Computational Intelligence for Agent-based Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Lee, Raymond S. T. (EDT)/ Loia, Vincenzo (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:129

装帧:

isbn号码:9783540731757

丛书系列:

图书标签:

• 计算智能
• 多智能体系统
• 人工智能
• 机器学习
• 优化算法
• 复杂系统
• 自适应系统
• 建模与仿真
• 分布式人工智能
• 行为建模

《多智能体系统中的复杂性与演化动力学》 本书概述 本书深入探讨了多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）领域中一个核心而复杂的交叉学科问题：智能体间的相互作用如何导致宏观层面的复杂涌现行为，以及这些行为如何驱动系统的长期演化与适应性。我们避开了对单一智能体决策算法的传统聚焦，转而将重点放在智能体群体内部的动态关联、通信结构、以及由此产生的集体智能与失稳机制上。 本书旨在为研究人员、高级工程师以及研究生提供一个坚实的理论框架和丰富的案例分析，用以理解和设计那些由大量自治实体构成的复杂自适应系统。我们认为，理解“涌现”（Emergence）是掌握现代智能体系统的关键，而涌现的本质在于系统内部的非线性反馈回路和信息流的结构化限制。 第一部分：复杂性基础与系统建模 本部分奠定了理解多智能体系统复杂性的数学和概念基础。我们从经典的元胞自动机（Cellular Automata）模型出发，逐步过渡到更具现代意义的基于实体的异构智能体模型。 第一章：复杂系统的基本拓扑与度量 本章首先回顾了复杂性科学的核心概念，如自组织、临界性（Self-Organization and Criticality）。我们详细分析了如何使用图论工具（如网络中心性、集群系数、小世界属性）来定量描述智能体间的连接结构。重点讨论了网络拓扑对信息传播速度和鲁棒性的影响。我们引入了信息熵和相互信息量在评估系统不确定性和信息冗余度中的应用，为后续的集体决策分析奠定基础。 第二章：异构智能体动力学与相互作用力 现代MAS往往由具有不同能力、目标和学习速率的智能体组成。本章侧重于异构性如何引入额外的动力学复杂性。我们构建了基于微分方程和随机过程的交互模型，用以描述智能体间的影响力传递。特别关注了“意见极化”（Opinion Polarization）和“群体锁死”（Ensemble Lock-in）等现象的数学表述，以及如何通过引入“噪声”或“突变”来维持系统的探索能力。 第三章：分布式协调与冲突解决的内在机制 协调是多智能体系统的核心挑战。本章不讨论中心化的协调机制，而是深入探究自下而上的、仅依赖局部通信的协调方案。我们分析了基于势场（Potential Fields）的方法在避障和目标汇聚中的局限性，并重点介绍了“虚拟结构”（Virtual Structure）方法在动态环境下的适应性。针对冲突解决，我们引入了基于机制设计理论（Mechanism Design Theory）的局部博弈模型，探讨在信息不完全的情况下，智能体如何通过预设的激励机制收敛到全局次优甚至最优的局部均衡。 第二部分：学习、演化与群体智慧的涌现 本部分将视角从静态的系统结构转向动态的演化过程，探讨智能体如何通过学习和自然选择机制来适应环境并产生超越个体能力的群体行为。 第四章：基于群体反馈的学习范式 传统的强化学习（RL）关注单个智能体的策略优化。本章则专注于群体反馈（Population Feedback）对学习过程的塑造。我们探讨了群体选择（Population Selection）机制在进化算法中的作用，特别是如何将最优策略的“基因”在种群中进行传播和变异。我们详细分析了“社会学习”（Social Learning）的效率与代价，包括模仿（Imitation）、教唆（Tutor/Tutee）关系对收敛速度的影响。 第五章：复杂环境下的适应性与稳健性 在一个时变或部分可观测的环境中，系统的稳健性至关重要。本章引入了生态学中的概念，将多智能体系统视为一个生态系统。我们分析了系统对外部扰动（如智能体故障、环境突变）的抵抗力，即韧性（Resilience）的量化指标。通过构建基于适应性网络（Adaptive Networks）的模型，展示智能体如何动态地重构连接以优化信息流和资源分配，实现长期的生存与繁荣。 第六章：集体决策与集体判断的偏差 群体决策是智能体系统产生“智慧”的直接体现，但它也易受系统性偏差的影响。本章深入研究了信息级联（Information Cascades）和羊群行为（Herding Behavior）的形成条件和传播路径。我们使用贝叶斯推理框架来建模智能体的信念更新过程，并量化了当智能体倾向于过度依赖观察到的群体行为而非私人信息时，系统整体判断的失真程度。讨论了如何设计“信息多样性”的激励机制来打破信息级联的负面影响。 第三部分：跨尺度分析与应用挑战 本部分将理论模型应用于实际工程和科学问题，并展望了未来研究的方向。 第七章：跨尺度耦合：从局部规则到宏观模式 多智能体系统的挑战之一在于连接不同时间尺度和空间尺度的动力学。本章关注多层网络模型（Multi-Layer Networks），其中每一层代表不同类型的交互（例如，物理连接层、信息交互层、资源共享层）。我们分析了层间耦合的强度如何导致新的相变，并探讨了如何通过精细调控跨层依赖性来抑制有害的宏观振荡或模式形成。 第八章：大规模系统的可扩展性与去中心化验证 将实验室模型扩展到数万乃至数百万个智能体的实际应用场景（如智能电网、交通流管理）带来了严峻的工程挑战。本章的核心在于可扩展性（Scalability）。我们探讨了如何利用分解（Decomposition）和降维（Dimensionality Reduction）的技术来分析超大规模系统。此外，本章详细讨论了在缺乏全局可信度的环境中，如何建立去中心化的验证与审计机制，以确保智能体集体行为的安全性与合规性。 第九章：前沿议题与开放性问题 本书最后总结了当前领域内尚未解决的关键难题，包括：如何正式证明复杂自适应系统的目标收敛性（Goal Convergence）；在资源受限的联邦学习（Federated Learning）情境下如何维持群体决策的质量；以及对“涌现的意图”（Emergent Intentionality）进行形式化描述的哲学与工程挑战。 结论 本书强调，理解和控制多智能体系统的关键不在于设计“完美”的个体，而在于理解交互结构、反馈延迟和学习动态如何共同塑造群体行为的复杂景观。它为读者提供了一套分析工具，用以解构那些在看似无序的局部交互中诞生出的有序或失序的宏观现象。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆