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随着计算机网络和通信等技术的发展，智能体(Agent)的研究已成为分布式人工智能(DAI--DistributedArtificialIntelligent)研究的一个热点。Agent的理论、技术，特别是多Agent的理论、技术不仅为解决新的分布式应用问题提供了有效的途径，还为全面准确地研究分布式计算系统的特点提供了合理的概念模型，因而被誉为软件领域中一个意义深远的突破。
本文提出了基于工作流控制的多Agent系统(Multi-AgentSystem，MAS)协调机制。目的是通过构建基于元过程的Agent，使单个Agent具有工作流管理功能，以便在群体交互时，充分利用系统资源，解决以往因为单个Agent能力及自私而导致的协调效率低下的问题。本文的主要工作包括：
(1)提出了基于元过程的Agent模型，将工作流管理机制引入到Agent模型的设计中，并详细分析和描述运行Agent、实例Agent的角色定义及功能。
(2)提出基于工作流管理的多Agent协调模型WfMS-MAS，通过实时变换Agent角色，实现同一资源的重用。
(3)提出了评价协调系统的同异反模型。
(4)通过设计机器人足球比赛(RoboCup)，在仿真平台SoccerServer下验证WfMS-MAS模型的有效性并进行了Agent体系结构，底层动作，协调策略，工作流引擎等设计。