人工智能领域的合作分布式问题求解(CDPS,Cooperative Distributed Problem Solving)具有巨大的潜力,但是也面临极大的挑战.从玩偶问题、机器人搬运问题,到今天的诸如飞行交通控制、车辆监控系统等复杂问题,CDPS对合作的处理越来越游刃有余,问题求解的广度和深度有了明显的拓展.但是,现实世界中更多的复杂问题往往涉及人的因素,涉及社会和组织背景,所以CDPS的发展之路仍然任重道远.本文认为,对于这些复杂问题的求解,难以用单一模型描述,用单一算法解决.但是从人工智能传统的符号机制学派的思想出发,通过表达和推理,可以刻画诸如其中的个体的心智状态的细微变化等现象,从而加深理解个体的社会性,深入认识这个问题求解过程,并有助于构建更贴近于实际的、可计算的复杂问题合作分布式求解系统.本文的重点是讨论复杂CDPS系统的构成和运行,特别是其中所体现的社会性问题,目的是构建能解决复杂问题求解的CDPS可计算模型,用于计算机实现.本文的主要工作包括:首先,概述了CDPS的特点、研究现状和难点,指出合作是决定CDPS性能的关键,由此必须深入认识其中的社会性.归纳了当前CDPS领域中处理合作的主要方法,并详细综述了其中的多节点规划方法,以及MAS领域中相关的组织构造方法.指出当前的研究趋势是融合两个领域的研究成果,以处理更为复杂的问题求解,这也是本文的着眼点.其次,讨论了一般意义上的社会性的定义,明确了这个概念的范畴.从AI、DAI、CDPS研究的目标出发,分析了为什么需要研究CDPS的社会性.阐述了社会性研究的三种不同原则,并详细讨论了可计算框架的指导原则,给出发展CDPS社会性需要把握的主旨和方法,以及CDPS社会性的研究内容.最后,针对以缩短时间为首要目标,以节约成本为优化原则,常常有组织因素等复杂背景的快速物资调运问题,阐述了其中所存在的大量社会性特点,描述了基于合弄的快速调运系统的概念框架,并以参与任务招投标的一个投标人为例,讨论了该合弄可能拥有的运输问题规划方案,合弄的内部结构,合弄的裂变规则,投标人角色的表示,角色扮演者的确定,契约的签订等技术细节.