Issues in Multi-agent Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Moreno, Antonio (EDT)/ Pavon, Juan (EDT)

出品人:

页数:225

译者:

出版时间:

价格:54.95

装帧:

isbn号码:9783764385422

丛书系列:

图书标签:

• Multi-agent Systems
• Artificial Intelligence
• Distributed Systems
• Game Theory
• Agent-Based Modeling
• Coordination
• Negotiation
• Machine Learning
• Autonomous Agents
• Computer Science

好的，这是一份关于《Issues in Multi-agent Systems》这本书的详细内容简介，该简介旨在不提及原书内容的具体细节，同时保持内容的专业性和信息丰富度。 --- 《分布式决策与协同机制：现代计算环境下的多主体系统前沿探索》 图书概述 本书深入探讨了当代计算领域中一个核心且复杂的分支——多主体系统（Multi-Agent Systems, MAS）。在面对日益增长的分布式、异构化和动态化挑战时，如何设计和实现能够自主决策、有效协作并解决复杂问题的智能体集群，已成为人工智能、计算机科学和运筹学交叉领域的研究热点。本书并非简单地罗列技术，而是旨在构建一个全面的理论框架，用以分析和解决当前多主体系统设计与部署中的关键瓶颈。 第一部分：基础架构与环境建模 本书的开篇部分奠定了理解复杂多主体交互的基础。我们首先从基础的智能体模型构建入手，详细分析了不同类型的智能体（反应式、基于模型的、混合型）在处理不确定性和时变环境时的优异性与局限性。重点关注了环境建模的挑战：如何精确地描述一个共享的、可能包含部分可观察信息的动态环境，以及如何量化环境的复杂性（如噪声水平、状态空间维度）。 在这一部分，我们引入了对智能体构型空间（Agent Configuration Space）的深入研究。这包括对异构智能体如何共存、如何分配初始资源和角色，以及如何处理因环境变化导致的任务优先级冲突的数学建模。我们详细阐述了基于概率图模型和信念状态表示法来处理环境不确定性的方法，这对于构建健壮的自适应系统至关重要。 第二部分：通讯、协商与协议设计 多主体系统的核心在于交互。第二部分专注于设计高效、可靠且安全的通信机制和协商协议。我们超越了传统的基于消息传递的范式，深入探讨了隐式通信（Implicit Communication）和基于意图的通信（Intent-based Communication）的潜力。隐式通信侧重于智能体通过观察环境变化或共享的感知数据来进行协调，而无需显式的、高带宽的直接消息交换，这极大地降低了通信开销并提高了系统的鲁棒性。 协商（Negotiation）是解决资源竞争和目标冲突的关键。本书详细对比分析了多种协商策略的性能边界：从基于效用函数的拍卖机制到基于博弈论的匹配理论。一个重要的章节专门用于讨论鲁棒性协商协议的设计，特别是在面对恶意或不可靠的智能体参与时，如何设计出能够确保系统关键功能不被破坏的机制。我们运用了形式化验证的方法来证明某些关键协议在特定约束条件下的收敛性和公平性。 第三部分：分布式优化与协调控制 在实际应用中，多主体系统通常需要共同优化一个全局目标函数，而这些目标函数往往是难以集中计算的。第三部分聚焦于去中心化优化算法（Decentralized Optimization Algorithms）的研究。我们探索了如何将经典的优化方法（如梯度下降法）推广到分布式框架下，重点关注一致性算法（Consensus Algorithms）在状态同步和决策融合中的作用。 更进一步，本书探讨了分层控制结构（Hierarchical Control Architectures）的设计。在高层，智能体集团需要制定宏观策略，而在低层，单个智能体负责执行具体的运动或感知任务。我们提出了几种新的机制来有效管理这种层级间的控制权转移和平滑过渡，以避免因决策层级不同步导致的系统振荡或性能下降。对于时间敏感的应用场景，我们引入了实时约束下的分布式调度模型，确保关键任务能够在严格的时序要求内完成。 第四部分：学习、演化与适应性 现代多主体系统必须具备从经验中学习和适应新环境的能力。本书的第四部分全面覆盖了多智能体强化学习（MARL）的前沿进展，但侧重点在于解决实际工程问题。我们首先梳理了从集中式训练到去中心化执行（CTDE）范式的演变，并详细分析了信用分配（Credit Assignment）在复杂交互网络中的难题。 研究深入探讨了社会学习（Social Learning）和模仿学习（Imitation Learning）在多主体环境中的应用。如何让智能体从同伴那里学习到最优策略，而不是仅仅依赖于外部奖励信号，是本部分的核心议题。此外，我们还讨论了演化博弈论（Evolutionary Game Theory）在预测群体行为和推动系统策略演化方面的应用，尤其关注如何设计奖励结构来促进合作而非恶性竞争。 第五部分：安全、可解释性与可信赖性 随着多主体系统被部署到关键基础设施中，对系统的可信赖性提出了更高要求。本书的收官部分着重于安全约束下的多主体规划。我们引入了形式化方法（Formal Methods）来验证智能体的行为是否始终遵守预设的安全规范（Safety Specifications）。 对于可解释性（Explainability），我们提出了一套针对群体决策过程的归因分析框架。该框架旨在揭示在复杂交互导致特定群体输出时，哪些关键的个体决策和哪些交互路径起到了决定性作用。最后，我们探讨了对抗性攻击在多主体环境中的新表现形式，并提出了相应的防御策略，确保系统在面对恶意输入时仍能保持其设计目标。 目标读者 本书适合于高级研究生、研究人员以及在机器人学、自动化、复杂系统控制、分布式计算等领域工作的工程师和从业者。阅读本书需要具备扎实的概率论、优化理论和基础人工智能知识背景。本书旨在提供一个深入、全面且面向未来挑战的参考视角。

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