An Introduction to MultiAgent Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Michael Wooldridge

出品人:

页数:484

译者:

出版时间:2009-6-22

价格:522.00元

装帧:Paperback

isbn号码:9780470519462

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• agent
• 人工智能
• 美國
• 教材
• CS
• 多智能体系统
• 人工智能
• 分布式人工智能
• 博弈论
• 机器学习
• 规划
• 协调
• 通信
• 建模
• 仿真

探索智能个体协作的奥秘：一本关于群体智能的入门读物 在这个日益互联和复杂的数字时代，我们常常会遇到多个智能体（Agent）协同工作以达成共同目标的情境。从自动驾驶汽车组成的交通网络，到在线游戏中玩家之间的策略博弈，再到金融市场中算法交易者的互动，群体智能（Multi-Agent Systems, MAS）的概念已经渗透到我们生活的方方面面，并以前所未有的速度重塑着世界。本书旨在为读者打开一扇探索这一迷人领域的大门，提供一个全面而深入的入门视角，帮助理解和掌握构建、分析和应用多智能体系统的基本原理和核心技术。 本书不是一本关于“An Introduction to Multi-Agent Systems”这本书本身的介绍，而是深入探讨多智能体系统这一学科的核心内容。我们将从最基础的概念出发，逐步深入到更复杂的理论和技术，让您能够理解智能体之间的交互如何产生超越个体能力的涌现行为，以及如何利用这些行为解决现实世界中的复杂问题。 第一部分：理解智能体与群体——基石的构建 我们首先将为您揭示“智能体”的本质。什么是智能体？它们为何需要智能？它们与传统意义上的程序或系统有何不同？您将了解到，智能体是能够感知其环境，并基于自身的状态和感知信息做出决策，然后采取行动以影响其环境的实体。它们通常具备自主性（Autonomy），能够独立地运行和决策；反应性（Reactivity），能够对环境变化做出及时响应；目标导向性（Goal-directedness），拥有明确的行动目标；以及社会性（Social ability），能够与其他智能体进行交互和协作。 在理解了单个智能体的基本属性后，我们将引出“群体”的概念。当多个智能体聚集在一起，它们不再是孤立的个体，而是构成了一个相互影响、相互作用的动态系统。本书将详细探讨群体智能系统的关键特征，包括其分布式性（信息和控制分布在各个智能体中），涌现性（群体行为可能无法从单个智能体的行为中直接预测），以及复杂性（个体行为的简单组合可能产生非线性的复杂动态）。我们将通过生动的案例，如蜂群觅食、蚁群搬运等自然界的群体智能现象，来阐释这些概念，并展示如何将这些原理应用于人工系统中。 第二部分：智能体间的沟通与协调——协作的艺术 智能体之间的有效沟通和协调是构成一个成功的多智能体系统的关键。本部分将深入探讨智能体如何进行信息交换、协商以及达成共识。 通信协议与语言： 我们将介绍不同层次的通信机制，从简单的消息传递到更复杂的语言和沟通协议。您将学习到，智能体之间不仅仅是传递数据，更需要理解对方的意图、信念和知识。我们将探讨诸如FIPA（Foundation for Intelligent Physical Agents）等标准化通信语言，以及在不同场景下选择合适的通信方式的重要性。 协商与拍卖机制： 在资源有限或存在冲突的情况下，智能体需要通过协商来分配资源、解决分歧。本书将详细讲解各种协商策略，包括基于效用函数的协商、基于规则的协商以及机器学习驱动的协商。此外，我们还会深入探讨拍卖机制在多智能体系统中的应用，如如何设计高效的拍卖规则来促进资源的有效分配，以及如何应对智能体可能采取的欺骗性策略。 协调与规划： 当智能体需要协同完成一个复杂任务时，协调与规划变得至关重要。我们将介绍诸如分布式规划、协调规划以及基于约束的协调方法。例如，在自动驾驶汽车场景中，多辆汽车需要协调它们的行驶路径、速度和变道行为，以避免碰撞并优化交通流量。本书将为您提供理解和设计这些协调策略的理论基础。 信任与声誉管理： 在一个开放的、充满不确定性的多智能体环境中，信任是协作的基础。本书将探讨如何构建信任模型，让智能体能够评估其他智能体的可靠性和意图。您将学习到声誉系统如何帮助智能体识别和避免与不可靠的智能体进行交互，从而提高整个系统的鲁棒性和效率。 第三部分：智能体行为的建模与学习——进化的动力 如何让智能体能够学习并适应不断变化的环境，以及如何有效地模拟和预测它们的行为，是多智能体系统研究的另一核心领域。 智能体行为建模： 本部分将介绍多种建模方法，用于描述和预测智能体的行为。我们将探讨基于规则的模型、基于状态的模型以及基于机器学习的模型。例如，在模拟交通流量时，我们需要准确地建模驾驶员的行为，包括他们的驾驶偏好、对交通信号的反应以及与其他车辆的交互。 强化学习与多智能体学习： 随着人工智能技术的飞速发展，强化学习（Reinforcement Learning, RL）已成为训练智能体采取最优策略的强大工具。本书将重点介绍多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）的挑战和方法。您将了解到，在多智能体环境中，一个智能体的学习过程会受到其他智能体学习和行为变化的影响，这使得MARL比单智能体RL更为复杂。我们将探讨诸如联合动作空间、去中心化执行等概念，以及Q-learning、策略梯度等算法在多智能体场景下的应用。 博弈论基础： 博弈论为分析智能体之间的策略互动提供了强大的数学框架。本书将引入纳什均衡、囚徒困境等基本博弈论概念，并将其应用于理解多智能体系统的纳什均衡解、合作与背叛的动态等。您将学习到如何利用博弈论来预测智能体的最优策略，以及如何设计激励机制来引导智能体朝着期望的方向发展。 进化计算与群体智能算法： 自然界中的进化过程为我们提供了设计智能体群体行为的灵感。本书将介绍遗传算法、粒子群优化等进化计算方法，以及它们在多智能体系统中的应用，例如用于优化智能体的参数、发现最优的群体策略等。 第四部分：多智能体系统的应用与挑战——面向现实的世界 在掌握了多智能体系统的基本理论和技术之后，我们将把目光投向其在现实世界中的广泛应用，并探讨当前面临的挑战和未来的发展方向。 典型应用领域： 您将了解到多智能体系统在众多领域的成功应用，包括： 机器人协同： 如多机器人路径规划、协同抓取、侦察与监视等。 智能交通系统： 如车辆协同驾驶、交通信号优化、需求响应式交通管理等。 能源管理： 如分布式能源系统的优化调度、智能电网的负荷平衡等。 金融交易： 如算法交易、市场模拟、欺诈检测等。 电子商务与推荐系统： 如智能代理在在线购物中的辅助决策、个性化推荐等。 游戏与仿真： 如构建复杂的虚拟世界、模拟社会行为等。 设计与实现中的挑战： 我们还将深入探讨在实际构建和部署多智能体系统时遇到的挑战，例如： 可伸缩性（Scalability）： 如何处理数量庞大、交互复杂的智能体群体。 鲁棒性（Robustness）： 如何保证系统在面对智能体故障、环境变化或恶意攻击时的稳定性。 安全性（Security）： 如何防止智能体被恶意篡改或滥用。 可解释性（Explainability）： 如何理解和解释复杂群体行为的产生机制。 伦理与社会影响： 随着多智能体系统能力的增强，我们需要认真考虑其对社会伦理、就业以及人类角色的潜在影响。 前沿研究方向： 本书的最后部分将展望多智能体系统领域的未来发展，包括但不限于： 人机协同（Human-Agent Collaboration）： 如何让人类智能体与人工智能体更有效地协作。 社会智能体（Social Agents）： 研发能够理解和模拟人类社交行为的智能体。 具身智能体（Embodied Agents）： 将智能体置于物理世界中，使其能够通过感知和行动来学习和交互。 联邦学习与分布式AI： 探索在不共享原始数据的情况下进行模型训练的方法。 本书的写作风格将力求清晰易懂，同时又不失严谨和深度。我们将在理论讲解中穿插大量实际案例和思考题，鼓励读者主动思考和探索。无论是对计算机科学、人工智能、工程学、经济学还是社会科学感兴趣的读者，本书都将为您提供一个坚实的起点，帮助您理解和驾驭这个由智能个体协作构成的复杂而迷人的世界。通过阅读本书，您将不仅能够掌握多智能体系统的理论基础，更能激发您在这一前沿领域进行深入研究和创新的热情。

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课程结束的时候突然顿悟了，很有意思的编程思想，感觉方法上有待深挖，不能只是强化学习那一套

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生活依旧，只是物是人非。

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