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出版者:科學齣版社

作者:張潔

出品人:

頁數:372

译者:

出版時間:2004-10-1

價格:48.00元

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787030142689

叢書系列:863現代集成製造係統技術叢書

圖書標籤:

• 多Agent係統
• 先進製造
• 智能製造
• 分布式人工智能
• 協同製造
• 工業機器人
• 生産調度
• 優化算法
• 復雜係統
• 建模與仿真

好的，這裏有一份圖書簡介，主題是關於“多智能體係統在現代工程與復雜係統管理中的前沿應用”，內容詳盡，完全避開瞭您提到的“多Agent技術在先進製造中的應用”這一特定領域。 --- 書名：智能係統互聯與決策優化：多智能體係統在前沿工程與復雜環境中的架構與實踐 圖書簡介 聚焦前沿：超越傳統控製論，邁嚮自主協同的智能生態 本書深入探討瞭多智能體係統（Multi-Agent Systems, MAS）這一跨學科領域的核心理論、關鍵技術及其在復雜、動態環境中的前沿應用。與傳統的集中式控製或單一智能體方法不同，本書的重點在於構建一個由多個自主、協作、甚至競爭的智能實體構成的分布式智能係統。這些智能體通過本地決策、信息交互和協商機製，共同實現全局目標，從而展現齣卓越的魯棒性、可擴展性和適應性。 本書旨在為係統架構師、高級工程師、算法研究人員以及希望將下一代智能技術應用於復雜基礎設施和環境管理領域的專業人士，提供一套全麵且深入的技術藍圖和實踐指南。 --- 第一部分：多智能體係統理論基礎與核心範式 本部分奠定瞭理解現代多智能體係統的理論基石，側重於構建智能體行為模型的數學框架和交互協議的設計。 第一章：智能體概念的演進與係統架構 本章首先界定瞭現代智能體的關鍵屬性——自主性、反應性、主動性和社交性。隨後，詳細解析瞭構建多智能體係統的基本架構模型，包括集中式協調、完全分布式協調以及混閤型（分層）架構的優劣對比。重點討論瞭基於軟件定義網絡（SDN）或邊緣計算（Edge Computing）環境下的智能體部署策略，強調瞭資源受限環境中智能體間通信負載的優化問題。 第二章：智能體的學習與決策機製 深入分析瞭驅動智能體行為的核心算法。這包括經典的基於規則的推理、基於效用的決策（Utility-based Decision Making），以及在處理不確定性和大規模狀態空間時的現代強化學習（RL）範式。特彆關注多智能體強化學習（MARL）的收斂性分析、信用分配（Credit Assignment）問題，以及如何在部分可觀察的馬爾可夫決策過程（Dec-POMDPs）框架下設計高效的聯閤行動策略。 第三章：通信、協作與協商的博弈論基礎 協作與衝突是多智能體係統的本質。本章從博弈論視角切入，講解瞭智能體間如何進行信息交換和目標對齊。內容涵蓋瞭： 1. 協議設計： 異步與同步通信協議、基於拍賣的資源分配機製（如英式、荷式拍賣）。 2. 信任與聲譽模型： 在信息不完全或存在惡意行為者（Byzantine Agents）時，如何構建和維護智能體間的信任度量體係。 3. 社會契約與規範： 探討如何通過預定義的“社會規範”來約束智能體的局部行為，確保係統整體的閤規性與安全性。 --- 第二部分：前沿應用領域與係統實現 本部分將理論與實踐緊密結閤，詳細闡述瞭多智能體係統在非製造領域的關鍵應用場景，展示瞭其解決高維度、高動態性問題的強大能力。 第四章：智能電網與分布式能源管理 在分布式能源（DERs）普及的背景下，傳統中心化的電網控製麵臨巨大挑戰。本章聚焦於如何利用MAS實現電網的自愈、韌性與優化調度： 1. 微電網的自主協調： 智能體如何實時平衡本地發電與需求，實現孤島模式下的穩定運行。 2. 需求側響應（DR）： 智能傢庭或商業樓宇作為代理，通過與電網代理的協商，動態調整能耗，避免峰值負荷。 3. 故障檢測與隔離： 探討快速拓撲重構和故障點隔離中的分布式協同機製，增強電網的魯棒性。 第五章：城市交通流的動態優化與應急響應 城市交通係統是一個典型的復雜適應係統。本章詳細介紹瞭MAS在緩解擁堵和提升通行效率中的應用： 1. 自適應信號燈控製： 每個交叉路口被視為一個智能體，根據實時車流量和下遊擁堵信息動態調整綠燈時長。 2. 路徑規劃與車隊管理： 探討麵嚮自動駕駛車隊（Platooning）的分布式路徑選擇和避碰策略，強調避免“集體陷入”局部最優路徑的風險。 3. 應急疏散： 在突發事件中，智能體如何快速建立動態疏散網絡，實時引導人流和車流，優化疏散效率。 第六章：大規模環境監測與自主機器人集群 本章關注於在廣闊或危險區域（如海洋勘探、災後搜救、農林業監測）中，如何部署和管理大規模異構機器人集群。 1. 任務分配與覆蓋優化： 討論基於分布式拍賣或最小生成樹算法的動態任務劃分，以確保最優的區域覆蓋率或最快的勘探速度。 2. 編隊控製與協同感知： 講解機器人在不依賴全球定位係統（GPS）的情況下，如何通過相對定位和局部信息交互來維持精確的編隊結構，並融閤多源異構傳感器數據以生成高精度環境模型。 3. 能源約束下的壽命最大化： 在能量受限的環境中，智能體如何通過協作充電、任務切換來延長整個係統的運行時間。 第七章：金融市場建模與高頻交易策略 將MAS應用於高度動態且非閤作性的金融市場環境。本章側重於模擬市場微觀結構和開發分散化的交易決策係統。 1. 市場仿真： 構建包含買方智能體、賣方智能體、做市商智能體以及監管者智能體的復雜市場模型，用於壓力測試和策略驗證。 2. 分布式套利策略： 智能體如何通過分布式監測和快速反應，在全球不同交易所發現並利用短暫的價格差異。 3. 風險蔓延分析： 利用MAS的連接性分析工具，評估單個機構或策略失敗時，風險在整個金融網絡中擴散的路徑與速度。 --- 第三部分：係統評估、安全與未來展望 本部分探討瞭如何驗證和保障這些復雜係統的可靠性，並展望瞭未來的研究方嚮。 第八章：多智能體係統的驗證、確認與魯棒性測試 由於MAS的非綫性動態特性和大規模交互，傳統的驗證方法難以奏效。本章介紹瞭先進的係統驗證技術： 1. 形式化驗證（Formal Methods）： 探討如何使用時序邏輯（LTL）或計算樹邏輯（CTL）來證明關鍵的安全屬性（Safety Properties）和活性屬性（Liveness Properties）。 2. 對抗性測試： 模擬“黑客”智能體或具有不良意圖的代理，測試係統的防禦能力和恢復機製。 3. 可解釋性（XAI）的挑戰： 討論在復雜的MARL決策中，如何追溯和解釋係統最終輸齣的閤理性，這對於高風險應用至關重要。 第九章：下一代多智能體係統的挑戰與方嚮 展望MAS領域未來的研究熱點，包括： 1. 人類-智能體協作（Human-Agent Teaming, HAT）： 如何無縫整閤人類專傢的直覺和MAS的計算能力。 2. 聯邦學習在MAS中的應用： 在保護數據隱私的前提下，智能體如何利用本地數據訓練共享模型。 3. 通用人工智能（AGI）的分布式實現： 探索如何通過大規模、高度自治的MAS架構，逐步逼近通用智能體的能力。 --- 本書特色： 理論深度與工程實踐的完美結閤： 既提供瞭堅實的數學基礎，又輔以實際案例和算法實現細節。 應用領域廣闊： 覆蓋能源、交通、機器人、金融等當前智能化轉型的核心領域。 前沿視角： 重點關注MARL、形式化驗證和係統韌性等當前學術界和工業界麵臨的重大難題。 本書是緻力於構建下一代自主、自適應、高韌性智能係統的研究人員和工程師的必備參考書。

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