Multi-Agent Systems for Traffic and Transportation Engineering pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Bazzan, Ana L. C. (EDT)/ Klugl, Franziska (EDT)

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:

价格:1505.00 元

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isbn号码:9781605662268

丛书系列:

图书标签:

• Multi-Agent Systems
• Traffic Engineering
• Transportation Engineering
• Intelligent Transportation Systems
• Agent-Based Modeling
• Traffic Control
• Vehicle Routing
• Simulation
• Optimization
• Artificial Intelligence

深度学习驱动的城市基础设施管理与优化 简介 本书全面深入地探讨了如何利用前沿的深度学习技术，对现代城市基础设施，特别是交通、能源、水务和公共安全系统进行高效、智能化管理和优化。在城市化进程加速和数据爆炸的背景下，传统依赖静态模型和人工干预的管理方法已无法满足复杂、动态系统的需求。本书旨在提供一个集成化的框架，将深度神经网络的强大模式识别、预测和决策能力，应用于解决现实世界中的关键城市工程挑战。 我们不再关注传统的基于规则的控制系统或早期的机器学习方法，而是将焦点集中在最新的深度强化学习（DRL）、图神经网络（GNN）以及时空卷积网络（ST-CNN）等模型在基础设施优化中的实际应用。全书结构清晰，从基础理论到复杂案例研究，为工程师、研究人员和政策制定者提供了一套实用的技术路线图。 --- 第一部分：理论基础与数据驱动范式转型 本部分为后续章节奠定坚实的理论基础，重点阐述了深度学习如何从根本上改变基础设施管理的范式，使其从反应式转向预测式和主动式。 第一章：现代城市基础设施的复杂性与数据挑战 本章首先界定了“智能基础设施”的内涵，分析了当前交通网络、配电网和供水系统面临的非线性和高耦合性问题。详细讨论了传感器技术（IoT）、边缘计算和云计算在数据采集和预处理中扮演的角色。重点剖析了异构数据源（如交通摄像头、SCADA系统、社交媒体流）的融合挑战，以及如何使用自监督学习方法处理大规模、标注稀疏的数据集。 第二章：深度学习核心模型综述及其在工程中的适用性 本章精选了最适合处理基础设施时空数据的深度学习架构。详细解析了循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM, GRU）在时间序列预测中的优势与局限。随后，深入探讨了卷积神经网络（CNN）在空间特征提取（如图像识别和网格数据处理）中的应用。特别地，本章引入了图神经网络（GNN）的原理，解释了为何 GNN 成为建模依赖于拓扑连接的系统（如电网拓扑或道路网络）的理想工具。 第三章：深度强化学习（DRL）在控制决策中的核心机制 本章是本书的核心理论支柱之一。详述了强化学习（RL）的马尔可夫决策过程（MDP）框架如何精确映射到基础设施的控制问题（如资源调度、动态定价）。重点介绍并对比了基于价值的方法（如 DQN、DDQN）和基于策略梯度的方法（如 A2C、PPO）。本书强调了在现实工程约束下，如何设计有效的奖励函数（Reward Function）以确保训练出的智能体（Agent）不仅追求短期最优，更能满足长期的系统稳定性和公平性要求。 --- 第二部分：深度学习在能源系统中的优化应用 本部分聚焦于智能电网和分布式能源系统的集成与优化，这是深度学习技术最早且最成熟的应用领域之一。 第四章：可再生能源的精准预测与电网稳定性保障 本章关注风能和太阳能等间歇性电源的预测。采用基于时空注意力的深度学习模型，整合气象数据、历史发电数据和地理空间信息，实现超短期（分钟级）和日级发电量预测。书中详细展示了如何将这些预测集成到电网的实时潮流计算中，使用深度神经网络辅助的稳健性分析，提前识别并规避潜在的电压越限和频率波动。 第五章：分布式能源与微电网的智能调度 本章深入研究了在微电网环境中，如何利用 DRL 优化储能系统的充放电策略和本地负荷的削峰填谷。分析了在含大量电动汽车（EV）充电负荷的情况下，如何通过联邦学习（Federated Learning）架构，在保护用户隐私的前提下，实现跨社区的能源协同优化，平衡电网负荷曲线。 第六章：输配电网络的故障诊断与自愈合 利用深度学习对海量 SCADA 历史数据进行模式识别，实现对早期故障特征的提取。重点介绍了一种基于 GNN 的广域保护算法，该算法能够快速定位故障的初始点，并利用 DRL 智能地重构网络拓扑，在毫秒级别内完成隔离和恢复操作，极大地缩短了停电时间。 --- 第三部分：深度学习在水务与环境管理中的前沿探索 本部分将视角转向水资源分配、水质监控和城市排水系统，展示深度学习如何提升这些生命线系统的韧性。 第七章：城市水力网络的泄漏检测与压力优化 本章详细描述了如何利用传感器网络采集的水压和流量数据，训练深度自编码器（DAE）来建立水网的正常运行“指纹”。当实际数据偏离此指纹时，系统即刻报警。此外，采用 DRL 优化泵站的运行点，以最小化能耗的同时，维持管网各节点满足最低服务压力要求，特别是针对非线性水头损失的精确建模。 第八章：水质污染源溯源与实时预警系统 研究利用时空序列预测模型，对水体中关键污染物（如重金属、有机物）的扩散路径进行高精度模拟。书中介绍了如何结合水文模型和深度学习，快速反演出污染源的释放时间和位置，为应急响应提供科学依据。重点讨论了在水处理厂中，利用深度学习实时优化絮凝剂和消毒剂的投加量，以应对进水水质的动态变化。 第九章：城市内涝风险的精细化预测与动态调控 本章聚焦于结合城市数字孪生（Digital Twin）和深度学习。利用高分辨率地形数据和降雨预报，构建耦合的流体动力学模型。随后，训练 DRL 智能体来控制城市中的滞洪区、蓄水设施和调蓄闸门的开度，以最小化特定高风险区域的淹没深度和持续时间。 --- 第四部分：跨系统集成与未来展望 本书的最后部分着眼于系统间的协同作用，并展望深度学习在未来智慧城市管理中的方向。 第十章：多智能体协同与资源跨域优化 在智慧城市中，能源、交通和水务系统并非孤立存在。本章探讨了如何构建一个统一的多智能体学习框架，使不同基础设施子系统的优化目标能够相互协调。例如，在电网紧急情况下，如何通过有限度地调整公共交通的电力供应优先级，来保障关键医疗设施的电力需求。 第十一章：可解释性、鲁棒性与可信赖的 AI 工程 鉴于基础设施控制决策的严重后果，本章对深度学习模型的可解释性（XAI）提出了严格要求。介绍 LIME、SHAP 等技术在基础设施决策诊断中的应用，确保工程师能够理解模型做出某一控制动作的原因。同时，讨论了对抗性攻击对控制系统的潜在威胁，以及如何设计鲁棒性强的模型来抵御数据注入攻击，保障系统的安全运行。 第十二章：面向未来的城市系统优化：自主运营与持续学习 本书最后总结了深度学习在城市基础设施管理中的长期潜力，包括从固定策略向持续在线学习的演进，以及实现完全自主运行系统的路径。探讨了量子计算对加速复杂系统模拟的潜在影响，并呼吁制定跨行业标准，以加速这些前沿技术的工程落地。 --- 目标读者： 基础设施规划师、电气与土木工程师、数据科学家、城市规划研究生及政策制定者。 本书的独特价值在于： 它摒弃了对简单预测模型的重复论述，而是聚焦于最前沿的、具有决策能力的深度学习技术（如 DRL 和 GNN），并将其严格应用于解决能源、水务等关键工程领域的复杂非线性优化问题，提供了从理论到高复杂度案例的完整解决方案。

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从一个侧重于软件工程和系统集成的角度来看这本书，我发现它在系统架构和互操作性方面的讨论略显不足。虽然书中详细探讨了“智能体”自身的行为模式和决策机制，但对于如何将这些分散的、异构的智能体高效地集成到一个统一的、可扩展的交通管理平台中，着墨不多。在真实的城市部署场景中，不同制造商的传感器、不同的通信协议、以及不同层次的管理系统之间的兼容性，是决定项目成败的关键。我期待书中能有一个专门的章节，深入探讨API设计规范、数据共享协议的标准化，以及如何在边缘计算节点上实现高可靠性的本地决策与云端协调的平衡。目前的内容更偏向于“智能体能做什么”，而较少关注“我们如何构建这个支撑它们运行的整体生态系统”，这使得这本书在面向大规模工程实施的指导性上，留下了些许遗憾。

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这本书在探讨社会影响和伦理考量方面，提供了一个非常值得深思的视角。作者并没有仅仅将多智能体系统视为一个纯粹的技术优化问题，而是将其置于更广阔的社会背景下进行审视。尤其是在关于“公平性”和“可解释性”的讨论中，触及了许多尖锐的问题，例如，当算法做出影响数千人通勤时间的决策时，我们如何确保这个决策不会无意中歧视特定区域或特定群体？以及，当系统发生故障或出现争议时，我们如何追溯和解释那个“机器的决定”？这种对技术责任的强调，在我看来，是当代工程领域最需要的“软技能”。它提醒着每一位开发者和规划者，技术的力量越大，我们肩负的责任也越重。这种超越纯粹工程实现的哲学层面的探讨，极大地提升了这本书的深度和人文关怀，让它不仅仅是一本技术手册，更像是一份对未来城市交通负责任的宣言。

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这本书的封面设计和排版确实给我留下了深刻的第一印象。那种带着未来科技感的蓝色调，配上抽象的交通网络图示，立刻就抓住了我的眼球。我一直对城市规划和智能交通领域抱有极大的热情，所以当我翻开这本书时，我期待着能看到一些真正具有前瞻性的内容，而不是那些老生常谈的理论堆砌。然而，读完前几章后，我发现这本书在构建宏观愿景方面做得相当不错，它试图描绘一个由无数独立智能体协同运作的未来交通蓝图。从城市级的宏观调控到个体车辆的微观决策，作者似乎都试图用一种系统性的视角去整合。书中对于“去中心化决策”的探讨非常深入，这在当前以中央控制为主导的交通管理体系中，无疑是一个大胆的创新方向。它引导读者思考，在面对海量、实时变化的交通数据时，传统的自上而下的控制模式是否真的还有效力。这种对现有范式的挑战，是这本书最吸引我的地方之一，它让我对这个领域的研究潜力有了全新的认识。

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坦白说，这本书的理论深度确实令人敬佩，尤其是在算法和模型构建的部分，作者显然是下了苦功的。我特别关注了其中关于“多智能体协同路径优化”的章节，那里的数学推导和案例分析非常扎实。它不仅仅是简单地罗列了各种优化算法，更是详细阐述了在实际交通环境中，如何处理信息延迟、通信中断以及智能体之间利益冲突等复杂问题。我感觉作者在编写时，始终将理论与工程实践紧密联系起来，这使得即便是非常抽象的数学概念，也能找到清晰的工程应用出口。对于希望深入了解底层技术细节的研究人员来说，这本书无疑是一份宝贵的资料库。它不回避那些棘手的技术难题，反而将其作为深入探讨的核心，这种务实的态度，远比那些只谈论宏伟目标的书籍要来得实在和有价值。我甚至花了好几天时间才彻底消化了其中关于博弈论在信号灯配时中的应用那一节。

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这本书的叙事节奏和语言风格，对于我这样一个资深从业者来说，显得有些过于学术化和晦涩。阅读过程更像是在啃一本高阶教科书，而非一本旨在普及知识的读物。每一句话似乎都经过了精心的锤炼，力求用最精确的术语来描述概念，这在保证了专业性的同时，也无形中提高了读者的门槛。我希望书中能有更多生动的、贴近日常经验的“小故事”或者“模拟场景”来穿插解释那些复杂的交互逻辑。比如，当描述两个无人驾驶车队在路口进行实时协商避让时，如果能配上一个更形象的动态图示或者更具画面感的文字描述，想必能让读者更直观地理解那种瞬息万变的决策过程。目前的呈现方式，虽然逻辑严密，但缺乏一点“人情味”，使得长时间阅读容易感到疲劳，需要频繁地查阅术语表来确保理解的准确性。

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