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本文对Agent的基本理论、学习机理、交互机制等进行了较深入的研究，构建了基于Agent的虚拟企业联盟系统。本文的主要研究内容如下：
1.在系统分析现有研究成果的基础上，明确界定了Agent的内涵，从微观角度对几种Agent内部结构类型作了分析与比较，从宏观角度阐明了Agent组织的结构、形成及演化。此外还阐释了Agent思维状态的要素、模型以及Multi-Agent联合思维状态。
2.分析了协作、协调、协商等Agent交互手段，重点讨论了合同网协议、黑板模型，对协商过程、协商模型进行了详细的分析。在此基础上建立了基于合同网的合作联盟模型，对联盟的管理和运作进行了较为深入的研究。
3.从学习的一般性概念入手，研究了学习的信息加工模型以及学习的系统模型，阐释了几类主要的机器学习策略。对强化学习进行重点研究，详细地分析了强化学习的原理，并在Agent个体强化学习算法的基础上，研究了Multi-Agent合作强化学习算法。
4.在理论研究的基础上，构建了基于Multi-Agent的虚拟企业联盟系统，并对“学习”在各个模块中的运用作了详细的分析。