本文提出多 Agent 系统分布式问题求解的一种新的广义粒子模型，将复杂环境下多 Agent 系统资源分配和任务规划的优化问题，转变为广义粒子模型中的粒子运动学和动力学问题1。广义粒子模型所面向的复杂环境包括：多 Agent 系统中各 Agent 具有不同的个性和自治性；Agent 之间存在随机的、并发的、多种类型的交互行为；各 Agent 追求不同的优化目标；以及环境中的拥塞、代谢、故障、优先度等随机的突发的或者间歇的因素。本文讨论了广义粒子模型和多Agent 系统分布式问题求解的关系，提出了广义粒子模型的数学物理模型和分布并行算法，并且证明了它们的可行性、收敛性、稳定平衡性等基本性质。通过复杂环境下多 Agent 系统资源分配和任务规划问题的大量实验，并且与其他著名算法进行比较，证实了广义粒子模型方法的有效性及其特点。