Distributed Control of Robotic Networks pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Bullo, Francesco/ Cortes, Jorge/ Martinez, Sonia

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2009-7

价格:$ 67.74

装帧:

isbn号码:9780691141954

丛书系列:

图书标签:

机器人网络
分布式控制
多智能体系统
协同控制
编队控制
通信网络
控制理论
优化算法
网络拓扑
鲁棒控制

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具体描述

This self-contained introduction to the distributed control of robotic networks offers a distinctive blend of computer science and control theory. The book presents a broad set of tools for understanding coordination algorithms, determining their correctness, and assessing their complexity; and it analyzes various cooperative strategies for tasks such as consensus, rendezvous, connectivity maintenance, deployment, and boundary estimation. The unifying theme is a formal model for robotic networks that explicitly incorporates their communication, sensing, control, and processing capabilities - a model that in turn leads to a common formal language to describe and analyze coordination algorithms. Written for first- and second-year graduate students in control and robotics, the book will also be useful to researchers in control theory, robotics, distributed algorithms, and automata theory. The book provides explanations of the basic concepts and main results, as well as numerous examples and exercises. It features: self-contained exposition of graph-theoretic concepts, distributed algorithms, and complexity measures for processor networks with fixed interconnection topology and for robotic networks with position-dependent interconnection topology; detailed treatment of averaging and consensus algorithms interpreted as linear iterations on synchronous networks; introduction of geometric notions such as partitions, proximity graphs, and multicenter functions; and, detailed treatment of motion coordination algorithms for deployment, rendezvous, connectivity maintenance, and boundary estimation.

《协同进化：人工智能在自适应系统中的崛起》在瞬息万变的现代世界中，面对复杂多变的挑战，单点决策系统已显得力不从心。我们的世界越来越倾向于由大量相互关联的个体组成的系统来解决问题，这些系统能够感知环境、相互通信，并基于分布式的信息和目标做出协调一致的行动。本书《协同进化：人工智能在自适应系统中的崛起》便深入探讨了这一革命性的范式转变，聚焦于人工智能（AI）如何在这些分布式自适应系统中扮演核心驱动角色。本书并非仅仅罗列技术的堆砌，而是旨在揭示一种深刻的哲学思想：智能的涌现并非源于单一的、高高在上的中央控制器，而是诞生于个体间的简单互动和局部规则的不断演化。我们将从基础理论出发，逐步深入到AI技术如何赋能这些系统的各个层面。第一部分：分布式自适应系统的基石我们将首先勾勒出分布式自适应系统的基本轮廓。这意味着我们将探讨：涌现性（Emergence）：解释“整体大于部分之和”的原理，即复杂的全局行为如何从简单的个体交互中自发产生。我们将通过经典的自然界例子（如蚁群觅食、鸟群飞行）来阐述这一概念，并将其类比到工程系统中。去中心化控制（Decentralized Control）：强调系统中不存在单一的决策中心，每个个体都拥有一定的自主性，并基于局部信息进行决策。这将引出关于系统鲁棒性、容错性和可扩展性的讨论。自适应性（Adaptability）：探讨系统如何能够感知环境变化、识别模式，并根据这些变化动态调整其行为和结构。我们将深入理解“学习”在分布式系统中的意义，不仅仅是知识的积累，更是行为模式的优化。通信与协作（Communication and Collaboration）：分析个体之间有效传递信息、协调行动的重要性。我们将审视不同的通信范式（如广播、点对点、多播）以及它们对系统整体性能的影响。第二部分：人工智能赋能的协同进化在理解了分布式自适应系统的基本原理后，本书将着重阐述人工智能如何成为驱动这些系统进化的强大引擎。我们将重点关注以下几个关键领域：机器学习与模式识别（Machine Learning and Pattern Recognition）：深入探讨监督学习、无监督学习和强化学习等机器学习技术，如何使个体能够从历史数据和环境反馈中学习，识别关键模式，并做出更优的决策。我们将分析如何利用这些技术来预测环境变化、识别潜在风险，以及优化个体行为。深度学习与神经网络（Deep Learning and Neural Networks）：介绍深度学习在特征提取、复杂的非线性关系建模方面的强大能力。我们将探讨如何利用深度神经网络来处理高维度的感官数据，如图像、声音，并将其转化为有意义的控制信号，从而实现更精细的局部感知和决策。强化学习与多智能体系统（Reinforcement Learning and Multi-Agent Systems）：这是本书的核心内容之一。我们将深入研究强化学习如何让个体在与环境的交互中通过“试错”来学习最优策略。更重要的是，我们将重点探讨“多智能体强化学习”（MARL），研究多个智能体如何在共享或竞争的环境中进行学习和协作，以实现共同或个体目标。我们将分析各种MARL算法，包括基于协调、博弈论和群体智能的方法。进化计算与优化（Evolutionary Computation and Optimization）：介绍遗传算法、粒子群优化等进化计算技术，如何通过模拟自然选择和进化过程，在复杂的问题空间中搜索最优解。我们将探讨这些技术如何应用于分布式系统的参数调优、拓扑结构设计，以及策略的生成。博弈论与激励机制（Game Theory and Incentive Mechanisms）：分析在分布式系统中，个体之间可能存在的利益冲突。我们将引入博弈论的工具，来理解个体的理性决策，并设计有效的激励机制，引导个体合作，从而克服“公地悲剧”等挑战，实现全局的最优。分布式推理与决策（Distributed Reasoning and Decision Making）：探讨如何在没有全局知识的情况下，让分布式个体进行有效的推理和决策。我们将研究贝叶斯推理、信念传播等方法，以及如何在有限的通信带宽下做出鲁棒的判断。第三部分：应用与未来展望在理论和方法论的深入探讨之后，本书将通过一系列引人入胜的应用案例，展示协同进化的人工智能在现实世界中的强大潜力：智能交通系统（Intelligent Transportation Systems）：探讨如何利用AI驱动的分布式车辆网络，实现交通流量的优化、事故的预防，以及能源效率的提升。机器人集群（Robot Swarms）：展示如何让大量低成本、简单的机器人协同工作，执行复杂的任务，如环境监测、搜救、精准农业等。智能电网（Smart Grids）：分析AI如何优化分布式能源的生产、分配和消费，提高电网的稳定性和效率。物联网（Internet of Things, IoT）与边缘计算（Edge Computing）：探讨如何在海量的IoT设备上部署AI，实现本地化的智能决策，减少对中心化服务器的依赖。分布式传感网络（Distributed Sensor Networks）：演示如何通过AI驱动的分布式传感器网络，实现对环境的全面、实时的监测和分析。复杂系统建模与仿真（Complex Systems Modeling and Simulation）：介绍AI如何帮助我们理解和预测如经济、社会、生态等复杂系统的行为。最后，本书将展望协同进化人工智能的未来发展方向，包括更强大的学习能力、更高的自主性、以及在伦理和社会层面的影响。我们将探讨如何构建更安全、更可靠、更具弹性的智能系统，以应对人类面临的重大挑战。《协同进化：人工智能在自适应系统中的崛起》是一本面向广泛读者的著作，包括计算机科学、人工智能、机器人学、控制理论、自动化以及相关领域的工程师、研究人员和学生。它旨在启发读者思考，人工智能不仅仅是提升个体智能，更是重塑我们解决问题方式的颠覆性力量，它正在引领我们走向一个更加智能、更加协同的未来。