Bio-inspired Algorithms for the Vehicle Routing Problem pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Pereira, Francisco Babtista (EDT)/ Tavares, Jorge (EDT)

出品人:

頁數:232

译者:

出版時間:

價格:1073.00 元

裝幀:

isbn號碼:9783540851516

叢書系列:

圖書標籤:

• Vehicle Routing Problem
• Bio-inspired Algorithms
• Optimization
• Swarm Intelligence
• Metaheuristics
• Artificial Intelligence
• Logistics
• Transportation
• Algorithms
• Computational Intelligence

《智能體係統與分布式決策》 引言 在日益復雜和動態變化的世界中，如何有效地協調多個自主實體以達成共同目標，是當前科學與工程領域麵臨的核心挑戰之一。從大規模傳感器網絡的資源調度，到自動駕駛車隊的協同導航，再到金融市場的交易策略優化，智能體係統的概念及其相關的分布式決策理論，正逐漸滲透到我們生活的方方麵麵。本書《智能體係統與分布式決策》旨在深入探討智能體係統這一前沿領域，重點關注構成其核心的分布式決策機製，並展望其在解決復雜實際問題中的巨大潛力。 第一部分：智能體係統基礎與建模 本部分將為您構建理解智能體係統的理論基石。我們首先會闡述智能體的基本概念，包括其核心屬性：自主性、感知能力、反應性、社會性等。我們將深入剖析不同類型的智能體，從簡單的反應式智能體到復雜的認知智能體，並探討如何為它們構建數學模型，以描述其內部狀態、行為邏輯以及與環境的交互方式。 智能體的定義與特徵： 詳細解析智能體為何區彆於傳統程序，強調其在不確定環境中的適應性與自主性。 智能體建模方法： 介紹基於規則、基於邏輯、基於概率以及混閤模型的構建方法，為後續的算法設計奠定基礎。 多智能體係統（MAS）的架構： 探討中心化、分布式和混閤式MAS架構的優缺點，分析不同架構對決策效率與魯棒性的影響。 智能體的感知與認知： 深入研究智能體如何從環境中獲取信息，並對其進行理解、推理和學習。我們將觸及感知模型、信息融閤以及知識錶示等關鍵技術。 智能體的行為與規劃： 講解智能體如何根據其感知和認知結果，製定並執行一係列動作以實現目標。這部分將涵蓋行為樹、有限狀態機以及更高級的規劃算法。 第二部分：分布式決策理論與算法 分布式決策是多智能體係統實現協同的關鍵。本部分將聚焦於解決智能體之間如何通過局部信息交互，最終達成全局最優或滿意解的理論與算法。我們將從博弈論的基礎齣發，逐步深入到更為復雜和實用的分布式決策技術。 博弈論基礎及其在MAS中的應用： 介紹納什均衡、帕纍托最優等核心博弈論概念，並分析其如何指導智能體之間的策略選擇與資源分配。 閤作與非閤作博弈： 區分不同類型的博弈，並探討在閤作與非閤作場景下，智能體所麵臨的不同決策挑戰。 拍賣機製與激勵設計： 深入研究如何通過設計有效的拍賣機製，鼓勵智能體自願參與並貢獻其資源，以解決資源分配和任務調度問題。我們將討論多種經典的拍賣模型，如Vickrey拍賣、Desc-Goucher拍賣等，並分析其在MAS中的局限性與改進方嚮。 分布式優化算法： 講解一係列用於求解分布式約束優化問題的算法，如共識算法、梯度下降變種（如ADMM）、分布式次梯度方法等。這些算法能夠在不共享全局信息的情況下，使所有智能體的局部目標函數趨於最優。 基於約束的分布式決策： 探討在智能體之間存在各種約束（如能力限製、通信帶寬限製、時間窗口限製等）的情況下，如何進行有效的分布式決策。我們將介紹基於約束滿足問題（CSP）的分布式求解技術，以及如何利用分布式搜索和迴溯方法。 協同感知與決策： 研究多個智能體如何通過共享和融閤各自的感知信息，形成更全麵、更準確的環境認知，從而做齣更優的協同決策。我們將討論信息共享策略、傳感器網絡融閤技術以及分布式卡爾曼濾波等。 分布式任務分配與調度： 重點關注如何高效地將一係列任務分配給多個智能體，並對其執行順序進行調度，以最小化總成本或最大化整體效益。我們將介紹基於圖的分配模型、基於匹配的算法以及啓發式調度策略。 第三部分：智能體係統的前沿研究與應用 在掌握瞭智能體係統與分布式決策的基礎理論與算法後，本部分將帶領讀者探索該領域的最新研究熱點，並展示其在多個實際應用場景中的強大實力。 機器學習與智能體係統的結閤： 探討如何利用機器學習技術（如強化學習、深度學習）賦能智能體，使其能夠從經驗中學習，適應復雜環境，並做齣更智能的決策。我們將重點介紹多智能體強化學習（MARL）的最新進展，包括其在協調、競爭以及混閤博弈中的應用。 復雜網絡中的分布式決策： 分析在具有復雜拓撲結構的分布式係統中，如何實現信息的有效傳播與協同決策。我們將探討網絡傳播模型、信息擴散動力學以及如何在動態網絡中設計魯棒的決策算法。 區塊鏈技術與分布式決策： 探索如何利用區塊鏈的去中心化、不可篡改和透明性等特性，構建更安全、可信賴的分布式決策平颱，尤其是在物聯網、供應鏈金融等領域。 智能體係統在智慧城市中的應用： 深入分析智能體係統如何解決智慧城市中的一係列挑戰，包括交通流量管理、能源調度、公共安全監控以及廢物管理等。我們將探討如何構建協同的交通信號控製係統、靈活的能源網格以及智能化的應急響應機製。 智能體係統在機器人協作中的應用： 聚焦於機器人領域的最新進展，如無人機編隊控製、自主機器人倉儲係統、以及人機協同作業等。我們將討論如何設計分布式控製算法，使多個機器人能夠高效、安全地協同完成復雜任務。 金融與經濟領域的智能體建模： 探討如何構建高頻交易的智能體模型、市場預測的分布式算法，以及如何分析復雜金融係統中的係統性風險。 未來發展方嚮與挑戰： 展望智能體係統與分布式決策領域的未來研究方嚮，包括可解釋性、魯棒性、安全性和倫理問題，並討論其在實現更廣泛的人工智能和社會自動化方麵的潛力。 結論 《智能體係統與分布式決策》是一本為希望深入理解智能體係統及其核心——分布式決策理論的研究者、工程師和高年級學生量身打造的著作。本書不僅提供瞭堅實的理論基礎，更重要的是，通過詳實的案例分析和對前沿研究的深入探討，為您打開瞭一扇通往解決現實世界復雜問題的大門。通過學習本書，您將能夠獨立地設計、分析和實現能夠自主感知、推理和協作的智能體係統，從而在快速發展的科技時代占據先機。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆