Languages, Methodologies and Development Tools for Multi-Agent Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG

作者:Dastani, Mehdi (EDT)/ Seghrouchni, Amal El Fallah (EDT)/ Leite, Joao (EDT)/ Torroni, Paolo (EDT)

出品人:

页数:289

译者:

出版时间:

价格:64.95

装帧:

isbn号码:9783540850571

丛书系列:

图书标签:

• Multi-Agent Systems
• Agent Programming
• Agent Communication
• Distributed Artificial Intelligence
• Software Engineering
• Methodologies
• Development Tools
• Artificial Intelligence
• Computational Intelligence
• Modeling and Simulation

《动态博弈与自适应决策：构建智能涌现的系统》 内容简介 在当今高度互联和信息爆炸的时代，我们面临着日益复杂的挑战，这些挑战往往涉及多个独立但相互关联的智能体，它们各自拥有有限的视野、目标和行动能力。从宏观的经济市场波动、交通拥堵的缓解，到微观的机器人协作、分布式传感器网络，再到虚拟世界的虚拟经济设计与管理，以及生物体内细胞间的通信与协调，这些领域的核心都围绕着“多智能体系统”（Multi-Agent Systems, MAS）的设计、分析与优化。 本书《动态博弈与自适应决策：构建智能涌现的系统》并非聚焦于特定语言、开发工具或一套固定的方法论，而是深入探讨多智能体系统领域更具普适性和前沿性的核心驱动力：动态博弈（Dynamic Games）与自适应决策（Adaptive Decision-Making）。我们将跳脱出对具体实现细节的拘泥，着重阐述如何理解和构建能够应对不确定性、演化环境以及智能体间复杂交互的智能系统。 第一部分：动态博弈的理论基石与建模 本部分将奠定理解多智能体系统行为的理论基础。我们将从经典博弈论出发，逐步过渡到更贴近现实的动态博弈框架。 博弈论回顾与演化： 我们将简要回顾零和博弈、非零和博弈、纳什均衡等基本概念，但会强调这些静态概念在处理动态、序贯型决策时的局限性。 动态博弈的引入： 重点介绍动态博弈模型，包括其核心要素：状态空间、动作空间、转移函数、奖励函数以及信息结构。我们将详细阐述如何将多智能体系统的演化过程建模为一系列序贯决策问题，其中每个智能体在每个时间步都必须基于其当前状态和对未来可能的预测来选择行动。 信息结构的重要性： 深入探讨不同信息结构（完全信息、不完全信息、局部信息、历史信息）对博弈均衡解和智能体行为的影响。我们将分析在真实世界中，智能体信息不对称如何产生，以及如何设计能够有效处理信息不确定性的动态博弈模型。 模型类型与扩展： 介绍不同类型的动态博弈模型，例如： Stochastic Games (随机博弈)： 考虑了状态转移的随机性，是描述许多现实世界动态过程的强大工具。 Differential Games (微分博弈)： 适用于状态和行动是连续变量的场景，常用于分析控制理论中的连续时间动态系统。 Mean Field Games (均值场博弈)： 适用于包含大量相互作用的智能体，但每个智能体对整体系统影响微乎其微的场景，能够简化复杂系统的分析。 Repeated Games (重复博弈)： 强调智能体间的长期互动和信誉积累，对于理解合作与背叛行为至关重要。 均衡概念的探索： 探讨动态博弈中的均衡概念，如子博弈完美纳什均衡（Subgame Perfect Nash Equilibrium, SPNE）、马尔可夫纳什均衡（Markov Nash Equilibrium）以及其在分布式系统中的挑战。我们将分析在非合作、合作以及混合博弈设定下，如何寻找或逼近系统均衡状态。 第二部分：自适应决策的算法与机制 在理解了动态博弈的框架后，本部分将聚焦于智能体如何在动态、不确定的环境中进行自适应决策。 机器学习与强化学习在 MAS 中的应用： 详细阐述机器学习，尤其是强化学习（Reinforcement Learning, RL）如何成为驱动 MAS 中自适应决策的关键技术。 单智能体 RL 基础： 简要回顾 Q-learning, SARSA, Policy Gradient 等基础 RL 算法，为后续的多智能体 RL 奠定基础。 多智能体强化学习 (MARL)： 这是本书的核心亮点之一。我们将深入探讨 MARL 的挑战，如非平稳性（non-stationarity）、信用分配（credit assignment）、全局奖励稀疏性等。 基于值的方法： 如 VDN, QMIX，利用值函数近似来学习联合动作价值。 基于策略的方法： 如 MADDPG, COMA，直接学习智能体的联合或各自策略，并考虑其他智能体的存在。 合作与竞争性 MARL： 分析在不同协作与竞争场景下， MARL 算法的设计与选择。 部分可观测性 MARL (POMDP-based MARL)： 探讨智能体如何处理观测不完整的情况，并学习有效的决策策略。 博弈论驱动的自适应算法： 结合博弈论的思想，介绍能够引导智能体进行博弈策略学习的算法。 Fictitious Play (虚拟博弈)： 一种简单的迭代算法，智能体根据其他智能体历史行为的平均策略来更新自己的策略。 Regret Minimization (后悔最小化)： 介绍如 Hedge Algorithm, Exponential Weights 等算法，旨在最小化智能体在重复博弈中的累计后悔，从而逼近纳什均衡。 在线学习与凸优化： 探讨在线学习框架如何应用于 MAS，以及如何利用凸优化技术来求解或逼近智能体的最优策略。 演化算法与群体智能： 介绍演化计算方法（如遗传算法、粒子群优化）在 MAS 中的应用，它们如何通过模仿生物进化过程来发现有效的策略或系统配置。 自适应学习的机制设计： 探讨如何设计智能体的学习规则和交互机制，使其能够在动态环境中自动调整其学习速率、探索策略和目标函数，以适应不断变化的环境和智能体行为。 第三部分：系统设计与应用场景 本部分将把理论与算法应用于实际系统的设计与分析，并展望其在不同领域的应用。 分布式决策与协调： 目标分解与联盟形成： 如何将复杂任务分解给多个智能体，以及智能体之间如何自发形成联盟以完成共同目标。 激励机制设计： 设计有效的激励机制，引导智能体采取有利于系统整体目标的行动，例如基于贡献的奖励分配。 资源分配与调度： 在动态资源受限的环境中，智能体如何通过自适应决策来优化资源分配和任务调度。 鲁棒性与容错性设计： 应对智能体故障： 设计能够容忍部分智能体故障或离线的 MAS。 对抗性攻击与欺骗： 探讨 MAS 如何在面对恶意智能体的攻击或欺骗时保持其性能。 学习的稳定性与收敛性分析： 对 MAS 的学习过程进行稳定性分析，确保其在面对干扰时不会崩溃。 涌现行为的理解与引导： 宏观与微观的关系： 探讨如何从微观的智能体行为和交互中理解和预测宏观的系统级涌现行为（emergent behavior）。 引导涌现： 如何通过调整智能体的基本规则、感知能力或交互机制来引导系统朝着期望的涌现行为发展。 应用领域探索： 智能交通系统： 车辆间的协同驾驶、交通信号灯的动态优化、共享出行平台的调度。 能源系统： 智能电网中的负荷均衡、分布式能源的协调管理。 机器人协作： 多机器人路径规划、任务分配、协同操作。 金融建模与交易： 算法交易、市场预测、风险管理。 社交网络分析与推荐系统： 用户行为建模、信息传播、个性化推荐。 游戏理论与虚拟世界： 设计智能 NPC（非玩家角色）行为、构建动态游戏环境、虚拟经济系统。 本书特点 本书强调的是一种思维框架和分析工具箱，而非一套固定的指令集。我们将引导读者理解多智能体系统运作的深层逻辑，培养解决复杂动态交互问题的能力。本书不提供具体的编程代码或预制的开发框架，而是侧重于概念的深刻理解、理论的严谨推导以及算法的思想创新。我们相信，通过掌握动态博弈的理论精髓和自适应决策的强大算法，读者将能够独立设计、分析和优化各种复杂的多智能体系统，并在不断变化的现实世界中创造出具备智能涌现特性的系统。 本书适合具有一定数学、计算机科学或工程背景的读者，包括但不限于：研究多智能体系统、人工智能、博弈论、控制理论、运筹学、机器学习等领域的学生、研究人员和工程师。它将为那些希望深入理解和构建下一代智能系统的人们提供一条清晰的理论与实践路径。

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