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    摘要：  当今社会，合作创造价值已经成为各公司，企业，国家发展的一个重要方式。一个很简单的例子，木桶效应。就是指木桶可以承载的水量的多少不在于最长的一根木板而在于最短的一根木板。可见，群体合作的效率不在于个别优秀的个体，而在于个别相对薄弱的部分和总体的平均水平。现如今，群体学习行为是一种常见的学习模式，然而群体学习行为的效率却总受到很多因素的限制，本文基于多Agent对群体学习行为进行建模，分析不同因素对群体学习行为效率的影响，通过学生成绩，群体地位，相互情感等多方便表现出来。建立相对人性化的模型，将人的理性思文作为研究对象，分析基于人的理性情感对学习行为的影响。   26531
    毕业论文关键词： 群体学习；建模；多Agent  
     Group Learning Behavior Modeling and Simulation Based on Multi-agents
    Abstract: In modern society,values resulting from cooperation have been a significant way to develop oneself for all companies、enterprises,and even for countries.Take an simple example,Buckets effect .Buckets effect is defined as ,the capacity of a bucket is decided by the shortest wood ,not the longest one. That is to say,the cooperation efficiency depends on the much weaker proportion and the average level of whole,not excellent inpiduals.Nowadays,cooperation study behavior is a kind of common model.However,the efficiency of cooperation study is limited by too many effects.This paper makes model based on multi-agents,analyses reasons influencing study efficiency,and shows it through testing scores.
    Keywords: Group learning;Modeling;Multi Agent
    目  录
    1  绪论    1
    1.1 引言    1
    1.2选题的背景及意义    1
    1.3 国内外研究介绍    2
    1.4 本文研究工作    3
    1.5 本章小结    3
    2  基于多AGENT的系统建模    4
    2.1群体行为的定义及其在不同领域的研究    4
    2.1.1 群体行为的定义    4
    2.1.2 群体行为不同领域研究    4
    2.2 AGENT的定义及其基本特征    4
    2.2.1 Agent的定义    4
    2.2.2 Agent的基本特征    4
    2.3 MAS的定义和基本特征    5
    2.3.1 MAS的定义    5
    2.3.2 MAS的基本特征    5
    2.4 本章小结    5
    3  学生群体学习行为研究    6
    3.1 引言    6
    3.2 群体学习行为概述    6
    3.3 群体学习行为现状及分析    6
    3.3.1  群体学习行为现状    6
    3.3.2  设计流程    6
    3.4 本章小结    7
    4  基于多AGENT的学生群体学习行为建模与分析    8
    4.1 设计工具    8
    4.1.1  Swarm简述    8
    4.1.2  Swarm思想    8
    4.1.3  Swarm系统结构    8
    4.2 学生AGENT的创建    8
    4.3 AGENT的学术交流目的    9
    4.4 学生AGENT交互的激励因素    9
    4.5 学生AGENT学术交流过程分析    9
    4.6 学生AGENT模型的创建    12
    4.7 本章小结    13
    5  建模仿真实例及结果分析    14
    5.1 仿真实验设置    14
    5.2 仿真结果    14
    5.3 仿真结果分析    16
    5.4 本章小结    16
    6  总结与展望    17
    6.1 总结    17
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