人工智能中的模糊启发式搜索技术

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isbn号码:9787111036043
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具体描述

《多智能体系统中的协同决策与优化方法》 内容简介 本书深入探讨了多智能体系统(Multi-Agent Systems, MAS)在复杂、动态和不确定环境下的协同决策制定、行为协调以及全局优化问题的解决策略。随着人工智能技术的飞速发展,将独立智能体组织成协作网络以应对超出单一实体处理能力的挑战,已成为前沿研究的重要方向。本书不仅梳理了多智能体系统的基础理论框架,更聚焦于当前亟待解决的关键技术难题,旨在为研究人员、工程师及高阶学生提供一套系统化、前沿且实用的理论工具和实践指导。 第一部分:多智能体系统基础与架构 本部分首先奠定了理解复杂系统行为的基础。我们将从智能体的定义、特性(如自治性、感知、行动和通信能力)出发,详细阐述多智能体系统的构成要素:环境模型、通信协议以及组织结构(如集中式、分布式和混合式架构)。重点分析了不同架构在信息共享、计算负载分配和鲁棒性方面的权衡。 随后,我们深入研究了智能体知识表示与推理。传统的符号逻辑推理在处理大规模、异构信息源时面临可扩展性瓶颈。本书引入了基于概率图形模型(如贝叶斯网络、马尔可夫随机场)和非单调推理机制,以增强智能体对不确定信息的处理能力。尤其关注于信念、意图与计划(BDI)模型在复杂任务分解与动态调整中的应用,展示如何构建具有更强适应性的自主决策实体。 第二部分:协同决策制定与博弈论基础 协同决策是多智能体系统的核心挑战。本部分系统地介绍了如何利用博弈论的原理来建模和求解智能体间的交互。我们详细分析了非合作博弈(如纳什均衡的求解与演化稳定性分析)和合作博弈(如合作的形成、价值分配机制——夏普利值与核的计算)。 本书的特色在于对动态博弈的深入探讨。在时间敏感或信息不断更新的环境中,智能体需要进行序列决策。我们引入了随机博弈(Stochastic Games)和部分可观测马尔可夫决策过程(POMDPs)的扩展模型,并探讨了如何利用近似动态规划(Approximate Dynamic Programming)和强化学习方法来求解大规模状态空间的均衡策略。此外,对于涉及多个目标或偏好的场景,本书详细阐述了多目标优化博弈,例如如何找到帕累托最优的协同策略。 第三部分:通信、协调与信息共享机制 有效的通信和协调机制是实现系统级性能的关键。本部分着重于设计低带宽消耗、高鲁棒性的信息交互方案。 我们首先分析了协商(Negotiation)机制。从经典的拍卖理论(如英式、荷式、密封投标)到面向合同网(Contract Net Protocol)的演化,本书探讨了如何通过机制设计来激励智能体报告真实偏好并达成最优协议。特别地,针对资源受限或恶意智能体存在的情况,我们设计了基于信誉(Reputation-based)的动态信任模型,用以评估通信伙伴的可靠性,并调整信息采纳的权重。 在协调(Coordination)方面,本书提出了基于共享世界模型和意图传达的协调框架。我们展示了如何利用分布式约束优化(Distributed Constraint Optimization, DCOP)来解决任务分配和资源调度问题,特别是当全局目标函数难以被精确描述时,如何通过局部优化约束的迭代求解实现全局收敛。此外,还涵盖了基于群体智能(Swarm Intelligence)启发而来的去中心化同步与涌现行为研究。 第四部分:基于学习的适应性优化 面对高度动态且模型未知的环境,传统的基于模型的优化方法往往失效。本部分聚焦于利用机器学习技术赋予多智能体系统自适应能力。 重点在于多智能体强化学习(MARL)。本书清晰地划分了集中式训练/去中心化执行(CTDE)范式与其他分布式学习框架。我们详细考察了如VDN(Value Decomposition Networks)、QMIX等值函数分解方法,这些方法解决了传统独立Q学习中智能体间非平稳性(Non-stationarity)的挑战。 更进一步,本书探讨了合作性意图推理与元学习(Meta-Learning)在MARL中的应用。智能体不仅学习如何执行任务,还学习如何预测其他智能体的下一步行动(即学习“他者的模型”),从而实现更具前瞻性的协同。在处理连续动作空间和高维观测时,本书提供了基于策略梯度(如MADDPG的变体)的稳定化训练技巧和探索策略。 第五部分:应用与前沿挑战 本书的最后一部分将理论与实际应用紧密结合。我们讨论了多智能体系统在几个关键领域的应用案例: 1. 智能电网与能源管理: 多个分布式能源(如太阳能电池板、储能单元)智能体如何通过协同优化实现负载平衡和削峰填谷。 2. 自动驾驶车队管理: 车辆间的路径规划、避碰协调以及多目标(安全、效率、舒适性)的实时决策。 3. 分布式传感与数据融合: 异构传感器网络中,智能体如何通过局部信息共享构建全局精确态势感知图景。 最后,本书展望了多智能体系统面临的未来挑战,包括可解释性(Explainability)、安全性(Safety Guarantees)以及在大规模、跨领域系统(如数字孪生)中实现可扩展性的理论瓶颈。 本书结构严谨,从理论基石到前沿算法,力求全面覆盖多智能体系统设计与分析的核心议题,为读者提供扎实的理论支撑和面向工程实践的解决思路。

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读后感

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用户评价

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这是一本引人入胜的书籍,它深入探讨了人工智能领域中那些复杂而精妙的启发式搜索技术,尤其是那些与模糊逻辑巧妙结合的部分。读完之后,我仿佛打开了一个全新的视野,对人工智能解决现实世界中那些不确定、不精确问题的能力有了更深刻的理解。书中对于模糊启发式搜索算法的剖析,从理论基础的构建,到实际应用的展示,都做到了详尽入微。作者不仅清晰地阐述了模糊逻辑如何为传统的启发式搜索方法注入“智能”的基因,赋予它们处理模糊信息和不确定性的能力,更通过一系列精心设计的案例,生动地展现了这些技术在诸如路径规划、优化问题、决策支持等诸多人工智能核心领域的强大潜力。特别是书中对各种模糊启发式搜索算法的比较分析,从效率、鲁棒性、精度等多个维度进行了细致的评估,为我提供了宝贵的参考,让我能够根据不同的应用场景选择最合适的算法。这种深入浅出的讲解方式,让即便是对模糊逻辑和启发式搜索有一定了解的读者,也能从中获得新的启发和更深的感悟。这本书不仅仅是理论的堆砌,更是作者多年研究和实践的结晶,其思想的深度和技术的广度都令人称赞,绝对是人工智能领域研究者和实践者不可多得的宝贵财富。

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这本书的出现,对于我理解人工智能如何应对现实世界中那些不确定、模糊的问题,起到了至关重要的作用。它精准地聚焦于“模糊启发式搜索技术”这一核心主题,并将其进行了极为详尽且深入的阐述。作者在书中对模糊逻辑在搜索算法中的应用,进行了系统性的介绍,从模糊集、模糊逻辑运算,到模糊推理系统在启发式搜索中的作用,都进行了清晰的讲解。我特别欣赏书中对模糊启发式搜索算法的构建过程的剖析,以及对不同算法的性能评估和改进策略的探讨。例如,书中详细介绍了如何设计模糊化的启发式函数,使其能够更好地处理具有不确定性的状态信息,以及如何利用模糊规则来动态地调整搜索的参数,以适应不断变化的环境。书中还通过大量的案例研究,展示了这些技术在各个领域的应用,如智能交通、机器人导航、机器学习等,这些案例都极具启发性,让我对模糊启发式搜索的实际效用有了更深刻的认识。这本书的深度和广度都非常出色,无疑是一本关于人工智能前沿技术的优秀参考书。

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我对于这本书的评价只能是“卓越”。它在“人工智能中的模糊启发式搜索技术”这一专业领域内,提供了一个极其详尽且富有洞察力的视角。作者的专业知识和写作功底在这本书中得到了充分的体现,他能够将复杂的概念,如模糊隶属度函数、模糊控制策略以及模糊启发式评估函数等,用清晰易懂的语言进行阐述。我特别赞赏书中对模糊启发式搜索算法的演进过程的梳理,以及对不同算法之间优劣势的细致比较。例如,书中对模糊A*算法在处理不确定路径成本时的改进分析,以及对模糊免疫算法在解决组合优化问题时的应用探讨,都给我留下了深刻的印象。这本书不仅仅停留在理论层面,更重要的是,它提供了一系列具有实践指导意义的算法实现细节和优化技巧。通过书中提供的案例研究,我能够更直观地理解这些技术是如何在实际问题中发挥作用的,并且从中获得了宝贵的实践经验。这本书的深度和广度都达到了相当高的水平,对于任何渴望深入理解人工智能复杂搜索机制的读者来说,都是一本不容错过的佳作。

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这本书在人工智能的广阔领域中,精准地聚焦于“模糊启发式搜索技术”这一核心主题,并将其进行了深入且全面的解析。作者的写作风格既严谨又具有启发性,使得晦涩的理论变得易于理解。我尤其对书中关于模糊启发式搜索算法的构建和优化部分印象深刻。作者详细阐述了如何通过引入模糊逻辑的优势,来提升传统启发式搜索在面对不完整、不精确信息时的表现。例如,在路径规划问题中,如何利用模糊规则来描述路况的“好坏”或“危险程度”,并以此来动态调整搜索的启发式函数,从而找到更优的路径。书中对各种模糊启发式搜索算法的性能提升机制的分析,都力求做到深入透彻,并辅以大量的图表和数据来支持其论点。此外,本书还涵盖了模糊启发式搜索在机器学习、模式识别等相关领域中的应用,进一步拓宽了读者的视野。这本书的价值不仅体现在其理论的深度,更在于其将理论转化为实际应用的可能性,为人工智能的研究和开发提供了新的思路和工具。

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这本书如同一座知识的灯塔,照亮了我对人工智能领域前沿探索的道路,尤其是它对模糊启发式搜索技术的聚焦,为我理解AI如何应对现实世界中的模糊性和不确定性提供了清晰的框架。作者在书中对模糊集理论、模糊推理以及各种模糊启发式搜索算法(例如模糊A*搜索、模糊遗传算法、模糊粒子群优化等)的介绍,都做得极为详尽且逻辑清晰。我尤其欣赏作者在理论阐述之后,并没有停留在抽象的概念层面,而是通过大量贴近实际应用场景的案例研究,将这些复杂的技术转化为了可理解、可操作的工具。从智能交通系统的路径优化,到医疗诊断辅助系统的不确定性推理,再到机器人导航中的实时避障,书中对每一个案例的解析都力求详尽,展示了模糊启发式搜索技术如何克服传统算法在处理模糊信息时的局限性,并取得更为优异的性能。这种理论与实践的紧密结合,不仅巩固了我对书中知识的掌握,更激发了我将这些技术应用于自己研究项目的灵感。这本书的深度和广度都令人印象深刻,它不仅仅是一本技术手册,更是一本启发思想的著作,值得反复研读和深入思考。

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这是一本极具价值的著作,它系统地梳理并深入剖析了“人工智能中的模糊启发式搜索技术”这一重要课题。作者以其深厚的学术功底和精湛的表达能力,将复杂的理论知识转化为易于理解的语言。我特别喜欢书中对于模糊启发式搜索算法的设计思路和实现细节的详尽阐述。从模糊逻辑基础的引入,到如何将模糊概念融入到经典的启发式搜索算法中,例如将模糊集合用于表示搜索空间的节点权重,或者使用模糊规则来指导搜索方向,作者都进行了细致入微的讲解。书中对各种模糊启发式搜索算法的性能分析和比较,尤其值得称道,它帮助我理解了不同算法在特定应用场景下的优势和劣势,例如在处理大规模搜索空间或实时性要求高的任务时,哪种模糊启发式搜索算法更为合适。此外,本书还探讨了模糊启发式搜索在智能控制、优化计算等多个领域的应用,为我提供了丰富的研究和实践思路。这本书的专业性和实用性都达到了极高的水平,绝对是人工智能领域研究者的必读之作。

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这本书在“人工智能中的模糊启发式搜索技术”这一专业领域内,为我提供了一个极为全面和深入的视角。作者的专业素养和表达能力在这本书中得到了淋漓尽致的体现,他能够将模糊逻辑、启发式搜索以及它们之间复杂的交互作用,用逻辑清晰、易于理解的方式进行阐述。我尤其赞赏书中对模糊启发式搜索算法的演进及其在不同应用场景下的具体实现方式的细致描述。例如,书中对模糊A*算法如何通过引入模糊集和模糊推理来改进搜索效率和鲁棒性进行了深入的分析,以及对模糊遗传算法和模糊粒子群优化算法在解决复杂优化问题时的独特优势的阐述,都让我受益匪浅。此外,本书还涵盖了模糊启发式搜索在模式识别、知识工程等领域中的应用,为我拓宽了研究思路。这本书的价值不仅在于其理论的严谨性,更在于其提供了大量具有实践指导意义的算法实现细节和优化策略,让读者能够将其中的知识转化为实际的工程应用。这本书无疑是人工智能领域研究者和实践者的重要参考资料。

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这本书给我带来的最大感受就是,它不仅提供了关于人工智能中模糊启发式搜索技术的全面知识,更重要的是,它教会了我如何“思考”如何解决那些现实世界中充满不确定性和模糊性的问题。作者在书中对模糊启发式搜索算法的介绍,并非简单的罗列,而是深入探讨了其设计思想和核心机制。无论是对模糊集合理论在搜索空间表示中的作用的阐述,还是对模糊推理如何指导搜索过程的剖析,都显得尤为精辟。书中对于几种主流的模糊启发式搜索算法,如模糊Dijkstra算法、模糊IDA*算法等,进行了详细的对比分析,从收敛速度、解的质量、内存占用等多个维度进行了深入的评估,这对于我在实际项目中选择合适的算法具有极大的参考价值。此外,书中还提供了大量的伪代码和算法流程图,使得读者可以清晰地理解算法的执行过程,并将其转化为具体的代码实现。这种从理论到实践的无缝衔接,让这本书的学习过程既富有挑战性,又充满成就感。它绝对是任何希望在人工智能领域深入发展的研究者和工程师必备的参考书。

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这本书为我打开了理解人工智能如何处理现实世界中模糊性和不确定性的新大门,特别是其对“模糊启发式搜索技术”的专注,为我提供了强有力的理论武器和实践指导。作者在书中对模糊逻辑与启发式搜索的融合进行了深入的探讨,详细阐述了模糊集、模糊规则、模糊推理等核心概念如何被巧妙地应用于搜索算法的设计中。我尤其欣赏书中对几种代表性模糊启发式搜索算法的详细介绍,例如如何设计模糊化的启发式函数,如何利用模糊规则来动态调整搜索的参数,以及如何处理模糊的终止条件等。书中通过对不同应用场景的案例分析,生动地展示了这些技术在提高搜索效率、鲁棒性和泛化能力方面的优势。例如,在机器人路径规划中,如何利用模糊逻辑来处理传感器数据的模糊性和环境信息的不确定性,从而实现更智能的导航。这本书不仅提供了扎实的理论基础,更提供了宝贵的实践洞见,让我能够更好地理解和应用这些先进的技术。

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我必须说,这本书的结构安排非常合理,而且内容详实,将“人工智能中的模糊启发式搜索技术”这一主题进行了全方位的覆盖。从模糊逻辑的基础概念,如隶属函数、模糊规则、模糊推理等,到如何将这些概念融入到经典的启发式搜索算法中,从而构建出更具鲁棒性和适应性的模糊启发式搜索框架,作者都进行了细致的讲解。书中对于各种模糊启发式搜索算法的推导过程,虽然涉及一定的数学公式,但作者的文字说明非常到位,能够帮助读者理解其背后的逻辑和原理。此外,书中还重点讨论了如何对这些算法进行性能评估和参数调优,这对于实际应用至关重要。我特别喜欢其中关于模糊启发式搜索在复杂系统优化方面的应用章节,它展示了如何利用这些技术来解决诸如生产调度、资源分配等实际工程问题,并取得了显著的效果。作者不仅介绍了算法本身,还深入探讨了其在不同领域的适用性以及可能面临的挑战,这使得这本书的价值远远超出了单纯的技术介绍,成为了一本兼具理论深度和实践指导意义的权威著作。

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