Distributed Artificial Intelligence, Agent Technology, and Collaborative Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Sugumaran, Vijayan (EDT)

出品人:

页数:426

译者:

出版时间:

价格:1701.00元

装帧:

isbn号码:9781605661445

丛书系列:

图书标签:

• 分布式人工智能
• 多智能体系统
• 协同计算
• 智能代理
• 人工智能
• 分布式系统
• 协作应用
• Agent技术
• 机器学习
• 知识工程

《协同智能：系统、方法与实践》 引言 在当今这个信息爆炸、技术飞速迭代的时代，单一智能体的能力已难以应对日益复杂多变的现实挑战。从智能交通管理到大规模生产调度，从全球气候模型模拟到复杂疾病的诊断与治疗，都需要一种能够超越个体局限、整合多元智慧的解决方案。本书《协同智能：系统、方法与实践》正是在这样的背景下应运而生，旨在深入探讨如何构建、管理和优化由多个智能体协同工作的系统，以实现比单个智能体更强大、更高效、更具适应性的整体智能。 本书并非仅仅罗列技术细节，而是致力于勾勒出协同智能的宏观图景，从理论基础到实际应用，层层深入，为读者提供一个系统而全面的理解框架。我们着重于揭示协同工作背后的核心原理，探讨各种智能体如何有效地沟通、协作、博弈与学习，并最终汇聚成一股强大的集体力量，解决那些单个智能体无法企及的难题。 第一部分：协同智能的基石 本部分为读者奠定坚实的理论基础，深入剖析协同智能所依赖的核心概念和原理。 智能体的本质与演进： 我们首先回顾智能体的基本定义，探讨不同类型的智能体，例如反应式智能体、有限状态机智能体、目标导向型智能体以及基于模型的智能体。在此基础上，我们将重点分析智能体在分布式环境中的特性，如感知能力、行动能力、内部状态表示、学习能力以及与环境的交互模式。特别地，我们将讨论智能体在复杂系统中的角色定位，以及其如何从简单的反应机制演进到能够进行复杂推理和规划的自主实体。 分布式系统的基础理论： 协同智能的实现离不开对分布式系统的深刻理解。本章节将涵盖分布式系统的核心挑战，如并发性、容错性、一致性、可伸缩性以及网络延迟。我们将介绍几种关键的分布式算法和模型，例如共识算法（如 Paxos、Raft），分布式哈希表（DHT），以及消息队列（Message Queues）等。通过理解这些基础技术，读者能够更好地把握协同智能系统在实际部署中将面临的挑战和所需的解决方案。 沟通与协调机制： 智能体之间的有效沟通是协同的关键。本章将详尽介绍多种沟通协议和范式，包括单播、组播、广播，以及更高级的代理通信语言（ACLs）及其标准（如 FIPA-ACL）。我们还将深入探讨不同的协调策略，如基于规则的协调、基于拍卖的协调、基于契约网的协调，以及在不同场景下选择合适协调机制的原则。理解这些机制，有助于设计出能够高效传递信息、避免冲突、并达成共同目标的智能体群体。 博弈论在协同中的应用： 协同过程中，智能体之间常常存在利益冲突，此时博弈论便成为分析和设计策略的重要工具。本章将介绍博弈论的基本概念，如纳什均衡、囚徒困境、合作博弈等。我们将探讨如何利用博弈论来设计智能体的激励机制，使其在追求自身利益的同时，也能促进整体目标的达成。此外，还将讨论逆向博弈、多智能体博弈等更复杂的博弈模型，并分析其在资源分配、任务调度等实际问题中的应用。 第二部分：协同智能的构建方法 本部分将从更实践的层面出发，介绍构建协同智能系统的各种方法和技术。 多智能体系统（MAS）的设计范式： MAS是协同智能的核心载体。本章将详细介绍几种主流的MAS设计范式，包括面向对象的MAS、基于行为的MAS、以及混合式MAS。我们将探讨每种范式的优缺点，以及在不同应用场景下的适用性。此外，还将讨论如何从需求分析到系统实现，系统地设计一个 MAS，包括智能体的建模、交互设计和系统架构。 智能体的学习与适应： 静态的智能体难以适应动态变化的环境。本章将重点介绍智能体的学习方法，包括强化学习（Reinforcement Learning）、迁移学习（Transfer Learning）、迁移学习（Federated Learning）以及无监督学习（Unsupervised Learning）等。我们将探讨智能体如何通过与环境互动、从数据中学习，以及与其他智能体共享知识来提升自身能力和适应性。特别地，我们将关注多智能体强化学习（MARL）的最新进展，以及它在复杂协同任务中的潜力。 分布式推理与决策： 在分布式系统中，信息可能分散在不同的智能体手中，这就需要分布式推理和决策技术。本章将介绍几种分布式推理的方法，如基于概率图模型（如贝叶斯网络）的分布式推理，基于逻辑推理的分布式方法，以及基于信念维护（Belief Maintenance）的分布式算法。我们将分析如何让智能体在信息不完整或不确定的情况下，有效地整合来自其他智能体的信息，并做出最优的集体决策。 协作与协商策略： 除了沟通，有效的协作和协商是实现集体智能的关键。本章将深入探讨各种协作模式，如团队协作、伙伴协作、以及基于信任的协作。我们将介绍协商机制，包括拍卖机制、投票机制、以及基于谈判的协商过程。此外，还将讨论如何设计能够处理多方利益冲突、实现公平分配和高效执行的协商策略。 群体行为与涌现智能： 许多复杂的智能现象并非由个体直接设计，而是从简单的个体规则和交互中“涌现”出来。本章将介绍涌现（Emergence）的概念，并探讨如何通过设计智能体的局部行为和交互规则，来催生出具有高度智能的群体行为。我们将分析几种经典的群体智能模型，如蚁群优化（Ant Colony Optimization）、粒子群优化（Particle Swarm Optimization）、以及人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm），并讨论它们在解决优化问题和分布式任务中的应用。 第三部分：协同智能的应用领域 本部分将聚焦于协同智能在各个领域的实际应用，通过具体案例展示其强大的能力和广阔的前景。 智能交通系统（ITS）： 城市交通拥堵是全球性难题。协同智能在 ITS 中扮演着核心角色，例如车辆之间的信息共享与协同避碰、信号灯的自适应控制、路径规划的动态优化、以及公共交通的智能调度。本章将深入分析 ITS 中智能体的构成、信息交互流程、以及如何利用协同智能技术来提升交通效率、减少交通事故、并降低环境污染。 智能电网与能源管理： 随着可再生能源的普及，电网的复杂性日益增加。协同智能可以用于实现分布式能源的接入与管理、电力负荷的预测与均衡、以及需求侧响应的智能协调。我们将探讨如何构建能够动态调整能源分配、保障电网稳定运行的协同智能系统。 机器人协同与群体机器人： 由多个机器人协同完成任务，例如在灾难搜救、空间探索、仓储物流等领域，能够极大地提升效率和覆盖范围。本章将重点介绍群体机器人（Swarm Robotics）的研究进展，包括群体感知、群体导航、以及群体任务分配等问题，并展示其在实际场景中的应用案例。 复杂系统模拟与预测： 从经济模型到气候变化，许多复杂系统都可以视为由大量相互作用的智能体组成的系统。协同智能为模拟和预测这些系统提供了强大的工具。我们将探讨如何利用多智能体模拟来理解复杂现象的产生机制，并预测系统未来的演变趋势，为决策者提供科学依据。 智能医疗与健康管理： 在医疗领域，协同智能可以应用于辅助诊断、个性化治疗方案的制定、远程医疗的协调、以及大规模健康数据的分析。本章将介绍如何构建支持医生、患者、以及医疗设备之间协同工作的智能系统，以提升医疗服务的效率和质量。 智能制造与供应链优化： 现代制造业日益依赖于柔性生产和高效的供应链管理。协同智能可以帮助企业实现生产过程的自动化协同、库存的智能管理、以及物流的优化调度。我们将分析协同智能在提升生产效率、降低成本、并增强供应链韧性方面的应用。 结论与展望 本书的最后，我们将对协同智能的现状进行总结，并对其未来的发展趋势进行展望。我们将讨论当前研究面临的挑战，例如可伸缩性、安全性、伦理问题以及人机协同的融合等。同时，也将展望协同智能在人工智能领域与其他前沿技术（如物联网、大数据、区块链）的结合所带来的巨大潜力，以及它如何进一步塑造我们的未来社会。 《协同智能：系统、方法与实践》旨在为研究人员、工程师、以及对人工智能和分布式系统感兴趣的读者提供一个深入的视角。我们希望通过本书，能够启发读者对如何构建更智能、更高效、更具适应性的集体智能系统进行深入思考，并为其在未来的研究和实践中提供宝贵的指导。

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