Bio-inspired Algorithms for the Vehicle Routing Problem pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Pereira, Francisco Babtista (EDT)/ Tavares, Jorge (EDT)

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:

价格:1073.00 元

装帧:

isbn号码:9783540851516

丛书系列:

图书标签:

• Vehicle Routing Problem
• Bio-inspired Algorithms
• Optimization
• Swarm Intelligence
• Metaheuristics
• Artificial Intelligence
• Logistics
• Transportation
• Algorithms
• Computational Intelligence

《智能体系统与分布式决策》 引言 在日益复杂和动态变化的世界中，如何有效地协调多个自主实体以达成共同目标，是当前科学与工程领域面临的核心挑战之一。从大规模传感器网络的资源调度，到自动驾驶车队的协同导航，再到金融市场的交易策略优化，智能体系统的概念及其相关的分布式决策理论，正逐渐渗透到我们生活的方方面面。本书《智能体系统与分布式决策》旨在深入探讨智能体系统这一前沿领域，重点关注构成其核心的分布式决策机制，并展望其在解决复杂实际问题中的巨大潜力。 第一部分：智能体系统基础与建模 本部分将为您构建理解智能体系统的理论基石。我们首先会阐述智能体的基本概念，包括其核心属性：自主性、感知能力、反应性、社会性等。我们将深入剖析不同类型的智能体，从简单的反应式智能体到复杂的认知智能体，并探讨如何为它们构建数学模型，以描述其内部状态、行为逻辑以及与环境的交互方式。 智能体的定义与特征： 详细解析智能体为何区别于传统程序，强调其在不确定环境中的适应性与自主性。 智能体建模方法： 介绍基于规则、基于逻辑、基于概率以及混合模型的构建方法，为后续的算法设计奠定基础。 多智能体系统（MAS）的架构： 探讨中心化、分布式和混合式MAS架构的优缺点，分析不同架构对决策效率与鲁棒性的影响。 智能体的感知与认知： 深入研究智能体如何从环境中获取信息，并对其进行理解、推理和学习。我们将触及感知模型、信息融合以及知识表示等关键技术。 智能体的行为与规划： 讲解智能体如何根据其感知和认知结果，制定并执行一系列动作以实现目标。这部分将涵盖行为树、有限状态机以及更高级的规划算法。 第二部分：分布式决策理论与算法 分布式决策是多智能体系统实现协同的关键。本部分将聚焦于解决智能体之间如何通过局部信息交互，最终达成全局最优或满意解的理论与算法。我们将从博弈论的基础出发，逐步深入到更为复杂和实用的分布式决策技术。 博弈论基础及其在MAS中的应用： 介绍纳什均衡、帕累托最优等核心博弈论概念，并分析其如何指导智能体之间的策略选择与资源分配。 合作与非合作博弈： 区分不同类型的博弈，并探讨在合作与非合作场景下，智能体所面临的不同决策挑战。 拍卖机制与激励设计： 深入研究如何通过设计有效的拍卖机制，鼓励智能体自愿参与并贡献其资源，以解决资源分配和任务调度问题。我们将讨论多种经典的拍卖模型，如Vickrey拍卖、Desc-Goucher拍卖等，并分析其在MAS中的局限性与改进方向。 分布式优化算法： 讲解一系列用于求解分布式约束优化问题的算法，如共识算法、梯度下降变种（如ADMM）、分布式次梯度方法等。这些算法能够在不共享全局信息的情况下，使所有智能体的局部目标函数趋于最优。 基于约束的分布式决策： 探讨在智能体之间存在各种约束（如能力限制、通信带宽限制、时间窗口限制等）的情况下，如何进行有效的分布式决策。我们将介绍基于约束满足问题（CSP）的分布式求解技术，以及如何利用分布式搜索和回溯方法。 协同感知与决策： 研究多个智能体如何通过共享和融合各自的感知信息，形成更全面、更准确的环境认知，从而做出更优的协同决策。我们将讨论信息共享策略、传感器网络融合技术以及分布式卡尔曼滤波等。 分布式任务分配与调度： 重点关注如何高效地将一系列任务分配给多个智能体，并对其执行顺序进行调度，以最小化总成本或最大化整体效益。我们将介绍基于图的分配模型、基于匹配的算法以及启发式调度策略。 第三部分：智能体系统的前沿研究与应用 在掌握了智能体系统与分布式决策的基础理论与算法后，本部分将带领读者探索该领域的最新研究热点，并展示其在多个实际应用场景中的强大实力。 机器学习与智能体系统的结合： 探讨如何利用机器学习技术（如强化学习、深度学习）赋能智能体，使其能够从经验中学习，适应复杂环境，并做出更智能的决策。我们将重点介绍多智能体强化学习（MARL）的最新进展，包括其在协调、竞争以及混合博弈中的应用。 复杂网络中的分布式决策： 分析在具有复杂拓扑结构的分布式系统中，如何实现信息的有效传播与协同决策。我们将探讨网络传播模型、信息扩散动力学以及如何在动态网络中设计鲁棒的决策算法。 区块链技术与分布式决策： 探索如何利用区块链的去中心化、不可篡改和透明性等特性，构建更安全、可信赖的分布式决策平台，尤其是在物联网、供应链金融等领域。 智能体系统在智慧城市中的应用： 深入分析智能体系统如何解决智慧城市中的一系列挑战，包括交通流量管理、能源调度、公共安全监控以及废物管理等。我们将探讨如何构建协同的交通信号控制系统、灵活的能源网格以及智能化的应急响应机制。 智能体系统在机器人协作中的应用： 聚焦于机器人领域的最新进展，如无人机编队控制、自主机器人仓储系统、以及人机协同作业等。我们将讨论如何设计分布式控制算法，使多个机器人能够高效、安全地协同完成复杂任务。 金融与经济领域的智能体建模： 探讨如何构建高频交易的智能体模型、市场预测的分布式算法，以及如何分析复杂金融系统中的系统性风险。 未来发展方向与挑战： 展望智能体系统与分布式决策领域的未来研究方向，包括可解释性、鲁棒性、安全性和伦理问题，并讨论其在实现更广泛的人工智能和社会自动化方面的潜力。 结论 《智能体系统与分布式决策》是一本为希望深入理解智能体系统及其核心——分布式决策理论的研究者、工程师和高年级学生量身打造的著作。本书不仅提供了坚实的理论基础，更重要的是，通过详实的案例分析和对前沿研究的深入探讨，为您打开了一扇通往解决现实世界复杂问题的大门。通过学习本书，您将能够独立地设计、分析和实现能够自主感知、推理和协作的智能体系统，从而在快速发展的科技时代占据先机。

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