随着计算机和通信系统的发展，大规模信息系统的协调问题成为新兴的研究热点。基于代理的协调算法，可以应用于竞争系统和合作系统。在竞争的环境中，每个自私的代理的目标是使自己的利益最大化。其中，关键问题是如何在保证个体利益的同时，使系统的利益最大化。典型的算法有Markov对策等基于博弈论的算法。在合作的环境中，虽然每个代理不一定都能够最大化自己的利益，但是通过信息传递算法可以使整个系统的效益达到最大。

随着微型多功能传感器网络的快速发展，无线传感器网络的规模得到了极大的发展，在一个无线传感器网络中，每个网络节点都可以通过其无线传感器以及通信信道进行通信和信号的传输。传统的算法已经无法满足需求，目前应用较多的算法——和积算法(Sum-Product Algorithm，SPA)就是信息传递算法中比较高效的一种。

SPA是Judea Pearl提出的基于多环可信传播模型的立体匹配模型，解决图形模型中的边际分析，可以广泛应用到组合优化、信息编码、人工智能和计算机视觉等多个领域。有关该算法的理论基础研究，文献给出了有环因子图的收敛的充分条件。Rogers等人用SPA协调无线传感器网络中代理的工作。他的工作显示了SPA在大规模系统协调问题中的应用潜力。然而，对于大规模协调系统的应用，算法的收敛速度、资源消耗和鲁棒性是必须考虑的3个重要问题。本文在该算法中引入混沌机制对节点信息进行优化，并且优化了算法的信息传递模型，不仅显著提高了收敛速度，而且大大降低了算法的资源消耗，改善了算法的鲁棒性。