Probabilistic Reasoning in Multiagent Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:Yang Xiang

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2002-09-15

价格:USD 85.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521813082

丛书系列:

图书标签:

• Multiagent Systems
• Probabilistic Reasoning
• Artificial Intelligence
• Game Theory
• Decision Making
• Uncertainty
• Machine Learning
• Reinforcement Learning
• Bayesian Networks
• Agent-Based Modeling

智能协作的理论基石：多智能体系统中的概率推理 在日益复杂和互联的世界中，单个智能体（无论是人工智能还是生物系统）往往难以独自应对挑战。取而代之的是，我们越来越依赖于由多个相互作用的智能体组成的协作系统。这些系统，从自动驾驶汽车编队到金融交易网络，再到复杂的生物群体，其核心在于智能体之间的有效沟通、决策和协调。然而，现实世界充满了不确定性——信息不完整、传感器有噪声、其他智能体的行为难以预测，甚至系统本身的动态也在不断变化。如何在这样的不确定性环境中，使多个智能体能够协同工作，实现共同目标，是当今科学和工程领域一个至关重要的课题。 本书旨在深入探讨解决这一核心问题的理论框架和技术方法，重点聚焦于“概率推理”这一关键能力在“多智能体系统”中的应用。我们并非仅仅介绍一个单一的技术或模型，而是致力于构建一个通识性的理解，帮助读者把握在不确定环境下进行智能协作的本质。 第一部分：构建不确定性下的决策模型 在深入探讨多智能体系统的具体挑战之前，我们首先需要建立一个坚实的理论基础，来理解和量化不确定性，并在此基础上进行有效的决策。 理解概率论的语言： 概率论是我们量化不确定性的基本工具。本部分将从基础概念出发，回顾概率分布、条件概率、贝叶斯定理等核心要素。我们强调，在多智能体系统中，理解并构建这些概率模型，是准确描述环境状态、其他智能体信念以及行动后果的前提。例如，一个智能体可能不确定另一个智能体的真实意图，或者不确定某个传感器的读数是否准确。概率论提供了一种严谨的方式来表达这些“不知道”的程度，并将这种不确定性转化为可操作的数学形式。 从不确定性到信念： 智能体需要根据观察到的信息来形成对其环境和世界状态的“信念”。本书将探讨如何利用概率模型来更新和维护这些信念。这涉及到对新信息的评估，以及如何将其融入现有的概率分布中。例如，当一个自动驾驶汽车接收到一个新的传感器读数时，它需要利用概率推理来更新其对周围车辆位置和速度的信念。贝叶斯更新是这一过程中最为核心的机制，我们将详细阐述其在动态环境中的应用。 期望值最大化与决策： 在有了对不确定性的量化和信念的更新之后，智能体就可以在此基础上进行决策。我们探讨如何在不确定性环境中进行最优决策，通常以期望效用最大化为指导原则。这意味着智能体需要评估不同行动可能带来的后果，并根据这些后果的概率和效用，选择能够带来最大期望回报的行动。例如，一个机器人需要在不确定路况下选择一条路径，它会评估不同路径的通行时间和潜在风险，并选择期望花费时间最短的路径。 第二部分：多智能体交互的复杂性 当多个智能体开始交互时，问题的复杂度呈指数级增长。每个智能体的决策不仅影响自身，也可能影响其他智能体的行为和信念。 对其他智能体的建模： 在多智能体系统中，一个智能体需要能够预测或理解其他智能体的行为。这不仅仅是简单地假设其他智能体是“随机的”或“固定的”，而是需要构建关于其他智能体的模型。本书将介绍如何利用概率方法来建模其他智能体的信念、意图、策略甚至他们的决策过程。例如，在多人游戏中，一个玩家需要推测对手的下一步棋，这需要对对手的策略进行概率性建模。 共同知识与信念的传播： 在协作环境中，智能体之间共享信息和建立共同的理解至关重要。然而，这种信息共享本身也存在不确定性。本书将探讨如何在存在不确定性的情况下，理解和传播“共同知识”（common knowledge）以及个体信念的演化。例如，在团队合作中，所有成员都需要知道某个任务已经完成。然而，信息的传递可能延迟或丢失，这就需要概率性的方法来处理。 协调与博弈论的融合： 许多多智能体系统的交互可以用博弈论来描述，即智能体之间存在利益冲突或合作的需求。本书将探讨如何将概率推理与博弈论相结合，以解决在不确定性下的智能体协调问题。这包括但不限于，在存在不确定性的情况下，如何找到纳什均衡、如何进行合作博弈、以及如何处理“隐藏信息”的博弈。例如，两个自动驾驶汽车在十字路口相遇，它们需要相互“猜测”对方的意图，并根据概率做出让行或前进的决策，以避免碰撞。 第三部分：概率推理在多智能体系统中的具体应用与技术 在掌握了理论基础和多智能体交互的复杂性之后，我们将转向具体的应用场景和实现这些概率推理的技术手段。 基于概率图模型的表示： 概率图模型（Probabilistic Graphical Models, PGMs）是表示复杂概率分布的一种强大而灵活的方式。本书将重点介绍条件随机场（CRFs）、因子图（Factor Graphs）、马尔可夫随机场（MRFs）等 PGMs 在多智能体系统中的应用。这些模型能够有效地表示智能体之间的依赖关系，并为推理提供结构化的框架。例如，在理解一个房间内多个机器人之间的交互时，PGMs 可以帮助我们表示机器人之间的空间关系、它们对环境的感知以及它们之间的通信。 推断算法： 即使构建了概率模型，如何在模型中进行有效的推断（即计算感兴趣的概率）仍然是一个挑战。我们将探讨各种推断算法，包括但不限于： 精确推断（Exact Inference）： 如信念传播（Belief Propagation）、变量消除（Variable Elimination）等，适用于图结构相对简单的场景。 近似推断（Approximate Inference）： 如马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法、变分推断（Variational Inference）等，适用于大规模或复杂图结构。我们将详细讨论这些算法的原理、优缺点以及在多智能体系统中的适用性，例如，在大型无人机集群中，精确推断可能过于耗时，因此需要采用近似推断方法来实时更新每个无人机的状态。 学习与适应： 智能体并非一成不变，它们需要从经验中学习，并适应不断变化的环境。本书将探讨如何利用概率推理方法来学习模型参数，以及如何在动态环境中进行在线学习和模型适应。这包括监督学习、无监督学习以及强化学习中的概率性方法。例如，一个机器人可以通过观察人类的行为来学习他们的偏好，并通过概率模型来调整自己的服务策略。 分布式概率推理： 在许多多智能体系统中，智能体可能只拥有本地信息，并且通信是有限的。本书将探讨分布式概率推理的挑战与方法，即如何在不集中所有信息的情况下，让各个智能体进行协同推理。这涉及到分布式信念更新、协同感知以及分布式决策等技术。例如，一群传感器节点需要协同工作来检测一个事件，但它们之间只能进行有限的通信，这就需要分布式概率推理技术来整合各自的局部信息。 第四部分：面向未来的挑战与展望 在对概率推理在多智能体系统中的理论和技术进行了全面探讨后，本部分将放眼未来，展望该领域面临的重大挑战以及潜在的研究方向。 可解释性与可信度： 随着多智能体系统在关键领域的应用越来越广泛，对其决策过程的可解释性和可信度的要求也越来越高。如何在复杂的概率模型中提供清晰的解释，以及如何建立用户对系统行为的信任，将是未来研究的重点。 伦理与公平性： 多智能体系统的决策可能对社会产生广泛影响。如何确保这些系统在做出决策时遵循伦理原则，并避免产生不公平的结果，是亟待解决的问题。概率推理如何在保障公平性的前提下进行决策，将是一个重要的研究方向。 与新兴技术的融合： 深度学习、联邦学习、区块链等新兴技术为多智能体系统的发展提供了新的机遇。本书将探讨概率推理如何与这些技术融合，以解决更复杂、更具挑战性的问题。例如，将概率图模型与深度学习相结合，可以构建更强大的感知和预测模型，从而提升多智能体系统的整体性能。 本书不仅为相关领域的学生和研究人员提供了一个全面的理论框架和技术指南，也为工程师和开发者在设计和实现复杂的智能协作系统时提供了宝贵的参考。我们相信，通过深入理解和应用概率推理，我们能够构建出更加智能、高效、鲁棒且值得信赖的多智能体系统，从而应对我们时代最为紧迫的挑战。

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