Covergence and Knowledge Processing in Multi-Agent Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Chli, Maria/ Wilde, Philippe De (EDT)

出品人:

页数:143

译者:

出版时间:

价格:765.00

装帧:

isbn号码:9781848820623

丛书系列:

图书标签:

• Multi-Agent Systems
• Convergence
• Knowledge Processing
• Artificial Intelligence
• Distributed Systems
• Machine Learning
• Coordination
• Emergent Behavior
• Agent Technology
• Computational Intelligence

复杂系统中的认知建模与决策支持：下一代智能体的理论与实践 图书名称：复杂系统中的认知建模与决策支持：下一代智能体的理论与实践 图书简介： 本书深入探讨了在高度动态、不确定且信息不完全的复杂系统中，如何构建具备高级认知能力和自主决策能力的智能体（Agent）系统。随着信息技术与现实世界的深度融合，传统基于规则或简单反应的智能体模型已无法有效应对诸如城市交通管理、大规模资源调度、分布式环境下的决策制定等现实挑战。本书旨在提供一个整合了认知科学、人工智能、控制理论和复杂性科学的前沿框架，以指导下一代智能体系统的设计、分析与实现。 全书结构分为四个主要部分，层层递进，从基础理论奠定到高级应用展示。 第一部分：复杂系统环境的表征与建模 本部分聚焦于理解智能体所处的环境本质。我们首先界定“复杂系统”的特征，包括非线性、涌现性、延迟效应和高维状态空间。传统的确定性模型往往在处理这种环境时表现出局限性。因此，本书引入了基于可能性理论（Possibility Theory）和不确定性测度（Uncertainty Measures）的建模方法，用以精确捕捉环境信息中的模糊性和不完备性，区别于传统的概率论框架。 我们详细分析了多尺度时间动态对智能体决策的影响。智能体需要在不同时间粒度上进行观察、推理和规划。为此，本书提出了一种分层态势感知模型（Hierarchical Situation Awareness Model, HSAM），它允许智能体在宏观层面把握系统趋势，同时在微观层面应对即时干扰。此外，我们探讨了网络拓扑对信息传播和协同效率的制约，引入了图论和网络流模型来动态评估通信带宽和信息瓶颈，并据此优化智能体的感知范围和信息共享策略。环境建模不再仅仅是状态空间的描述，更是对信息流动和潜在干扰源的动态预测。 第二部分：智能体的认知架构与推理机制 本部分是全书的核心，侧重于构建具备类人或超人认知能力的智能体大脑。我们超越了传统的有限状态机或简单的感知-行动循环，转而关注深层认知结构。 首先，本书详细阐述了基于信念-欲望-意图（BDI）模型的扩展。我们引入了“情景记忆”（Episodic Memory）和“语义网络”（Semantic Network）模块，使智能体不仅能遵循既定目标（Desires），还能从过往经验中学习成功或失败的模式（Beliefs），并动态调整执行路径（Intentions）。特别地，我们提出了“情境推理引擎”（Contextual Reasoning Engine），该引擎利用本体论（Ontology）来定义概念间的关系，从而在面对新颖情境时，能够通过类比推理（Analogical Reasoning）快速形成初步的行动假设。 其次，我们深入研究了时间推理与前瞻规划。在复杂系统中，行动的结果往往具有滞后性或累积效应。本书介绍了一种结合基于模型的强化学习（Model-Based RL）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）的混合规划方法。智能体首先利用环境模型进行快速的、深度搜索的初步规划，随后使用强化学习机制根据实际反馈对模型参数进行修正，实现持续的自我优化。我们特别关注“反事实推理”（Counterfactual Reasoning）在评估替代行动路径中的作用，这对于在高度耦合的系统中进行责任追溯和风险评估至关重要。 第三部分：多智能体协同与社会性行为 面对大规模协作任务，智能体的设计必须考虑其社会属性。本部分探讨了如何协调异构智能体群体的行为，以达成全局最优解，同时避免局部最优陷阱或协调失灵。 本书重点分析了信任建模与声誉系统在动态协作中的作用。在信息不透明的环境中，智能体需要评估其他体的可靠性和意图。我们提出了一种基于贝叶斯更新的动态信任函数，该函数不仅考虑历史交互记录，还整合了个体的认知状态（例如，是否有明显的推理偏差或资源限制）。 在协调机制方面，我们超越了简单的拍卖或合同网协议。我们引入了社会规范与强制力理论，设计了能够自我维护和演化的“数字契约”。对于高度自治的智能体，强制执行协议成本高昂，因此，我们转向研究影响力（Influence）和说服（Persuasion）的机制。智能体通过精心构造信息传递和行动展示，以最小的干预成本引导其他智能体向期望的方向移动，这在避免系统性风险的分布式控制中尤其有效。 此外，我们详细讨论了协同决策中的意见融合（Opinion Aggregation）。当智能体持有相互冲突的证据或基于不同认知模型的推理结果时，如何形成一个统一的、可被所有成员接受的系统级决策，是复杂系统管理的关键挑战。本书比较了多种融合策略，包括基于加权多数的决策、迭代协商模型，以及利用信息熵最小化原则的融合框架。 第四部分：智能体系统的验证、评估与伦理考量 最后一部分关注如何确保这些高级智能体系统的可靠性和安全性。在复杂且不可完全预测的环境中，传统的单元测试方法是不足够的。 我们提出了“压力测试框架”（Stress Testing Framework），该框架利用生成对抗网络（GANs）来生成极端但合理的系统扰动场景，以测试智能体的鲁棒性和恢复能力。验证工作着重于证明关键安全属性的形式化验证（Formal Verification），特别是针对关键路径上的“安全状态”和“不可达故障状态”。 在评估层面，本书提出了一套超越传统效率指标的“认知效率”（Cognitive Efficiency）度量体系，该体系量化了智能体在决策过程中消耗的计算资源、信息带宽与最终决策质量之间的权衡。 最后，随着智能体自主性（Autonomy）的增强，伦理和可解释性成为核心问题。我们讨论了“可解释的人工智能”（XAI）技术在认知架构中的集成，确保智能体的决策路径（特别是涉及资源分配或高风险干预时）能够被人类监管者清晰地重建和理解。本书为构建负责任的、透明的下一代复杂系统智能体提供了理论指导和实践蓝图。

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