Defense Applications of Multi-agent Systems pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Thompson, Simon G. (EDT)/ Ghanea-Hercock, Robert (EDT)

出品人:

頁數:141

译者:

出版時間:

價格:54.95

裝幀:Pap

isbn號碼:9783540328322

叢書系列:

圖書標籤:

• Multi-agent systems
• Defense
• Artificial intelligence
• Robotics
• Distributed systems
• Autonomous systems
• Swarm intelligence
• Game theory
• Modeling and simulation
• Cybersecurity

《城市應急管理中的智能疏散係統構建與應用》 本書聚焦於城市應急場景下，如何利用多智能體係統（MAS）技術構建高效、靈活的智能疏散係統。我們深入探討瞭當前城市應急管理麵臨的挑戰，特彆是在大規模突發事件中，傳統疏散方案的不足之處，例如信息傳遞不暢、個體行為預測睏難、資源分配不均等問題。 核心內容涵蓋： 第一部分：多智能體係統理論基礎與城市應急管理需求分析 多智能體係統（MAS）概述： 詳細介紹MAS的基本概念，包括智能體、環境、通信、協作、協調、自治等核心要素。我們將從MAS的架構、通信協議（如ACL）、學習機製（如強化學習）、決策模型（如博弈論）等多個角度進行闡述，為讀者構建堅實的理論基礎。 城市應急管理係統現狀與痛點： 分析當前城市應急管理體係的構成，識彆在火災、地震、洪水、恐怖襲擊等多種突發事件中，疏散過程中存在的關鍵瓶頸。我們將結閤實際案例，剖析信息孤島、響應遲緩、資源浪費、人員恐慌等問題對疏散效率和人員安全造成的負麵影響。 MAS在應急疏散中的優勢： 論證MAS如何通過其分布式、自治性、自適應性等特點，有效解決傳統應急疏散方案的局限性。我們將重點強調MAS在信息獲取與融閤、個體行為模擬與預測、動態路徑規劃、資源調度優化等方麵的獨特優勢。 第二部分：基於MAS的城市智能疏散係統模型設計 智能體設計與角色劃分： 詳細設計係統中不同類型的智能體，包括但不限於： 感知智能體： 負責收集環境信息（如火情、障礙物、人群密度、道路狀況等），可能通過傳感器數據、人群報告等多種方式。 決策智能體： 基於感知信息，為個體或群體製定最優疏散策略，考慮個體安全、疏散效率、避險區域容量等因素。 通信智能體： 負責智能體之間的信息交換，以及與指揮中心、公眾之間的信息溝通。 移動智能體： 模擬疏散人員的移動行為，包括速度、方嚮、跟隨、避讓等。 資源管理智能體： 負責調度和管理疏散過程中的關鍵資源，如救護車輛、救援人員、臨時避難所等。 環境建模與模擬： 構建高精度、多尺度的城市環境模型，包含道路網絡、建築物結構、人群分布、地理特徵等。我們將討論如何利用GIS、三維建模等技術，實現對復雜城市環境的精確復現。 通信與協作機製： 設計高效的智能體間通信協議和協作策略。我們將探討分布式共識算法、消息傳遞機製、團隊協作模型等，確保信息在係統中流暢傳遞，並促進智能體之間形成有組織的疏散行為。 個體行為建模與預測： 深入研究人類在應急情況下的心理和行為特徵，構建能夠模擬個體避險、跟隨、恐慌、擁擠等行為的數學模型。我們將結閤行為學、心理學研究成果，提高模擬的真實性和準確性。 動態路徑規劃與避險策略： 設計能夠根據實時環境變化和個體狀態，動態調整疏散路徑的算法。我們將重點介紹基於MAS的分布式路徑規劃方法，以及如何結閤避險區域容量限製，實現最優化的疏散流調度。 第三部分：智能疏散係統的關鍵技術與算法實現 分布式信息融閤與態勢感知： 探討如何利用MAS的分布式特性，實現來自不同源頭的異構信息的有效融閤，構建全局統一的態勢感知能力。 機器學習在行為預測與決策中的應用： 介紹如何利用監督學習、無監督學習、強化學習等機器學習技術，提升個體行為預測的準確性，並優化疏散決策模型。 優化算法在資源調度與路徑規劃中的應用： 結閤群體智能算法（如蟻群算法、粒子群算法）、組閤優化算法等，解決疏散過程中的資源分配和路徑規劃等復雜問題。 仿真平颱構建與驗證： 詳細介紹如何構建一個功能完善的MAS仿真平颱，用於對設計的智能疏散係統進行大規模、多場景的模擬測試和性能評估。我們將討論仿真平颱的關鍵組件、數據生成、性能指標定義等方麵。 第四部分：係統應用與展望 典型城市應急場景下的應用案例分析： 結閤火災、地震、大型活動人群疏散等典型場景，深入分析智能疏散係統如何發揮作用，並展示具體的應用流程和預期效果。 係統部署與集成： 討論智能疏散係統在實際城市應急管理中的部署策略，包括與現有指揮調度係統、預警係統、通信網絡的集成問題。 未來發展趨勢與挑戰： 展望MAS在智慧城市應急管理領域的未來發展方嚮，例如與物聯網、大數據、人工智能更深度的融閤，以及在跨區域、跨部門協同疏散方麵的挑戰與機遇。 本書旨在為城市規劃者、應急管理人員、係統開發者以及相關研究人員提供一套係統性的理論指導和技術框架，以期構建更安全、更高效的城市應急疏散體係，最大限度地保障人民生命財産安全。

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這部關於多智能體係統在國防領域應用的著作，如同一份精密的藍圖，為我們勾勒齣瞭未來戰場形態的諸多可能性。作者並沒有停留在對現有技術的簡單羅列，而是深入探討瞭多智能體係統（MAS）如何重塑傳統作戰概念。我尤其欣賞其中關於分布式決策與協同控製的章節，它清晰地闡述瞭如何構建一個能夠適應復雜、動態環境的自主係統集群。書中的理論模型構建得極為紮實，從博弈論基礎到先進的強化學習在異構智能體間的應用，層次分明，邏輯嚴謹。對於一個對前沿軍事科技感興趣的讀者來說，這本書不僅僅是一本教科書，更像是一本前瞻性的戰略參考資料。它成功地將高深的計算機科學理論與迫切的軍事需求相結閤，展現齣極高的學術價值和實踐指導意義。那種將數十個甚至上百個獨立單元整閤成一個高效、有韌性作戰編隊的設想，讀來令人振奮，也讓人深思在倫理和安全層麵上如何去駕馭如此強大的技術。

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這本書的敘事風格非常獨特，它沒有采用那種枯燥的純技術手冊寫法，反而更像是一次深入的工程哲學探討。作者巧妙地在介紹算法細節的同時，穿插瞭大量的案例分析，這些案例並非憑空捏造的理想情景，而是基於現有或近期可實現的技術路徑推演而來，這極大地增強瞭閱讀的代入感和說服力。尤其是在處理信息不完全和通信受限環境下的魯棒性設計部分，書中提齣的幾種新型共識機製和容錯算法，展現瞭作者深厚的工程直覺和解決實際問題的能力。對於我們這些希望瞭解“黑箱”背後原理的工程師而言，這種兼顧宏觀戰略與微觀實現的設計思路，是極其寶貴的財富。它成功地打破瞭理論與實踐之間的那道無形的牆，讓復雜的MAS技術不再遙不可見，而是觸手可及的未來工具箱中的關鍵組件。

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我必須說，這本書的深度是令人敬畏的。它超越瞭一般性的“應用”介紹，直接切入瞭多智能體係統底層架構的挑戰核心——即如何在去中心化控製的前提下，確保全局目標的達成以及對抗性乾擾的抵禦。書中的數學推導部分雖然需要讀者具備紮實的綫性代數和概率論基礎，但其最終導齣的結論對於理解大規模自主集群行為的湧現特性至關重要。我特彆關注瞭其中關於“對抗性智能體”與“防禦性智能體”之間持續博弈建模的部分，這部分內容對於理解未來網絡中心戰環境下的信息優勢獲取，提供瞭全新的視角。如果你隻是想瞭解一些皮毛的應用場景，這本書可能會顯得過於燒腦；但如果你是想深入理解支撐這些應用背後的數學骨架和控製框架，那麼它無疑是目前市場上少有的精品，其嚴謹性配得上其厚重的篇幅。

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閱讀體驗上，這本書的結構組織得非常清晰，每一章都如同一個精心搭建的積木塊，層層遞進，穩固地支撐起整個知識體係。作者在探討瞭從單智能體到群體智能的演進路徑後，自然而然地過渡到瞭異質多智能體係統的集成問題，這是許多現有文獻常常忽略的難點。例如，書中對於如何讓不同功能（偵察、打擊、保障）的智能體在不具備統一指揮官的情況下實現有效的時間同步和資源調度，所提齣的框架，簡直是教科書級彆的範例。這種對係統集成復雜性的深刻洞察，讓這本書的價值遠超一般技術手冊的範疇。它不僅僅是告訴我們“能做什麼”，更重要的是展示瞭“如何將看起來不可能的任務分解並實現”的過程，這纔是真正的創新所在。

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這本書的排版和圖示質量也值得稱贊，這對於理解抽象的分布式算法至關重要。許多復雜的拓撲結構和數據流關係，通過清晰的流程圖得以直觀展現，有效緩解瞭純文本閱讀帶來的理解疲勞。特彆是關於“聯邦學習在軍事態勢感知中的隱私保護”這一章節，作者巧妙地結閤瞭最新的加密技術和 MAS 架構，構建瞭一個既能共享信息又能保護敏感源數據的模型。這本書給我的最大啓示是，未來的國防能力不再取決於單個平颱的性能極限，而在於係統整體的智能協同能力。它為我們這些關注未來安全架構的人員提供瞭一份極具前瞻性且基於堅實理論基礎的行動指南，是值得反復研讀的深度參考書。

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