Intelligent Agents and Multi-Agent Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Duy, Bui (EDT)/ Ho, Tuong Vinh (EDT)/ Ha, Quang Thuy (EDT)

出品人:

页数:422

译者:

出版时间:

价格:785.00元

装帧:

isbn号码:9783540896739

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 多智能体系统
• 智能体
• 机器学习
• 博弈论
• 分布式人工智能
• 规划
• 知识表示
• 推理
• 决策制定

《智能体与多智能体系统》图书简介 第一章：智能体的基础概念与演化 本书的开篇将深入探讨“智能体”这一核心概念的哲学根源与计算科学定义。我们将追溯早期人工智能对智能行为的探索，从符号主义到连接主义的范式转变如何影响了我们对智能体构建的理解。本章详细阐述了智能体的基本组成要素：感知、思考、决策与行动。我们将剖析不同类型的智能体架构，包括基于反射的系统（如Sutton和Barto提出的强化学习框架的早期模型）、基于模型的系统，以及更为复杂的混合架构。 重点内容包括对“理性”的精确量化，即智能体如何根据其目标函数在不确定环境中做出最优选择。我们将引入马尔可夫决策过程（MDP）作为描述单智能体决策问题的标准数学框架，并详细分析动态规划、蒙特卡洛方法和时序差分（TD）学习在求解这些过程中的关键作用。同时，本书还将考察智能体在物理世界和虚拟环境中的体现，从软件机器人到嵌入式控制系统，为后续多智能体系统的复杂性奠定坚实的基础。 第二章：环境建模与信息不对称 智能体的性能高度依赖于其对所处环境的理解。本章聚焦于环境的特征及其对智能体设计的影响。我们将区分完全可观察环境与部分可观察环境。在后者，即更贴近现实的场景中，信息的不完全性是核心挑战。 本章详细介绍了部分可观察马尔可夫决策过程（POMDPs）的理论框架。POMDPs通过引入“信念状态”（Belief State）的概念，将不确定性转化为一个连续状态空间的问题。我们将探讨如何利用贝叶斯推理来实时更新智能体的信念状态，以及在信念空间中应用规划和学习算法的复杂性。此外，环境的动态性——是静态的、可预测的还是具有随机性的——将直接决定所采用的算法的鲁棒性和适应性。我们还将分析环境的拓扑结构，如网格世界、连续空间，以及这些结构如何影响状态表示和搜索效率。 第三章：多智能体系统的兴起：交互与协调 当多个智能体被放置在同一环境中并共享有限资源或相互影响时，单智能体理论便不足以应对。第三章的重点是多智能体系统（MAS）的出现及其面临的核心问题：交互。 我们将界定MAS的正式定义，并区分合作性MAS和竞争性MAS。在合作场景中，核心挑战在于如何协调各自的局部目标以实现全局最优。这涉及到通信协议的设计、任务分配的优化，以及信任和声誉机制的建立。我们详细分析了基于契约网（Contract Net）的分布式任务分配机制以及各种形式的协商模型。 在竞争场景中，博弈论成为分析工具。本章深入探讨了纳什均衡（Nash Equilibrium）的概念，包括纯策略和混合策略纳什均衡。我们还将讨论更高级的博弈类型，如具有事先承诺的斯塔克尔伯格博弈（Stackelberg Games），以及在非合作博弈中，智能体如何通过学习过程逐步收敛到均衡点，引入了进化博弈论的视角。 第四章：分布式规划与协调算法 本章专注于解决多智能体系统中的具体操作问题，特别是需要在去中心化控制下实现有效协调的算法。分布式规划是关键技术之一。我们将考察分布式约束优化（DCOP）的变体，这些方法允许智能体在不共享完整全局信息的情况下解决复杂的组合优化问题。 重点将放在基于前瞻性协调的算法上，例如“基于时间预订”（Time-Reservation）的冲突避免方法，以及在交通管理和机器人编队中应用的基于势场的避碰技术。此外，我们还将介绍同步与异步决策机制。异步决策，即智能体独立运行并定期交换信息，往往在延迟和通信开销受限的环境中更为实用。我们将分析异步协调中可能出现的振荡和不稳定性问题，并探讨相应的稳定化技术，如引入局部反馈机制。 第五章：多智能体学习（MARL） 这是本书最前沿的部分之一，探讨智能体如何在与其他智能体交互中通过经验学习来改进其策略。多智能体强化学习（MARL）面临的主要障碍是环境的非平稳性：一个智能体的策略更新会改变其他智能体的最优策略，从而使得传统单智能体RL的收敛保证失效。 我们将从“联合学习”到“去中心化执行”的谱系进行分类讨论。在联合学习中，所有智能体共享一个全局奖励信号，但决策是分散的。我们详细分析了如MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）等先进算法，这些方法利用集中式训练、去中心化执行（CTDE）的范式来解决部分可观察环境中的学习挑战。 对于合作性MARL，我们探讨了如何设计个体奖励函数以激励合作行为，例如使用“共同谢罪”（Joint Action Learner）或基于因果归因的方法（如QMIX）来分解联合价值函数。在竞争性设置中，我们分析了自私智能体如何学习到“策略响应”（Policy Response）以及如何利用对手模型来预测其行为，从而制定更具对抗性的策略。 第六章：通信、信任与社会计算 智能体之间的有效通信是实现复杂协调的基石。本章超越了简单的动作选择，转向了“说什么”和“何时说”的问题。我们首先从信息论的角度分析通信的效率与冗余度，讨论了在带宽受限下的最优编码策略。 随后，我们将重点放在学习型通信协议上。在深度学习的框架下，智能体如何通过端到端的训练来学习出对特定任务有益的语言或信号？我们将分析如TarMAC（Targeted Multi-Agent Communication）等模型，它们允许智能体学习何时关注其他智能体的特定输出。 此外，本章引入了社会维度：信任、声誉和欺骗。在开放系统中，智能体需要评估接收到的信息的可靠性。我们将研究基于贝叶斯更新的信任模型，以及如何构建能够检测和抵御恶意或不诚实行为的智能体。这部分内容与社会科学中的群体动力学理论相结合，为构建可靠的人机协作系统提供了理论支撑。 第七章：应用领域与未来展望 最后，本书的第七章将理论与实践相结合，展示智能体与多智能体系统在关键领域的实际应用。我们将探讨它们在自动驾驶车队管理中的路径规划与避碰、在金融市场中的高频交易策略、在能源电网中的分布式优化控制，以及在复杂模拟环境（如战争推演或流行病传播模型）中的作用。 本章的收尾部分将展望该领域的未来趋势。这包括对异构智能体系统（Human-Agent Teaming）的深入研究，即如何使人类智能与机器智能无缝集成；对可解释性（XAI）在MARL中的需求，要求我们不仅知道智能体做了什么，还知道它们为何做出该决策；以及对在资源极端受限或安全关键领域（如空间探索）中部署健壮、自适应多智能体解决方案的挑战和机遇。本书旨在为读者提供一个全面而深入的框架，以理解、设计和实现下一代智能交互系统。

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