目前,船舶正向着快速化、大型化、专门化、高自动化和智能化的方向发展,如何确保航行安全,提高经济效益,降低燃料费用,减少人员编制成为航海领域研究的主要目标。其中,船舶避碰问题也一直是船舶自动化研究中的一个热点和难点问题。随着智能信息处理技术的发展,越来越多的新技术、新思想和新方法可以应用到船舶避碰问题的研究中来。多年来,人们曾经采用了各种各样的技术和方法对避碰问题进行了较为深入的研究,研究的内容大致可分为以下两个主要的方面:基于船舶避碰学原理的船舶避碰问题研究和基于自动决策系统的船舶避碰问题的研究。然而,多年来,对船舶避碰问题的研究并没有形成体系化,至今还没有一个船舶自动避碰决策系统可以应用于实际航海当中。以往的研究大部分是从本船的角度出发,以利己为目标来进行避碰决策的研究,而且并没有充分利用船舶间的信息交互功能,从而导致产生的避碰方案可能会存在一定的冲突或者不协调,并不能够被所有船舶所接受,也不能很好地解决当前的避碰问题,甚至在方案的执行过程中会形成更为危险的会遇局面。因此,借助于目前船舶间的信息交互能力,从多船构成的避碰联盟的角度和利益出发,来对制定避碰方案的策略和方法进行研究,应该更具合理性和实用性。本文从在社会学、人工智能和软件工程等领域已经作了深入研究的智能主体(Intelligent Agent)入手,在已经建立起来的多Agent船舶避碰决策支持系统(SCA-MADSS)的基础上,对多Agent规划(或多主体规划)方法进行了研究和实现。通过对船舶避碰过程的分析,设计了船舶避碰计划的表示形式,确定了避碰计划的解搜索空间,并依据专家经验建立了避碰计划的评估标准(即偏好函数),以实现避碰计划的排序和优选。在此基础上,提出了三种多Agent规划算法,即以利己为目标的分布规划算法,以互利为目标的集中规划算法和以互利为目标的协商规划算法,并讨论了各个算法的优缺点。同时,在SCA-MADSS平台上对以上三种规划算法予以实现,并通过若干运行示例对该三种规划算法的运行性能和解决问题的功效进行了分析与比较。实验结果表明,采取多Agent规划方法进行船舶避碰决策,不仅是必要的,也是可行的。较传统的单船决策系统(如专家系统)而言,多Agent规划方法从整体利益出发来求解船舶避碰问题,所获得的避碰方案存在冲突的可能性较小,更能够被大多数船舶所接受,因此更具实用性。