合作博弈引论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:施锡铨

出品人:

页数:306

译者:

出版时间:2012-8

价格:38.00元

装帧:平装

isbn号码:9787301210451

丛书系列:21世纪经济学研究生规划教材

图书标签:

• 博弈论
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动态系统中的信息流与控制 一本深入探讨复杂动态系统如何通过信息交换实现自组织与最优控制的前沿著作。 本书旨在剖析信息在驱动复杂系统演化、维持稳定以及实现高效决策过程中的核心作用。我们不再将信息视为被动的描述符，而是将其视为连接系统各组成部分、塑造系统行为的活性要素。通过整合先进的控制理论、信息论以及网络科学的最新成果，本书为研究人员、工程师和高级学生提供了一个理解和设计下一代智能系统的全新框架。 第一部分：信息基础与系统表征 第一章：信息度量与系统状态的融合 本章首先回顾了经典控制理论中状态空间模型的局限性，并引入了基于信息熵和互信息来量化系统不确定性的方法。我们探讨了“经验信息”与“先验信息”在动态系统辨识中的权重分配问题。特别关注了在传感器网络受限或观测噪声较大的情况下，如何利用信息几何的工具来构建更为鲁棒的状态估计器。我们详细分析了高维非线性系统中的“信息瓶颈”现象，即在信息压缩过程中系统关键动力学特征的保留与损失的权衡。 第二章：网络化系统的拓扑与信息传播动力学 本章聚焦于由相互连接的子系统构成的复杂网络系统。我们超越了传统的拉普拉斯矩阵分析，深入研究了异构网络（如权重不一、连接模式复杂）上的信息扩散模型。书中引入了基于多智能体系统（MAS）框架下的“共识达成”问题，但着重于解决非理想信道下的信息同步难题。我们详细推导了在延迟和丢包环境下，分布式观测器收敛性的充分必要条件，并引入了“结构鲁棒性”的概念，用以评估网络拓扑变化对信息流稳定性的影响。 第三章：信息流塑形：从局部交互到全局涌现 信息如何在局部规则下涌现出全局有序行为是复杂系统研究的核心。本章侧重于“自组织”现象的信息论解释。我们分析了诸如蜂群行为、交通流优化等范例，阐释了信息反馈回路（Feedback Loops）如何通过调节信息传输的速率和精度来稳定系统。一个关键的贡献是提出了“因果信息流（Causal Information Flow）”度量，它量化了系统中不同节点间信息对系统未来状态的真实驱动力，而非仅仅是相关性。 第二部分：信息驱动的控制设计 第四章：基于信息约束的最优控制 传统的哈密顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程在处理高维或部分可观测系统时面临维度灾难。本章提出了一种信息约束下的随机最优控制新范式。我们探讨了在固定的带宽限制或有限的通信预算下，如何设计控制律以最小化性能代价。这涉及到对“信息成本”的显式建模，例如，决策者需要决定何时花费能量或带宽去获取更精确的信息，以及何时依赖不完全信息做出次优决策。书中详细阐述了适用于连续时间和离散时间系统的动态规划近似算法。 第五章：分布式信息协同与去中心化决策 在大型分布式系统中，集中式控制器往往不可行或不可靠。本章的核心在于构建无需中央协调器的分布式控制策略。我们着重介绍了基于局部信息交换的鲁棒控制设计。这包括了分布式模型预测控制（DMPC）的变体，其中每个智能体仅依赖于其邻居提供的信息来预测和优化其未来行动。关键的技术点包括：如何设计高效的“信息摘要”机制，确保传输的数据量最小化，同时最大化对全局性能的贡献。我们还讨论了如何通过信息隔离（Information Isolation）来增强系统的抗攻击能力。 第六章：信息滤波与自适应控制器的融合 当系统模型本身随时间变化或未知时，信息获取变得更加关键。本章将卡尔曼滤波（或扩展的粒子滤波）的先进变种与自适应控制算法相结合。我们探索了如何利用信息量的大小来动态调整自适应增益。例如，当信息不确定性（如协方差矩阵的迹）较高时，控制器应采取更保守或更具探索性的策略。我们引入了“信息增益调度”的概念，使得控制器能够实时地在“探索”（获取新信息）和“利用”（根据现有信息控制）之间进行智能切换。 第三部分：前沿应用与挑战 第七章：复杂系统中的信息隐私与安全 随着系统互联性的增强，信息泄漏和恶意篡改的风险日益增加。本章从控制理论的角度审视信息安全问题。我们分析了“信息泄露对稳定性”的影响，探讨了在数据共享环境中如何应用差分隐私技术来保护敏感状态信息，同时保持控制性能的可接受范围。书中还详细分析了针对传感器读数或通信链路的对抗性攻击，并提出了基于信息冗余和验证机制的防御策略。 第八章：能源与信息流的耦合优化 在物联网（IoT）和边缘计算场景下，控制的有效性与能源消耗直接相关。本章研究了如何将信息处理、传输的能源消耗纳入到整体的优化目标中。我们提出了能量-信息联合优化框架，旨在找到最小化任务完成时间的同时，限制信息处理和通信的累计能耗的最佳控制策略。这涉及到对射频传播模型和计算负载的精确建模。 结语：面向未来智能体的设计原则 本书最后总结了信息驱动控制设计的通用原则，并展望了该领域未来的研究方向，特别是与人工智能（AI）和强化学习的深度交叉点，强调如何利用信息度量来指导模型无关（Model-Free）学习过程，从而构建更具认知能力的下一代动态系统。 本书特点： 理论深度与实用性并重： 提供了严格的数学证明，同时配有丰富的仿真案例和工程实例，便于读者理解抽象概念在实际问题中的应用。 跨学科融合： 成功整合了控制论、信息论、网络科学和优化理论的前沿成果。 前瞻性视角： 重点讨论了当前研究热点，如信息瓶颈、分布式隐私保护以及能效优化。 目标读者： 控制理论、系统工程、通信工程、计算机科学（特别是机器人学和分布式计算方向）的研究人员、研究生以及对复杂系统设计感兴趣的工程师。

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书确实不错，当前市面上讲解合作博弈最深入浅出也最全面的一本了。

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老师写此书 用尽心思 修改了不少国外书上错误的证明；序言也是一绝

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内容新

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老师写此书 用尽心思 修改了不少国外书上错误的证明；序言也是一绝

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基本是branzei与tijs那本第二版的解析，做很多分疏，使原书更易理解。模糊博弈与多选择博弈是经典文献未曾有。并纠正原书证明上的错误。极有价值。虽说是为经管学生写的，但抽象程度相当高。此书对理解合作博弈很有帮助，推荐。