何广

摘要：本文介绍如何巧妙地应用多智能体网络来解释运筹学图与网络分析教学中有关图的一些概念，比如：连通性，度，支撑树等，从而使得我们的教学更加生动与形象，同时也使得学生对这些概念的理解更加深刻。

Abstract： This paper introduces how to use multi-agent networks to explain some concepts related to map graphs such as connectivity， degree， support tree in the teaching of operational research map and networks analysis， which makes our teaching more vivid and image， and also makes students understand these concepts more deeply.

关键词： 联通图；支撑树；多智能体

Key words： connected graph；support tree；multi-agent

中图分类号：TB114.1 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）21-0238-02

0 引言

运筹学作为科学名字最早出现在20世纪30年代末，那时候的运筹学可以说就是战争的“工具”，当时中英美借助运筹学的思想，强有力的打击了德意日三国，为二战的胜利奠定了基础。二战胜利后运筹学被广泛的应用到工农业生产的各个领域，大大的提高了我们的生产效率，这也促使近几十年运筹学获得了空前的发展。图与网络分析作为运筹学的一个重要分支，现如今已被广泛的应用到物理、化学、控制论、信息论，科学管理、电子计算机等各个领域[1]。在实际生活、生产和科学研究中，有很多问题可以用图论的理论和方法来解决。因此在运筹学的教学中如何能够使学生更加深刻的理解图与网络分析就显得尤为重要。在该章节的教学中引用一些更实际的网络的例子来解释有关网络的概念无疑能够使教学更加生动易懂。而多智能体网络是近20年控制领域的研究热点[2]，利用多智能体网络来解释图的有关概念既能拓广学生的视野，又能使学生更容易理解，从而调动学生的学习积极性，进而使得我们的教学效果得到大幅度提高。

1 多智能体网络与图