本文研究的重点是将Agent技术与水上交通运输相结合，提出了一种基于Agent的船舶模型，以便用于船舶密度大的航行环境的再现、理解和安全评估。主要内容包括以下几个方面： 1)船舶智能体分析了传统的基于数学建模方法在水上运输系统中的不足，结合智能体的特点，对船舶智能体进行了抽象描述，并基于此构建了船舶智能体的基本结构。 2)基于语义网络的案例库模型的建立智能体的知识是船舶智能体行动决策的前提，是智能体间交互协作的桥梁，智能体最后的执行器也是通过知识的匹配产生。本文在分析了传统的知识组织方式的不足后，用语义网络的方法组织了船舶智能体的案例知识库旨在解决多船间复杂的会遇局面。 3)提出一种用碰撞危险度表示案例元节点权重的案例匹配方法。本文将案例分为通用案例和原子案例，通用案例由原子案例组成，通用案例的匹配通过相似度计算得出。在计算通用案例相似度时通过计算分解的原子案例相似度之和得出，在计算原子案例的权重时用碰撞危险度来表示。