شبکه توزیع هوشمند از بازیگران مختلف، مستقل و تصمیم سازی تشکیل شده است که در یک فضای رقابتی و پویا اهداف خود را دنبال می کنند و با توجه به شناخت خود از محیط انواعی از تعاملات همکاری، تجاری و رقابت را با یکدیگر برقرار می سازد. توانایی پاسخگویی به تغییرات محیط، یادگیری از تجربیات پیشین و اصلاح مسیر حرکت در جهت دستیابی به هدف مورد نظر از ویژگی های بازیگران شبکه توزیع است. در این رساله ساختار چند عاملی و توسعه پذیر شبکه توزیع هوشمند ارائه می گردد که از عاملهای خوداتکا، هدف محور و یادگیرنده ای به نمایندگی از بازیگران مختلف شبکه تشکیل شده است. یادگیری عامل هوشمند در این ساختار با استفاده از روش یادگیری تقویتی مدل می شود و روشی بهینه سازی برای توابع چند متغیره بر همین اساس استخراج پیشنهاد می شود. مدل جامعی از بار الکتریکی مشترکین در فضای رقابتی بازار با در نظر گرفتن تاثیر حضور خرده فروش های رقیب بر تقاضای مشترکین یک خرده فروش، تغییرات قیمت انرژی، تشویقی های پیشنهادی به آنان و جریمه های در نظر گرفته شده برای عدم پایبندی به برنامه های پاسخگویی بار و بر اساس توابع مختلف تقاضا و الاستیسیته دینامیک پیشنهاد می شود که در بهره برداری و مدیریت بهینه شبکه توسط عامل شرکت توزیع و عملیات خرده فروشی توسط عاملهای خرده فروش مورد استفاده قرار می گیرد. یکی از بزرگترین موانع موجود بر سر راه مدلسازی بار مشترکین، مسئله دسترسی به داده های بار آنان است که در این رساله سعی شده است با پیشنهاد تکنیک های داده کاوی و راهکارهای هوشمندانه بر آن غلبه شود. روشی برای تخمین داده های نامعلوم بار بر مبنای تکنیک داده کاوی، تحلیل همبستگی بارها و ایده باس های مجازی به منظور ارتقای دقت برآورد داده های نامعلوم بار مشترکین پیشنهاد می گردد که چالش دسترسی به اطلاعات بار از جهت از دست رفتن داده ها به دلیل نقص فرآیند ارسال آنها و محدودیت دسترسی به نمونه های گذشته را مرتفع می سازد. همچنین به منظور غلبه بر محدودیت تعداد نمونه های موجود از سابقه بار مشترکین، روش پیشنهادی مرکب از روش محاسباتی رگرسیون چند متغیره و توانمندی یادگیری عامل در استخراج مدل بار با حداقل داده های نمونه ارائه می گردد و با پیشنهاد یک تابع پذیرش ساعتی، تاثیر حضور خرده فروشهای رقیب بر پاسخ مشترکین به تغییرات قیمت انرژی پیشنهادی از سوی خرده فروش خود مدل می شود. کاربرد مدل بار بدست آمده در فضای رقابتی خرده فروشی در عملیات خرده فروشی روز- بعد عامل هوشمند خرده فروش در قالب قیمت دهی بر اساس قابلیت یادگیری نشان داده می شود.