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本文研究基于广义粒子模型的分布并行智能处理的理论和方法。通过引力场中广义粒子的运动学和动力学模型，研究复杂环境和复杂交互模式下群体智能的演化机制，建立个体微观行为与群体宏观智能之间的关系模型，研究基于广义粒子模型的分布并行智能处理算法，以及它们在网络和多Agent系统中的应用。广义粒子模型理论和方法是对弹性网络理论和方法的重要扩充和发展，它不同于目前在分布并行计算和多Agent系统中采用的符号逻辑、模糊逻辑、遗传算法、人工神经网络、对策论、蚂蚁模型等方法。
全文以课题研究的先后顺序为主线。首先，提出了广义粒子模型方法的前身——交叉复合弹簧网络(crossbarcompositespringnet(CCSN))方法。现有文献上的弹性网络可以看作是交叉复合弹簧网络的特例，而弹簧网络方法在MAS问题求解过程中又能克服弹性网络主要的不足。CCSN由若干个弹簧连接若干个节点组成，每个弹簧有自己的随时间变化的形变属性来代表Agent间各种各样的社会交互行为，CCSN中的复合弹簧比传统的弹性网络中的均匀的橡皮圈有更多的灵活性。一个Agent节点在交叉复合弹簧网络中能够在各种力的合力作用下沿特定的径向轨迹运动，这些作用力包括：(1)对称弹力和非对称弹力；(2)与距离相关的线性、分段线性和非线性力；(3)随时间变化的力。
其次，在对CCSN方法研究的基础上，(1)进一步深入研究弹簧网络节点的粒子特性，从而对弹簧网络进行实质性扩充和发展，得到广义粒子模型(generalizedparticlemodel(GPM))，从而建立新的群体智能模型；(2)将弹簧网络中各种复合弹簧的力学特性，推广到广义粒子模型中粒子所受的各种作用力，研究关于广义粒子模型的演化、学习、交互等动力学的性质；(3)研究广义粒子模型中的粒子的特性及其在分布并行智能处理网络资源分配问题的应用，它比弹簧网络方法在多Agent系统中的分布式问题求解更有普遍性和适用性。
最后，提出了广义粒子模型的三个侧重各不相同的引申模型。(1)我们先侧重于粒子模型方法对价格和需求关系刻画的研究，提出了经济学粒子模型(economicgeneralizedparticlemodel(E-GPM))方法；(2)然后又侧重于粒子模型方法对CDN网络问题求解和博弈关系的研究，改进抽象理论的广义粒子模型方法去解决某一具体实际的网络问题，提出了适用于CDN的博弈粒子模型(gamegeneralizedparticlemodel(G-GPM))方法；(3)最后，侧重于网络实体间社会行为、交互与自治行为的研究，对各种社会交互行为进行分类和量化，引入到粒子模型中，实现对各种社会行为的建模和刻画，提出了另一新的广义粒子模型引申模型——行为粒子模型(coordinationgeneralizedparticlemodel(C-GPM))方法。
总之，本文依次提出了CCSN、GPM、E-GPM、G-GPM、C-GPM方法，各方法的行文思路是：(1)先界定待提出模型方法的问题研究背景；(2)然后提出模型的结构和模型的求解；(3)给出模型正确性、收敛性等理论证明；(4)提出模型算法；(5)用仿真实验测试提出的算法；(6)与其他算法进行比较；(7)给出算法电路结构的模块实现。
理论证明和实验结果表明，提出的一套广义粒子模型的分布并行智能处理理论和方法正确而有效，将为分布并行智能处理提供一种新的模型、理论和方法，解决目前传统的智能处理理论和方法难以处理的某些复杂问题，可广泛应用于计算机网络、信息系统以及其他分布式系统中的问题求解。对于人工智能、知识工程、分布并行计算、信息技术和系统等学科有一定的理论意义和应用价值。