多Agent系统引论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:伍德里奇 (WooldridgeMichael)

出品人:

页数:258

译者:石纯一

出版时间:2003-10

价格:35.0

装帧:平装

isbn号码:9787505392236

丛书系列:

图书标签:

• agent
• 人工智能
• 计算机
• 多Agent系统引论
• AI
• 集体智慧
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• 复杂系统
• 决策机制

图书简介：《多智能体系统导论》 核心主题： 本书深入探讨了多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的理论基础、核心算法、关键技术以及广泛的应用前景。它旨在为读者提供一个全面且扎实的知识框架，理解如何设计、分析和部署由多个相互协作或竞争的智能体构成的复杂系统。 目标读者： 本书面向计算机科学、人工智能、自动化、控制理论、运筹学以及相关工程领域的本科高年级学生、研究生以及专业研究人员。对于希望在分布式智能、群体行为建模、复杂系统控制等方面进行深入研究的工程师和技术人员，本书也将是极具价值的参考资料。 --- 第一部分：基础与理论基石 本书伊始，即着手构建理解多智能体系统的必要理论基础。我们首先界定了“智能体”的本质特征，区分了狭义的反应式智能体与更高级别的、具备信念、欲望和意图（BDI模型）的社会化智能体。 1. 智能体架构与交互模型： 详细剖析了不同类型的智能体架构，从经典的符号推理系统到基于学习的神经网络结构。重点阐述了智能体之间的交互模型，包括通信协议（如ACL信息交换）、合作与竞争博弈的建模方式，以及如何通过共享环境状态实现协同。引入了智能体的“环境感知-决策-行动”循环的正式描述，强调了时间延迟、不完全信息和动态环境对系统稳定性的影响。 2. 分布式问题求解的挑战： 多智能体系统面临的核心挑战在于如何实现全局最优，而仅依靠局部信息和有限的通信能力。本部分详细讨论了分布式约束满足问题（Distributed Constraint Satisfaction Problems, DCSP）的建模方法，以及如何利用局部推理规则来避免系统死锁（Deadlock）和饥饿（Starvation）。我们对比了集中式控制与分布式控制的优缺点，强调了分布式算法在鲁棒性、可扩展性上的优势。 3. 智能体组织与社会学基础： 成功的 MAS 依赖于有效的组织结构。本书系统梳理了常见的组织范式，包括层级结构、市场机制（如拍卖与竞标）、以及扁平化的协商网络。探讨了社会治理理论在 MAS 中的应用，例如声誉系统（Reputation Systems）如何引导智能体行为，以及信任模型的建立机制，确保系统在不完全可信环境下的有效运行。 --- 第二部分：协作与协调机制 本部分是本书的核心，聚焦于实现智能体间有效协作的具体技术和算法。 4. 任务分配与分解： 在多智能体环境中，如何将复杂的全局任务有效分解并分配给合适的智能体是关键。我们深入研究了基于经济学的任务分配机制，特别是拍卖理论在动态资源调配中的应用。详细介绍了合同网（Contract Net Protocol）的变体，并结合线性规划和组合优化技术，探讨了在成本最小化或收益最大化目标下的最优指派算法。对于涉及时间窗和资源约束的任务，本书提供了先进的约束规划求解器介绍。 5. 协商与决策制定： 智能体间的决策过程通常是迭代和交互的。本章着重分析了非单调逻辑在多智能体信念更新中的作用。详细阐述了基于提议/接受（Proposal/Acceptance）的协商模型，以及如何利用偏好逻辑来形式化智能体的价值判断。特别关注了如何设计鲁棒的仲裁机制来解决意见分歧，确保系统最终能达成一致或接近最优的集体决策。 6. 群体行为与涌现： 超越个体智能体的直接交互，本书探讨了大量智能体如何自发地展现出复杂且有意义的群体行为（Emergent Behavior）。这部分内容借鉴了生物学和物理学中的概念，如粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）的基本原理及其在分布式路径规划中的应用。重点在于分析何种局部交互规则能够稳定地导致期望的全局模式，并讨论了如何利用有限自动机来模拟和控制这些涌现现象。 --- 第三部分：学习与演化 随着人工智能技术的飞速发展，将学习能力融入 MAS 成为必然趋势。本部分侧重于分布式学习与适应性。 7. 多智能体强化学习（MARL）基础： MARL 是解决动态、不确定环境中协作与竞争问题的强大工具。我们首先回顾了单体强化学习（如Q-Learning和SARSA）的局限性。接着，本书详述了联合学习（Joint Action Learners）、集中式训练/分布式执行（CTDE）框架，特别是如 MADDPG 和 QMIX 等前沿算法的原理与实现细节。对于信令模糊和非平稳性（Non-Stationarity）等 MARL 独有的挑战，本书提供了深入的数学分析和缓解策略。 8. 进化算法与群体适应： 从进化角度审视 MAS，探讨智能体群体如何通过选择压力和遗传机制来适应不断变化的环境。详细介绍了遗传算法（GA）及其在优化 MAS 策略集中的应用。讨论了群集进化（Swarm Evolution）的概念，即策略本身像基因一样在智能体间传递和变异，从而提升整个系统的长期性能。 9. 分布式知识共享与推理： 在大型、异构的 MAS 中，高效的知识表示和共享至关重要。本书探讨了本体论（Ontologies）在标准化智能体间语义通信中的作用。介绍了基于概率图模型（如贝叶斯网络）的分布式推理方法，允许智能体在不完全依赖中央知识库的情况下，对全局状态做出合理的推断。 --- 第四部分：关键应用与未来展望 本书的最后一部分将理论知识与实际工程问题相结合，展示了 MAS 在解决现实世界复杂问题中的巨大潜力。 10. 机器人与自动化系统： 详细分析了无人机（UAV）编队控制、分布式机器人集群（如仓库拣选机器人）的协调策略。重点讨论了基于势场的方法（Potential Field Methods）在避障和路径规划中的应用，以及如何利用 MAS 原理来设计具有高冗余性和容错能力的物理系统。 11. 智能电网与资源管理： 在能源领域，MAS 被用于实现电网的去中心化稳定控制和需求侧响应。本书介绍了利用智能体进行负载平衡、故障隔离和分布式定价的算法模型，展示了如何利用市场机制促进能源的有效分配。 12. 复杂网络与社会模拟： MAS 也是模拟和理解大规模社会网络、交通网络行为的有力工具。我们探讨了如何利用智能体来模拟信息传播、意见极化以及交通拥堵的形成和缓解，为城市规划和政策制定提供数据驱动的洞察。 总结： 《多智能体系统导论》不仅是一本介绍性读物，更是一份系统性的技术指南。通过对理论的严谨论述和对前沿算法的剖析，本书为读者构建了一个坚实的 MAS 知识体系，使他们能够自信地面对和设计下一代分布式的、自主的智能系统。本书的结构设计旨在引导读者从理解智能体个体行为，逐步过渡到掌握宏观群体涌现规律，最终实现复杂工程目标的构建能力。

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阅读体验上，我必须提到这本书的**“严谨性”**。即便是作为入门读物，作者对术语的使用也极其精准，很少出现语义模糊的地带。对于关键概念，例如“合作博弈”与“非合作博弈”的适用场景分析，作者给出了清晰的界限划分，这对于初学者避免概念混淆至关重要。此外，书中引用的文献覆盖面极广，从经典的计算机科学理论到近期的顶级会议论文都有所涉猎，这为想要深入钻研某一特定方向的读者提供了极好的参考线索。总而言之，这是一本结构完整、论证有力、兼具理论深度与实践指导意义的优秀专著，是该领域严肃学习者的必备参考书。

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这本书的叙述风格非常**“工程师驱动”**，充满了实操性和工程化的视角。它没有过多纠缠于晦涩的数学证明，而是聚焦于如何**落地**这些复杂的概念。我特别欣赏作者在描述**通信协议和激励机制**时的细致入微。他列举了多种Agent间信息交换的范式，并分析了每种范式在不同规模网络中的性能权衡，这对于希望构建实际多Agent应用场景的开发者来说，简直是一份宝典。书中的图表和流程图制作精良，清晰地展示了复杂的决策树和状态转换过程，使得那些原本抽象的算法逻辑变得直观易懂。这种务实的态度，让这本书摆脱了许多学术专著的“高冷感”，更像是一位资深架构师在手把手传授经验。

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这本书的**历史回顾与未来展望**部分写得非常克制而有力。作者清晰地勾勒出了从早期的分布式人工智能到当前深度学习驱动下的Agent研究的演变路径，没有过分夸大当前技术的成就，也没有忽视早期研究的奠基作用。在展望未来时，作者提出了几个极具挑战性的开放性问题，例如如何确保大规模异构Agent群体的**安全性和可解释性**。这种清醒的认识，让读者在为技术进步感到兴奋的同时，也能保持一份审慎的批判性思维。它不是一本鼓吹“万能药”的书，而是一部引导研究者和实践者正视挑战、寻求突破的指南。

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这本书的封面设计简洁大气，黑白主色调搭配烫金字体，立刻给人一种专业且严谨的感觉。我翻开扉页，首先映入眼帘的是作者对这个新兴领域的深刻洞察和前瞻性思考。读完前几章，我感觉作者不仅是在罗列概念，更像是在构建一个完整的知识体系框架。他深入浅出地剖析了多智能体系统的核心挑战，比如如何在去中心化的环境中实现有效的协同与决策。特别是关于**“社会智能”**的讨论，让我眼前一亮，这不仅仅是技术层面的堆砌，更是对复杂系统行为模式的哲学性探讨。作者巧妙地将博弈论、分布式计算和人工智能的最新进展融合在一起，为理解下一代AI架构提供了坚实的理论基础。这种跨学科的融合处理得非常自然，没有生硬的拼凑感，读起来非常流畅。

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从**认知科学**的角度来看，这本书的见解独树一帜。它没有将Agent仅仅视为执行任务的自动化工具，而是赋予了它们一定程度上的“心理模型”和“意图推断”能力。作者花了相当篇幅讨论Agent如何学习理解其他Agent的**信念、愿望和意图（BDI）**，并以此为基础进行策略调整。这种层次的深入，使得本书超越了传统的AI范畴，触及了更深层次的智能本质。我印象最深的是关于**“涌现行为”**的章节，它用简洁的案例说明了简单的局部规则如何能导致全局的复杂、甚至不可预测的集体行为。这不仅是对技术难题的解答，更是一种对复杂系统迷人之处的赞叹。

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书给4星，翻译烂如升级前的谷歌，减1星。

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书给4星，翻译烂如升级前的谷歌，减1星。

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作为引论，这是本非常好的书，03年在图书馆读完的，今天觉得还是有必要再读一遍的；另外，史忠植的那本也不错，02就是那本书入的门；

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思路清晰，很好的综述，可惜是2001之前的agent研究的的综述，最近10年内，agent方面的研究有了多新的成果，外文材料挺多的，中文翻译的综述材料很少。希望能出出这方面的新书好书（中文）。

评分☆☆☆☆☆

思路清晰，很好的综述，可惜是2001之前的agent研究的的综述，最近10年内，agent方面的研究有了多新的成果，外文材料挺多的，中文翻译的综述材料很少。希望能出出这方面的新书好书（中文）。