随着Agent技术的不断发展,Agent的应用已逐渐深入到了各个领域。Agent所执行任务的难度以及应用环境的复杂度也在不断增加,单个Agent已经不能满足应用的要求,多Agent系统研究已成为Agent技术的一个重要研究方向。目前多Agent系统成为分布式人工智能领域的一个重要分支,同时也是当今国际上人工智能领域研究的热点问题之一,而多Agent协作问题是多Agent系统研究的核心问题之一。多Agent环境中,Agent的行为选择受到环境中其它Agent行为选择的影响,博弈论为这种相互影响的决策行为提供了很好的数学工具,本文利用博弈论的方法,来研究多Agent的协作问题,具体内容如下:(1)对国内外多Agent协作的研究现状进行综述,介绍了多Agent协作的主要研究内容、目前的热点问题,对已取得成果进行分析,并指出其中存在的不足。(2)介绍了Agent和多Agent系统的相关概念,博弈论的概念及分类,Nash均衡的定义及相关定理。(3)研究了多Agent协作团队的形成问题。针对复杂环境中协作团队容易被打破的问题,提出了一种基于博弈论和信誉值的多Agent团队形成算法,并用惩罚机制对试图退出协作团队的Agent成员进行惩罚,有效地保证了任务执行过程中协作团队的稳定性。(4)研究了多Agent协作任务执行的问题。针对复杂环境中的多Agent团队协作问题,提出了基于博弈论的多Agent协作算法,并利用虚拟行动法来预测团队中其它成员的行为选择策略,使得Agent能够选择更好的行为策略,快速到达平衡。(5)最后,对论文的主要工作进行总结,并阐述下一步的研究工作。