A Class of Algorithms for Distributed Constraint Optimization

A Class of Algorithms for Distributed Constraint Optimization pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:Petcu, Adrian
出品人:
页数:304
译者:
出版时间:
价格:1289.00 元
装帧:
isbn号码:9781586039899
丛书系列:
图书标签:
  • Distributed Constraint Optimization
  • Algorithms
  • Constraint Satisfaction
  • Artificial Intelligence
  • Optimization
  • Distributed Systems
  • Complexity
  • Search Algorithms
  • Heuristics
  • Logic
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具体描述

Multi Agent Systems (MAS) have recently attracted a lot of interest because of their ability to model many real life scenarios where information and control are distributed among a set of different agents. Practical applications include planning, scheduling, distributed control, resource allocation etc. A major challenge in such systems is coordinating agent decisions, such that a globally optimal outcome is achieved. Distributed Constraint Optimization Problems (DCOP) are a framework that recently emerged as one of the most successful approaches to coordination in MAS. A Class of Algorithms for Distributed Constraint Optimization addresses three major issues that arise in DCOP: efficient optimization algorithms, dynamic and open environments and manipulations from self-interested users. It makes significant contributions in all these directions by introducing a series of DCOP algorithms, which are based on dynamic programming and largely outperform previous DCOP algorithms. The basis of this class of algorithms is DPOP, a distributed algorithm that requires only a linear number of messages, thus incurring low networking overhead. For dynamic environments, self-stabilizing algorithms that can deal with changes and continuously update their solutions, are introduced. For self interested users, the author proposes the M-DPOP algorithm, which is the first DCOP algorithm that makes honest behavior an ex-post Nash equilibrium by implementing the VCG mechanism distributedly. The book also discusses the issue of budget balance and mentions two algorithms that allow for redistributing (some of) the VCG payments back to the agents, thus avoiding the welfare loss caused by wasting the VCG taxes.

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《算法的艺术:分布式约束满足与优化》 这是一本深入探索分布式约束满足问题(DCSP)与分布式约束优化问题(DCOP)领域前沿理论与实践的著作。本书聚焦于如何高效地在分布式环境中解决这些复杂的决策问题,这些问题普遍存在于现代计算、人工智能、机器人学、网络通信以及供应链管理等诸多领域。 核心内容概述: 本书系统性地梳理了分布式约束问题求解的理论基础,并在此基础上,详尽地介绍了一系列精心设计的算法。这些算法的共同特点是能够充分利用分布式系统的并行性与局部信息,克服传统集中式方法的局限性。 1. 分布式约束满足问题(DCSP)的算法: 基于消息传递的搜索算法: 详细阐述了如Distributed Arc Consistency (dAC)、Distributed Backtracking (DBT) 等经典算法。重点分析了它们在节点之间传递约束信息、进行局部一致性检查以及回溯搜索过程中的消息传递机制、收敛条件和复杂度。 基于分布式优先级的算法: 探讨了如何通过引入节点优先级或代理权重来指导搜索过程,例如Distributed Constraint Satisfaction (DCSat) 及其变种。分析了优先级策略对搜索效率和解的质量的影响。 分布式模型检查与验证: 介绍了如何利用分布式算法来验证大规模分布式系统的属性,特别是在涉及约束条件时。 2. 分布式约束优化问题(DCOP)的算法: 基于消息传递的优化算法: 深入剖析了如Distributed Weighted Constraint Satisfaction (DWCS)、Multi-Agent Path Finding (MAPF) 等领域的代表性算法。分析了它们如何在分布式环境中平衡约束的满足度与目标函数的优化,以及如何处理代理之间的冲突与协作。 基于博弈论的 DCOP 算法: 探讨了如何将博弈论的思想应用于 DCOP,例如通过机制设计和纳什均衡的概念来寻找最优或近似最优的全局解。 分布式近似优化算法: 针对 NP-hard 的 DCOP 问题,本书介绍了多种能够在多项式时间内获得近似最优解的分布式算法,并分析了它们的近似比和性能。 深度学习与 DCOP 的结合: 展望并介绍了如何利用深度强化学习等技术来学习分布式 DCOP 的求解策略,以应对更大规模和更动态的环境。 3. 算法性能分析与评估: 理论分析: 对所介绍的算法进行了严格的理论分析,包括时间复杂度、空间复杂度、收敛性以及解的质量保证。 实证评估: 通过在各种具有代表性的基准问题集(如CSPLIB、DCOP-bench)上的实验,展示了不同算法的实际性能表现,并对比分析了它们在不同问题规模、约束密度和变量数下的优劣。 性能调优与改进: 提供了针对具体应用场景优化算法参数、改进数据结构以及设计更高效的消息传递协议的实用建议。 4. 分布式约束问题的建模与应用: 建模技术: 提供了将实际问题抽象为 DCSP 或 DCOP 模型的技术指南,包括如何定义变量、约束、目标函数以及代理的角色。 典型应用场景: 详细阐述了分布式约束技术在以下领域的成功应用: 智能电网管理: 优化能源调度、需求响应与负荷平衡。 多机器人协作: 路径规划、资源分配与任务调度。 物联网(IoT)数据采集与处理: 传感器网络中的协同感知与数据融合。 网络路由与流量工程: 分布式网络资源的优化配置。 大规模分布式系统调度: 云计算、大数据处理等场景下的任务与资源调度。 本书特色: 系统性与前沿性兼具: 既涵盖了分布式约束领域的基础理论与经典算法,又深入探讨了最新的研究进展与技术趋势。 理论与实践并重: 严谨的理论推导与大量的算法实例、性能评估相结合,帮助读者构建扎实的理论基础,并掌握实际应用技能。 清晰的逻辑结构: 内容组织条理清晰,从基础概念到高级算法,再到实际应用,层层递进,便于读者循序渐进地学习。 面向广泛读者群体: 适合计算机科学、人工智能、自动化、运筹学等相关专业的学生、研究人员以及在分布式系统、智能决策等领域工作的工程师和技术人员。 通过研读本书,读者将能够深刻理解分布式约束满足与优化问题的本质,掌握设计、分析与实现高效分布式算法的关键技术,并能将这些技术应用于解决现实世界中的复杂挑战。

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