Rational, Robust, and Secure Negotiations in Multi-Agent Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Ito, Takayuki (EDT)/ Hattori, Hiromitsu (EDT)/ Zhang, Minjie (EDT)/ Matsuo, Tokuro (EDT)

出品人:

页数:200

译者:

出版时间:

价格:1300.00元

装帧:

isbn号码:9783540762812

丛书系列:

图书标签:

• Multi-Agent Systems
• Negotiation
• Game Theory
• Artificial Intelligence
• Robustness
• Security
• Rationality
• Mechanism Design
• Distributed AI
• Agent Technology

好的，这是一份关于一本名为《理性、稳健与安全的智能体系统多方博弈》的书籍的详细介绍，该书深入探讨了在复杂、多主体环境中如何实现高效、可靠且安全的交互与决策。 书名：理性、稳健与安全的智能体系统多方博弈 内容简介 在日益互联和智能化的世界中，多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）已成为人工智能领域的核心前沿。这些系统由多个自主决策实体构成，它们共享环境、相互协作或竞争，以达成各自的目标。然而，现实世界的复杂性、信息的不对称性、环境的动态变化以及潜在的恶意行为者，对这些系统的设计提出了严峻的挑战。《理性、稳健与安全的智能体系统多方博弈》一书，正是聚焦于如何构建能在这种复杂博弈环境中生存、发展并成功实现目标的智能体。 本书旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个全面、深入的理论框架和实践指导，涵盖了从基础博弈论到前沿安全机制的多个关键领域。全书结构清晰，内容详实，通过大量的案例分析和数学模型，揭示了在多主体交互中实现理性（Rationality）、稳健性（Robustness）和安全性（Security）的内在机制。 第一部分：理性决策与均衡分析 本部分奠定了多主体交互的理论基础，重点关注智能体如何在信息不完全或动态变化的环境中做出最优决策。 博弈论基础与智能体建模： 我们首先回顾了经典的合作博弈与非合作博弈理论，并将其应用于智能体系统的建模。核心内容包括纳什均衡（Nash Equilibrium）、斯塔克尔伯格均衡（Stackelberg Equilibrium）等概念的引入，以及如何将智能体的效用函数和策略空间进行形式化描述。特别地，本书强调了如何处理异构智能体（Heterogeneous Agents）——即具有不同目标、计算能力和信念系统的智能体——之间的交互问题。 动态博弈与学习机制： 现实中的博弈往往是序列的、动态演进的。本部分深入探讨了动态博弈的分析工具，如有限与无限博弈的结构。重点在于智能体如何通过观察历史交互和环境反馈来修正自身策略。内容涵盖了强化学习（Reinforcement Learning）在博弈中的应用，特别是如何设计奖励函数以引导智能体收敛到理想的理性均衡点，同时警惕次优策略的陷阱。 信息结构与信念传播： 智能体的理性决策高度依赖于其对环境和对手的认知。本书详细分析了完全信息、不完全信息以及贝叶斯博弈的设置。讨论了信念的传播和更新机制，例如在分布式系统中，智能体如何通过有限的沟通渠道，逐步建立起对全局状态的共享理解，并在此基础上实现集体理性。 第二部分：稳健性设计与不确定性应对 系统的稳健性是指其在面对外部干扰、模型误差或对手的非理性行为时，仍能维持其性能的能力。在多智能体环境中，这一挑战尤为突出。 随机与对抗性扰动： 本部分探讨了系统面临的两种主要不确定性：随机噪声和对抗性攻击。我们引入了随机博弈（Stochastic Games）的概念，并使用马尔可夫决策过程（MDPs）的扩展来分析在随机环境下最优策略的鲁棒性。随后，重点转向对抗性环境，引入了“最坏情况”分析，即智能体必须设计策略以确保在最不利的对手行为下也能获得可接受的性能。 模型不确定性与适应性控制： 在实际部署中，智能体的内部模型往往是对真实世界的简化和近似。本书讨论了如何量化模型误差，并设计出对模型不确定性不敏感的控制策略。内容包括H-无穷（H-infinity）控制理论在多智能体协调中的应用，以及在线适应算法，使智能体能够在不完全了解系统动态的情况下，逐步提升其决策的稳健性。 冲突解决与冗余协调： 稳健性不仅体现在个体决策上，更体现在群体协作中。本书提出了应对冲突的策略，包括动态资源分配机制和故障恢复协议。当部分智能体失效或行为异常时，剩余的智能体应如何快速重组协调，维持系统的整体功能，是本部分的核心议题。 第三部分：安全机制与恶意行为防御 随着智能体系统在关键基础设施中的应用日益广泛，保障其免受蓄意攻击变得至关重要。本部分将安全置于博弈论分析的核心地位。 对抗性智能体与安全博弈： 我们将传统的博弈论框架扩展到包含“恶意智能体”（Adversarial Agents）的情景。这要求我们从“找到最优解”转向“证明安全边界”。内容涉及零和博弈与非零和博弈中，如何区分合作者与攻击者，并构建能够抵御已知攻击模式的防御策略。 信息安全与隐私保护： 在信息共享是实现集体理性的前提下，如何防止敏感信息泄露是关键挑战。本书详细分析了联邦学习（Federated Learning）和差分隐私（Differential Privacy）技术在多智能体系统中的应用，确保智能体可以在共享知识的同时，保护其私有数据和决策模型不被逆向工程。 激励机制设计与可信计算： 恶意行为往往源于不当的激励结构。本部分专注于构建“安全激励机制”（Secure Incentive Mechanisms），确保即使是自我中心的智能体，其最优策略也与系统整体目标相一致。同时，我们探讨了基于区块链或可信执行环境（TEE）的机制，以确保通信和计算过程的完整性和不可篡改性，从而从根本上提高系统的安全性。 结论与未来展望 本书最后总结了理性、稳健与安全这三大支柱在多智能体系统设计中的相互关系与权衡。它强调，真正的智能体系统设计，必须是在追求效率（理性）的同时，确保可靠性（稳健性）并抵御威胁（安全性）的综合工程。未来的研究方向，如对“黑箱”智能体的可解释性安全评估、以及在极端不确定性下的超稳健决策，也被纳入了展望。 《理性、稳健与安全的智能体系统多方博弈》不仅是一本技术手册，更是一部关于如何在复杂人工智能生态中建立信任和确保长期可靠性的思想指南。它为读者提供了在构建下一代自主系统时，所需具备的理论深度和工程视野。

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