究145

8.4.1　纵向整合要求实现机制145

8.4.2　横向整合要求实现机制147

8.5　基于智能Agent的数据挖掘在铁路信息整合方案中的实现148

8.5.1　基于智能Agent数据挖掘模型148

8.5.2　数据挖掘在铁路信息整合方案中具体实现150

8.6　基于智能Agent的铁路信息整合方案特点152

结束语154

参考文献155