本书在介绍人工智能基础和分析电信网路由选择方法的演化的前提下，提出基于多Agent系统和神经网络预测的网络智能路由资源分配方法，以提高网络接通率、平衡网络负荷。
仿真表明，该方法良好的分布特性和智能决策能力使之在接通率和负荷平衡方面优于美国电报电话公司使用的实时网络路由选择方法和加拿大电信使用的动态控制路由选择方法。
接着，讨论了人工智能、认识论、面向对象和思维的关系。分别以书法风格的形成和心电图识别为背景，提出艺术创作与波形识别这两个形象思维的基本问题，以图探索智能模拟的更广泛而深入的内容。
本书可供广大从事通信工程、网络设计与人工智能的科技人员使用，以及有关院校师生学习参考。

**章 绪论
引言
人工智能简史
人工智能的几个学派
分布式人工智能
对象
混沌动力学与神经网络
人工智能在网络管理中的应用
小结
参考文献
第二章 多Agent系统
引言
Agent的智能
多Agent系统
协商
Agent标准
Agent的移动性
Agent的混沌动力学特性
网络管理中的Agent
小结
参考文献
第三章 混沌神经网络模型和递归神经网络结构
混沌神经网络模型
递归神经网络
小结
参考文献
第四章 电信网络由选择方法的演化
电信网概述
长信网路由选择一般规则
静态路由方法
基本动态路由方法
基于行为的路由选择
我国在路由选择方面的工作
问题分析
小结
参考文献
第五章 智能路由选择方法
引方
网络模型
系统方案
概率模型
用户接口
类及其层次结构
类的方法和属性
Agent通信原语
仿真结果
突出事件及其导致的过负荷
小结
参考文献
第六章 人工智能、认识论、面向对象和思维
第七章 形象思维问题的探讨
第八章 结论和展望
附录 基于对策论的资源冲突决策