污水处理是一个大型工业过程,其内部各处理环节反应机理复杂,并且动态性、非线性、多变量、随机性等特点,传统的污水处理厂依靠人为经验,多采用常规的仪表监控,各处理系统分散,综合管理效率不高,当入水水质和水量发生不规律性波动性变化时,难以实时有效保证系统全局稳定性和最优运行和出水达标排放,或者为保证出水质量而降低能源和资源的有效利用率造成不必要的浪费。近年来,相关学者已经提出和应用人工智能辅助的控制方法解决污水处理系统全局控制问题,例如专家系统、人工神经网络、数据挖掘等,但仍然在全局动态优化方面存在诸多亟待解决的技术问题。本研究在较全面分析近几年来国内外污水处理领域人工智能技术应用研究现状,针对目前技术问题和需求提出并构建了基于Agent和MutltiAgent System(MAS)理论的分布式智能化污水处理系统,通过对控制任务分布式划分设计出7种具有独立思考运行能力的Agent子系统,采用特定的Agent子系统完成具体的控制工作,通过Agent子系统间的通信和协调使系统基本实现了控制的智能化。同时,利用仿生学相关成果,将蚁群决策算法引入到MAS系统中,并设计了基于随机扰动蚁群的控制决策方法,具体描述了改进蚁群算法任务求解的过程,较好的满足了MAS系统中控制任务分配功能。最后通过对模糊控制理论的研究,建立基于MAS理论的针对工业废水臭氧氧化过程的Agent控制系统,并采用模糊控制方法予以实现,将其应用于某石化废水中式处理系统的特定控制环节,仿真结果显示出较强的稳定性,验证了基于MAS理论的分布式智能化污水处理系统在实际控制过程中的可行性和适应性。