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多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）通过建立一种有效的协作机制，使得相互独立、功能简单的智能个体协作完成复杂的目标任务。MAS技术已广泛应用于智能交通的建模、机器人足球比赛、多无人机协同侦察与作战等领域。协作机制是MAS的关键研究问题之一。因此，对MAS协作问题的研究具有重要的理论意义和应用价值。本文主要研究多智能体分布式情况下的动态协作机制，主要研究工作如下：1）通过对多Agent协作机制的研究，构建了适用于动态开放环境的基于规划和协商的多Agent协作模型；2）研究多Agent协作规划方法，对已有的局部规划方法进行改进，提出了结合规划预测的Agent规划方法，并进行相关算法设计；3）在多Agent规划中，为了考察规划结果的优劣，给出了路径规划的行为效用评估方法，可作为解决路径规划后的冲突消解问题的依据；4）设计了多Agent协作规划框架，给出基于监听的冲突检测机制和冲突协商解决流程，通过典型冲突场景实验验证了冲突消解算法的有效性。本文采用Java编程语言，在Eclipse平台下了编写智能体的规划算法，以及冲突消解等算法；将论文研究成果应用于二维平面内无人控制设备的协作，构建协作模型仿真平台。在实验平台之上，多Agent状态预测、路径规划以及冲突消解都取得较好的实验结果，验证了所设计的模型和算法的有效性。论文研究工作的新颖之处在于给出了结合预测的智能体规划方法，对已有局部路径规划算法进行了改进，在增加规划智能性的同时提高了反应速度；给出了基于监听的冲突检测方法，设计了冲突协商解决算法；设计路径规划的行为效用评估方法，可提高智能体冲突消解的能力。