关键词：自组织 多agent系统 智能控制与决策 环境 作用力机制 

摘要：提出了一个基于自组织多Agent系统的智能控制与决策模型，它是一种基于行为主义的智能控制与决策模型，由环境和自组织多Agent系统两大部件构成，分别通过环境的定义、环境的识别、多Agent控制与决策过程以及多Agent控制与决策输出4个基本步骤来完成建模工作．该模型可以灵活地选择多种算法进行具体的实现工作，文中给出的算法是一种基于作用力机制（物理激励）的多Agent控制与决策算法，该算法是通过模仿经典物理学理论中的万有引力定律，将多Agent系统中的自组织交互过程转化为相互的作用力，并通过交互作用力的大小和方向体现多Agent之间的交互机制，充分利用了多Agent系统的群体决策优势．测试实验结果表明，该模型具有较好的应用效果并且其系统能量在Agent数目为300、迭代次数超过80次时具有稳定性．

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