多Agent技术在先进制造中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:张洁

出品人:

页数:372

译者:

出版时间:2004-10-1

价格:48.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030142689

丛书系列:863现代集成制造系统技术丛书

图书标签:

• 多Agent系统
• 先进制造
• 智能制造
• 分布式人工智能
• 协同制造
• 工业机器人
• 生产调度
• 优化算法
• 复杂系统
• 建模与仿真

好的，这里有一份图书简介，主题是关于“多智能体系统在现代工程与复杂系统管理中的前沿应用”，内容详尽，完全避开了您提到的“多Agent技术在先进制造中的应用”这一特定领域。 --- 书名：智能系统互联与决策优化：多智能体系统在前沿工程与复杂环境中的架构与实践 图书简介 聚焦前沿：超越传统控制论，迈向自主协同的智能生态 本书深入探讨了多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）这一跨学科领域的核心理论、关键技术及其在复杂、动态环境中的前沿应用。与传统的集中式控制或单一智能体方法不同，本书的重点在于构建一个由多个自主、协作、甚至竞争的智能实体构成的分布式智能系统。这些智能体通过本地决策、信息交互和协商机制，共同实现全局目标，从而展现出卓越的鲁棒性、可扩展性和适应性。 本书旨在为系统架构师、高级工程师、算法研究人员以及希望将下一代智能技术应用于复杂基础设施和环境管理领域的专业人士，提供一套全面且深入的技术蓝图和实践指南。 --- 第一部分：多智能体系统理论基础与核心范式 本部分奠定了理解现代多智能体系统的理论基石，侧重于构建智能体行为模型的数学框架和交互协议的设计。 第一章：智能体概念的演进与系统架构 本章首先界定了现代智能体的关键属性——自主性、反应性、主动性和社交性。随后，详细解析了构建多智能体系统的基本架构模型，包括集中式协调、完全分布式协调以及混合型（分层）架构的优劣对比。重点讨论了基于软件定义网络（SDN）或边缘计算（Edge Computing）环境下的智能体部署策略，强调了资源受限环境中智能体间通信负载的优化问题。 第二章：智能体的学习与决策机制 深入分析了驱动智能体行为的核心算法。这包括经典的基于规则的推理、基于效用的决策（Utility-based Decision Making），以及在处理不确定性和大规模状态空间时的现代强化学习（RL）范式。特别关注多智能体强化学习（MARL）的收敛性分析、信用分配（Credit Assignment）问题，以及如何在部分可观察的马尔可夫决策过程（Dec-POMDPs）框架下设计高效的联合行动策略。 第三章：通信、协作与协商的博弈论基础 协作与冲突是多智能体系统的本质。本章从博弈论视角切入，讲解了智能体间如何进行信息交换和目标对齐。内容涵盖了： 1. 协议设计： 异步与同步通信协议、基于拍卖的资源分配机制（如英式、荷式拍卖）。 2. 信任与声誉模型： 在信息不完全或存在恶意行为者（Byzantine Agents）时，如何构建和维护智能体间的信任度量体系。 3. 社会契约与规范： 探讨如何通过预定义的“社会规范”来约束智能体的局部行为，确保系统整体的合规性与安全性。 --- 第二部分：前沿应用领域与系统实现 本部分将理论与实践紧密结合，详细阐述了多智能体系统在非制造领域的关键应用场景，展示了其解决高维度、高动态性问题的强大能力。 第四章：智能电网与分布式能源管理 在分布式能源（DERs）普及的背景下，传统中心化的电网控制面临巨大挑战。本章聚焦于如何利用MAS实现电网的自愈、韧性与优化调度： 1. 微电网的自主协调： 智能体如何实时平衡本地发电与需求，实现孤岛模式下的稳定运行。 2. 需求侧响应（DR）： 智能家庭或商业楼宇作为代理，通过与电网代理的协商，动态调整能耗，避免峰值负荷。 3. 故障检测与隔离： 探讨快速拓扑重构和故障点隔离中的分布式协同机制，增强电网的鲁棒性。 第五章：城市交通流的动态优化与应急响应 城市交通系统是一个典型的复杂适应系统。本章详细介绍了MAS在缓解拥堵和提升通行效率中的应用： 1. 自适应信号灯控制： 每个交叉路口被视为一个智能体，根据实时车流量和下游拥堵信息动态调整绿灯时长。 2. 路径规划与车队管理： 探讨面向自动驾驶车队（Platooning）的分布式路径选择和避碰策略，强调避免“集体陷入”局部最优路径的风险。 3. 应急疏散： 在突发事件中，智能体如何快速建立动态疏散网络，实时引导人流和车流，优化疏散效率。 第六章：大规模环境监测与自主机器人集群 本章关注于在广阔或危险区域（如海洋勘探、灾后搜救、农林业监测）中，如何部署和管理大规模异构机器人集群。 1. 任务分配与覆盖优化： 讨论基于分布式拍卖或最小生成树算法的动态任务划分，以确保最优的区域覆盖率或最快的勘探速度。 2. 编队控制与协同感知： 讲解机器人在不依赖全球定位系统（GPS）的情况下，如何通过相对定位和局部信息交互来维持精确的编队结构，并融合多源异构传感器数据以生成高精度环境模型。 3. 能源约束下的寿命最大化： 在能量受限的环境中，智能体如何通过协作充电、任务切换来延长整个系统的运行时间。 第七章：金融市场建模与高频交易策略 将MAS应用于高度动态且非合作性的金融市场环境。本章侧重于模拟市场微观结构和开发分散化的交易决策系统。 1. 市场仿真： 构建包含买方智能体、卖方智能体、做市商智能体以及监管者智能体的复杂市场模型，用于压力测试和策略验证。 2. 分布式套利策略： 智能体如何通过分布式监测和快速反应，在全球不同交易所发现并利用短暂的价格差异。 3. 风险蔓延分析： 利用MAS的连接性分析工具，评估单个机构或策略失败时，风险在整个金融网络中扩散的路径与速度。 --- 第三部分：系统评估、安全与未来展望 本部分探讨了如何验证和保障这些复杂系统的可靠性，并展望了未来的研究方向。 第八章：多智能体系统的验证、确认与鲁棒性测试 由于MAS的非线性动态特性和大规模交互，传统的验证方法难以奏效。本章介绍了先进的系统验证技术： 1. 形式化验证（Formal Methods）： 探讨如何使用时序逻辑（LTL）或计算树逻辑（CTL）来证明关键的安全属性（Safety Properties）和活性属性（Liveness Properties）。 2. 对抗性测试： 模拟“黑客”智能体或具有不良意图的代理，测试系统的防御能力和恢复机制。 3. 可解释性（XAI）的挑战： 讨论在复杂的MARL决策中，如何追溯和解释系统最终输出的合理性，这对于高风险应用至关重要。 第九章：下一代多智能体系统的挑战与方向 展望MAS领域未来的研究热点，包括： 1. 人类-智能体协作（Human-Agent Teaming, HAT）： 如何无缝整合人类专家的直觉和MAS的计算能力。 2. 联邦学习在MAS中的应用： 在保护数据隐私的前提下，智能体如何利用本地数据训练共享模型。 3. 通用人工智能（AGI）的分布式实现： 探索如何通过大规模、高度自治的MAS架构，逐步逼近通用智能体的能力。 --- 本书特色： 理论深度与工程实践的完美结合： 既提供了坚实的数学基础，又辅以实际案例和算法实现细节。 应用领域广阔： 覆盖能源、交通、机器人、金融等当前智能化转型的核心领域。 前沿视角： 重点关注MARL、形式化验证和系统韧性等当前学术界和工业界面临的重大难题。 本书是致力于构建下一代自主、自适应、高韧性智能系统的研究人员和工程师的必备参考书。

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