Agent与多Agent技术是一种有效解决复杂分布式系统问题的方法。本文将Agent与多Agent理论用于洪水预报系统的研究,重点研究分析系统的体系结构、基于BP-GA混合算法的预报模型、Agent间通信及协作等热点和难点问题,并以渭河流域洪水数据资源为基础,探讨开发基于多Agent的洪水预报系统的一系列关键技术。该系统为洪水调度、灾情评估、辅助决策提供先进准确智能的决策依据。论文主要的研究工作和取得的成果如下:(1)通过分析洪水预报系统应具有的特性与结构,构建了基于多Agent的洪水预报系统的体系结构,给出了系统的整体结构与预报节点MAS结构。将整个系统抽象为界面Agent、管理Agent、信息Agent、预报Agent和结果集成Agent等具有分布特性多个Agent,通过彼此间的协同工作,完成统一的预报任务。(2)将人工神经网络及遗传算法引入洪水预报,建立了基于BP-GA混合算法的洪水预报模型,并应用于具有独立自主功能的Agent中,有机的将神经网络预报的准确性与Agent的分布性结合到一起,提高了系统的适应性与预报的合理性。将各预报Agent的预报结果集成到一起,解决了单一Agent不能同时考虑各方面因素的缺点,使系统内部结构的信息交换成为可能,增强了预报的准确率,具有良好的开放性和自适应性。(3)利用Java程序设计语言结合多Agent开发平台JADE,设计出了基于多Agent的洪水预报系统。利用多Agent系统对复杂问题的分解、抽象和组织功能,将复杂的预报系统分解成多个相互协作Agent单元,很好地实现了模块独立思想。同时,采用ACL通信语言进行Agent间的消息通信,提高了系统并行处理问题的能力。该系统实现的功能包括:数据管理、流域查询、属性数据管理、洪水预报和用户管理等。本系统的开发,为今后渭河流域水利部门及水利工作者提高工作效率,实现防灾减灾,提供了有利的参考。(4)充分利用渭河流域历史洪水数据资源,运用仿真平台对系统进行了仿真。仿真结果表明,预报误差低于6.09%,合格率达到92.4%以上,说明系统具有较高的预报精度。