Agent Computing and Multi-Agent Systems代理计算及Multi-Agent系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:527

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价格:960.50元

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isbn号码:9783540367079

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• Agent Computing
• Multi-Agent Systems
• Artificial Intelligence
• Distributed Systems
• Autonomous Agents
• Intelligent Systems
• Agent-Based Modeling
• Software Agents
• Computer Science
• Machine Learning

《代理计算与多代理系统》是一本全面探讨计算领域前沿技术——代理（Agent）和多代理系统（Multi-Agent Systems, MAS）的学术专著。本书深入剖析了代理计算的核心概念、理论框架、关键技术以及其在复杂现实世界问题中的广泛应用，旨在为相关领域的研究者、开发者以及对人工智能和分布式计算感兴趣的学生提供一份详实且富有洞察力的指导。 第一部分：代理计算的基石 本书的第一部分奠定了理解代理计算的基础。我们将从“什么是代理”这一根本问题出发，清晰地界定代理的内涵与外延。代理不仅仅是简单的程序，它们是能够感知环境、进行自主决策、并能通过行动影响环境的实体。我们将详细阐述代理的典型特征，包括自主性（Autonomy）、响应性（Reactivity）、主动性（Proactiveness）和社会性（Social Ability）。 自主性：强调代理能够在没有直接外部干预的情况下，基于自身的状态和目标独立运作。我们将探讨不同程度的自主性，从半自主到完全自主，并分析实现自主性的关键技术，如学习算法、规划算法等。 响应性：聚焦代理如何及时地感知和响应其所处环境的变化。我们将深入研究各种感知模型和环境交互机制，包括传感器数据处理、事件驱动机制以及如何构建高效的感知-决策-行动循环。 主动性：阐述代理如何不仅仅是被动响应，而是能够主动设定目标、规划行动并积极地寻求实现这些目标。我们将介绍目标导向的代理模型、计划生成与执行的策略，以及如何处理不确定性和动态变化的环境。 社会性：这是多代理系统区别于单代理系统的关键。我们将探讨代理之间如何进行交互、通信、协作以及竞争。这包括通信语言（如ACL）、协商机制、信任与声誉模型、以及形成社会结构的原理。 在明确了代理的基本属性后，本书将深入探讨代理的类型学。我们将区分不同层次和功能的代理，例如： 简单反射代理（Simple Reflex Agents）：最基本的代理，仅根据当前感知做出反应。 基于模型的反射代理（Model-Based Reflex Agents）：能够维护对世界模型，并根据模型信息做出决策。 目标导向代理（Goal-Based Agents）：拥有明确的目标，并能规划行动以达成目标。 效用导向代理（Utility-Based Agents）：在目标导向的基础上，引入效用函数来评估不同状态或行动的优劣，从而做出更优的选择。 学习代理（Learning Agents）：能够通过经验学习和改进其行为，包括从监督学习、无监督学习到强化学习等不同范式。 此外，我们将详细介绍构建智能代理所需的关键技术，包括： 知识表示与推理（Knowledge Representation and Reasoning）：如何为代理构建知识库，以及如何运用逻辑推理、不确定性推理等技术从知识中推导出新的信息和决策。 规划与搜索（Planning and Search）：介绍经典的规划算法（如STRIPS, PDDL）和搜索算法（如A, IDA），以及如何将其应用于代理的行动规划。 机器学习（Machine Learning）：探讨各种机器学习技术，如监督学习、无监督学习、强化学习，以及它们在代理感知、决策和学习过程中的应用。 自然语言处理（Natural Language Processing）：对于能够进行复杂社会交互的代理，理解和生成自然语言至关重要。我们将介绍NLP的基础技术及其在代理通信中的应用。 第二部分：多代理系统的理论与实践 在打下坚实的代理计算基础后，本书将重点转向多代理系统（MAS）。MAS是将多个相互作用的代理组织起来，共同解决复杂问题的框架。这一部分将深入探讨MAS的设计原则、体系结构、协作机制以及面临的挑战。 MAS的体系结构：我们将分析不同类型的MAS架构，包括集中式、分布式和混合式架构，以及它们的优缺点。例如，中心控制器模式、分布式自治体模式、以及基于市场机制的MAS架构。 代理间的通信与交互：这是MAS的核心。我们将详细介绍各种通信协议和范式，如基于消息传递的通信、基于共享知识库的通信、以及更高级的基于语义的通信。 协作与协调（Cooperation and Coordination）：在MAS中，代理需要协同工作以达成共同目标。我们将深入研究协作策略，包括任务分配、资源共享、信息融合、以及如何避免和解决冲突。 任务分配（Task Allocation）：介绍各种任务分配算法，如拍卖机制（Auction Mechanisms）、契约网（Contract Net Protocol）、以及基于优化的分配方法。 资源管理（Resource Management）：探讨代理如何有效地访问、共享和管理分布式资源，以避免瓶颈和提高整体效率。 冲突解决（Conflict Resolution）：分析MAS中可能出现的冲突类型（如资源冲突、目标冲突、通信冲突），并介绍相应的解决策略，如协商、仲裁、预定规约等。 协商与博弈（Negotiation and Game Theory）：当代理拥有不同的目标或偏好时，协商成为达成共识的关键。我们将介绍协商模型、协商策略，并结合博弈论的概念，分析代理在竞争与合作环境下的策略选择。 MAS的建模与仿真：为了理解和设计MAS，有效的建模和仿真工具至关重要。我们将介绍各种MAS建模语言和仿真平台，以及如何利用它们来分析MAS的行为和性能。 MAS的鲁棒性与容错性：分布式系统 inherently 具有一定的鲁棒性，但MAS的复杂性也带来了新的挑战。我们将探讨如何设计能够应对部分组件失效、通信中断或环境剧烈变化而仍能正常运行的MAS。 第三部分：代理计算与MAS的应用领域 本书的第三部分将展示代理计算和MAS在各个领域的实际应用，用生动的案例来说明理论的价值。我们将探索这些技术如何解决现实世界中的复杂问题，并预测未来的发展趋势。 智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）：MAS在交通流量优化、路径规划、自动驾驶车辆协调、以及公共交通管理方面发挥着重要作用。我们将分析如何利用代理来模拟车辆、协调交通信号、优化路线选择，从而提升交通效率和安全性。 电子商务与在线市场（E-commerce and Online Markets）：代理在个性化推荐、智能搜索、自动交易、以及动态定价等方面提供了强大的支持。我们将探讨如何设计购物代理、拍卖代理，以及它们如何与智能市场平台交互。 分布式机器人系统（Distributed Robotics）：多个机器人协作执行任务，例如搜索救援、环境监测、以及工业自动化。我们将讨论如何协调机器人间的行动，进行信息共享，以及如何实现分布式感知和决策。 智能电网（Smart Grids）：MAS可以用于优化能源生产、分配和消费，实现分布式能源管理、需求响应以及市场交易。我们将分析代理如何在电网中扮演消费者、生产者、以及调度者的角色。 仿真与建模（Simulation and Modeling）：MAS被广泛应用于模拟复杂的社会、经济和生态系统，例如城市交通模拟、流行病传播模拟、以及金融市场行为模拟。 游戏与娱乐（Games and Entertainment）：在电子游戏中，非玩家角色（NPC）通常由代理驱动，以提供更逼真和具有挑战性的游戏体验。我们将探讨如何设计具有智能和行为模式的NPC代理。 健康医疗（Healthcare）：MAS可以用于支持远程医疗、个性化治疗方案、以及辅助诊断系统。例如，代理可以监测患者健康数据，提供预警，并协助医生做出决策。 智能制造（Intelligent Manufacturing）：在柔性制造和分布式生产环境中，MAS可以用于协调生产线上的设备、管理物料流动、以及优化生产计划。 第四部分：前沿研究与未来展望 本书的最后一部分将聚焦于代理计算和MAS领域的最新研究进展和未来发展方向。我们将探讨一些新兴的技术趋势和挑战，例如： 深度强化学习与MAS：将深度学习的强大感知和模式识别能力与强化学习的决策能力相结合，应用于更复杂的MAS问题。 可解释性AI与MAS：随着MAS的复杂性增加，如何理解和解释代理的行为变得越来越重要。 安全性与隐私在MAS中的考量：在分布式和开放的MAS环境中，如何保障系统的安全性和用户隐私是一个重要的研究课题。 面向人类的MAS设计：如何设计更易于人类理解、信任和控制的MAS。 跨领域的MAS集成：如何将不同领域和不同技术的MAS进行有效集成，以解决更大规模的复杂问题。 通过对这些前沿问题的探讨，本书旨在激发读者的思考，并为未来的研究和开发指明方向。 本书的特色与目标读者 《代理计算与多代理系统》的独特之处在于其理论的深度与实践的广度相结合。我们不仅深入阐述了核心的理论概念和算法，还通过丰富的案例研究展示了这些技术在实际应用中的巨大潜力。本书力求语言严谨，逻辑清晰，避免使用过于专业化且难以理解的术语，力求将复杂的技术原理以易于理解的方式呈现。 本书的目标读者包括： 计算机科学、人工智能、软件工程及相关专业的本科生和研究生：为他们提供系统性的MAS学习基础。 从事人工智能、分布式系统、机器人技术、智能控制等领域的研究人员：提供最新的理论进展和研究思路。 软件开发者和系统工程师：为他们设计和实现复杂的分布式智能系统提供技术指导和实践参考。 对人工智能和智能体技术感兴趣的广大科技爱好者：帮助他们理解这一快速发展领域的关键概念和应用。 总而言之，《代理计算与多代理系统》是一本为读者揭示智能体强大力量、探索多代理系统无限可能性的权威指南。无论您是希望深入理解MAS的理论基石，还是寻求将其应用于解决现实世界挑战的实践者，本书都将是您不可或缺的宝贵资源。

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