多智能体系统的诞生和发展是分布式人工智能技术和网络技术发展的必然结果。多智能体系统的研究近几年来已经成为基于网络的分布式人工智能的研究热点。其研究的核心问题是一组自治主体间智能行为的协作与协调。合同网协议是由Randall Devis和Reid G．Smith针对任务和资源分配提出的协调策略。基于合同网中任务的产生、分配、管理者及合同者的产生均可以是动态的，其灵活性好。它已经成为多智能体系统协同设计中的重要技术。但经典的合同网协议忽略了主体之间可能存在的矛盾，未考虑冲突的识别和消解，而且，由于所有承包商都可以参加投标，管理器必须评价大量的投标书，合同网通信开销和资源占用都较大。 针对经典合同网协议中的不足，许多研究人员对它进行了改进。之前，大多数研究集中在对静态环境下合同网的改进。而多智能体系统开放性、动态性特征，要求合同网协议用于解决动态环境下的协同问题。因此，动态合同网协议的研究逐渐成为合同网研究中的热点问题之一。 本文首先分析了几种典型的合同网改进方案，并对经典合同网协议和动态合同网协议进行了对比研究。通过实验证明了动态合同网协议与基本动态合同网协议相比其具有的优势。然后、对动态合同网协议进行了全面的分析研究，通过限定信任度的最大最小值和引入挥发机制来实时地调整信任度的值，保证信任度的大小与承包商的能力对应成正比，能有效地提高了系统完成任务的效率，从而实现了对动态合同网协议的改进优化。并最终提出了一种新的动态合同网协议(IDCNP*)。最后进行了多智能体仿真工具的研究比较。选用Repast平台作为本文的仿真平台，通过对Repast平台的扩展，建立并实现了对动态合同网模型改进的模拟平台，并进行了大量相关实验。实验数据表明改进的动态合同网协议能有效地提高整个MAS系统的执行效率。