Agent-Oriented Information Systems II面向代理的信息系统 II/会议文集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Bresciani, Paolo; Giorgini, Paolo; Henderson-Sellers, Brian

出品人:

页数:226

译者:

出版时间:2005-8

价格:474.60元

装帧:

isbn号码:9783540259114

丛书系列:

图书标签:

• Agent Technology
• Multi-Agent Systems
• Information Systems
• Distributed Systems
• Artificial Intelligence
• Software Agents
• Modeling and Simulation
• Computer Science
• Engineering
• Collaboration

智能代理的涌现与融合：Agent-Oriented Information Systems II 邀您探索未来信息系统的奥秘 在信息技术飞速发展的浪潮中，代理（Agent）以其独特的自主性、响应性、主动性和社会性，正逐渐成为构建下一代信息系统的核心驱动力。Agent-Oriented Information Systems II（面向代理的信息系统 II）作为一本集结了领域内顶尖研究成果的会议文集，深刻地揭示了代理技术在信息系统设计、实现与应用等各个层面的前沿进展与未来趋势。本书并非对现有代理技术的简单罗列，而是聚焦于代理在复杂环境中的智能涌现、多代理系统的协同互动、以及代理与人类用户之间的无缝融合，为读者描绘了一幅充满活力的未来信息系统蓝图。 第一部分：代理的智能涌现与能力提升 本书的开篇，着重探讨了如何赋予代理更强大的智能，使其能够超越简单的预设指令，在动态、不确定、甚至是未知的环境中做出更优决策。研究人员们深入挖掘了机器学习、深度学习、强化学习等人工智能核心技术与代理的结合点，力求突破传统代理的局限性。 认知建模与推理： 代理的智能核心在于其认知能力。本书收录的多篇论文从不同角度探讨了代理的认知建模。这包括如何为代理构建内部的知识表示，使其能够理解世界、进行逻辑推理、以及根据环境变化调整其信念。例如，一些研究通过引入概率图模型或逻辑推理引擎，使代理能够处理不确定信息，并进行更复杂的因果推断。更有甚者，尝试为代理设计“元认知”能力，即代理能够反思自身的认知过程，从而优化其学习和决策策略。 学习与适应： 适应性是代理在复杂环境中生存的关键。本书中的研究强调了代理的学习能力，特别是如何使其能够从经验中学习，并不断改进其行为。这包括监督学习、无监督学习以及最为关键的强化学习。强化学习的应用使得代理能够通过试错来发现最优策略，尤其是在游戏、机器人控制、以及资源分配等领域展现出巨大潜力。此外，书中还探讨了迁移学习和终身学习，使代理能够将在一个任务中获得的知识应用到新任务中，从而加速适应过程。 感知与理解： 代理需要能够感知并理解其所处的环境。本书中的一些工作聚焦于代理如何处理和理解来自不同传感器的数据，包括视觉、听觉、触觉等。这涉及到计算机视觉、自然语言处理等技术在代理系统中的应用。例如，如何让代理能够识别图像中的物体，理解人类的语音指令，甚至捕捉细微的情感变化。对环境的精准感知和深入理解，是代理做出有效行动的前提。 规划与决策： 基于其认知和学习能力，代理需要能够制定有效的行动计划并做出决策。本书中的研究涵盖了多种规划和决策技术。这包括传统的搜索算法，如A算法，以及更复杂的基于模型和无模型的强化学习决策方法。特别值得关注的是，一些研究探索了如何让代理在面对多目标、不确定性和时间约束时做出最优决策。 第二部分：多代理系统的协同与博弈 现实世界中的信息系统往往不是由单个代理构成的，而是由大量相互协作或竞争的代理组成的复杂系统。Agent-Oriented Information Systems II 深入探讨了多代理系统的设计、协调、以及它们之间的互动机制。 通信与协商： 代理之间的有效沟通是多代理系统成功的基石。本书收录的研究聚焦于设计高效、可靠的代理间通信协议和语言。这包括如何定义共享的知识表示、协商机制以及信息交换模式。例如，一些研究提出了基于Agent Communication Language (ACL) 的扩展，以支持更复杂的语义交互。协商是代理在资源受限或存在利益冲突时达成一致的关键。本书探讨了各种协商策略，如讨价还价、投票、以及基于契约网的协商。 协作与协调： 当代理需要共同完成一个任务时，协作和协调就变得至关重要。本书中的工作涵盖了如何分解任务、分配责任、以及避免冲突。这包括中心化协调与去中心化协调的比较研究，以及如何利用博弈论和市场机制来激励代理的协作行为。例如，研究人员们探讨了如何设计一种机制，使得代理能够主动地共享信息和资源，以最大化整个系统的效益。 博弈与竞争： 在某些场景下，代理可能存在竞争关系，需要通过博弈来达到自己的目标。本书中的研究借鉴了博弈论的原理，分析了代理间的竞争策略，以及如何设计能够实现纳什均衡或帕累托最优的博弈模型。例如，在资源分配、拍卖、以及议价等场景下，研究人员们设计了能够促进公平竞争和有效资源利用的代理博弈模型。 涌现行为与群体智能： 当大量简单的代理按照一定的规则互动时，往往会涌现出复杂、智能的宏观行为。本书中的一些前沿研究关注这种“涌现行为”，探索如何设计代理的局部规则来获得期望的全局行为。这与群体智能（Swarm Intelligence）的概念紧密相关，如蚂蚁群优化、粒子群优化等。研究人员们尝试将这些原理应用于复杂的优化问题和分布式系统控制。 第三部分：代理在信息系统中的应用与挑战 Agent-Oriented Information Systems II 不仅关注理论的创新，更将目光投向了代理技术在实际信息系统中的广泛应用，并探讨了在这些应用中面临的挑战与解决方案。 智能搜索与信息过滤： 代理在处理海量信息时展现出巨大潜力。本书中的研究探索了如何利用代理技术来构建更智能的搜索引擎，使其能够理解用户的意图，并提供更精准、个性化的搜索结果。同时，代理在信息过滤、新闻聚合、以及内容推荐等领域也发挥着重要作用。 电子商务与虚拟市场： 代理在电子商务领域扮演着越来越重要的角色，从智能购物助手到自动化的交易代理。本书中的一些工作聚焦于如何在虚拟市场中设计交互式代理，实现资源的有效分配和交易的最优化。这包括自动化拍卖、智能定价策略等。 分布式系统与物联网： 随着物联网设备数量的爆炸式增长，对分布式、智能化的管理和控制需求也日益迫切。代理技术为构建灵活、自适应的分布式系统提供了强大的支持。本书中的研究展示了如何利用代理来管理海量的物联网设备，实现数据的收集、分析和协同控制。 人机交互与协同： 代理不仅仅是机器，它们也需要与人类用户进行有效的交互。本书中的研究探讨了如何设计更自然、更直观的人机交互方式，使代理能够理解人类的需求、意图和情感，并与之协同工作。例如，智能客服代理、虚拟助手等。 安全与隐私： 随着代理系统应用的深入，安全和隐私问题也日益凸显。本书中的一些研究关注如何设计安全的代理通信协议，防止恶意代理的攻击，以及如何在代理系统中保护用户数据的隐私。 Agent-Oriented Information Systems II 是一本面向研究人员、工程师和对未来信息系统感兴趣的读者的宝贵资源。它不仅展示了代理技术在理论上的最新突破，更提供了在实际应用中解决复杂问题的深刻见解。本书将引领读者深入理解智能代理的力量，并激发关于如何构建更智能、更自主、更高效的未来信息系统的无限可能。

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