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多智能體系統建模模擬及應用(普通高等教育人工智慧專業系列教材)

  • 作者：趙春曉//魏楚元|責編:石永峰
  • 出版社：中國水利水電
  • ISBN：9787517099437
  • 出版日期：2021/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：182
人民幣：RMB 42 元      售價：元
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內容大鋼
    目前多智能體技術已經成為一種進行複雜系統分析與模擬的思想方法與工具。MAS等相關技術己應用於交通控制、智能機器人、車聯網、物聯網、智能電網、柔性製造、無人機控制、虛擬現實、分散式預測、監控及診斷、電子商務、健康、娛樂等領域。
    本書第1章介紹了多智能體系統的基礎知識、多智能體建模基礎、基於代理的模型編程的基本邏輯；第2章討論了反應智能體，建立了掃地機器人反應行為模型和城市森林公園火災撲救反應行為模型；第3章介紹了一致性問題並建立了基於人工勢場法的機器人避障模型、無人機追捕逃犯模型；第4章介紹了蟻群自組織與共識自主性、蟻群覓食問題，建立了月球岩石搜索機器人路徑規劃模型；第5章介紹了PSO演算法及車輛加速度參數優化問題和建築物人員疏散問題：第6章介紹了遺傳與進化智能體及餐廚垃圾收運路線優化模型；第7章介紹了認知智能體概念、基於目標的城市智能交通模型和基於效用的高速公路交通模型；第8章介紹了強化學習智能體、SARSA學習路徑規劃機器人和Q學習跨越障礙機器人；第9章介紹了多智能體網路與通信、基於廣播通信的機器人聚集、探測器和排雷機器人的點到點通信；第10章介紹了多智能體協調、合作和協商，機器人合作鋪路問題，機器人的組行為和協調以及無人駕駛計程車協商運輸BDI模型。
    本書可以作為各高校人工智慧、智能製造、機器人工程、地理信息工程、城市管理等相關專業多智能體系統課程的教材，也可以作為研究生學習多智能體系統課程的教材。
    本書提供案例源代碼和電子課件，讀者可以從中國水利水電出版社網站（www.waterpub.com.cn)或萬水書苑網站（www.wsbookshow.com）免費下載。
作者介紹
趙春曉//魏楚元|責編:石永峰
目錄
前言
第1章  多智能體系統概述
  1.1  自然智能和人工智慧
    1.1.1  自然智能
    1.1.2  人工智慧
  1.2  多智能體系統
    1.2.1  多智能體系統的定義與特點
    1.2.2  多智能體系統的形式化描述
    1.2.3  多智能體系統理論的發展
    1.2.4  多智能體系統的應用
  1.3  多智能體系統的主要技術內容
  1.4  NetLogo模擬工具
第2章  反應智能體
  2.1  複雜自組織系統
  2.2  反應智能體建模
    2.2.1  純反應型智能體
    2.2.2  ABM建模的基本概念
  2.3  掃地機器人反應行為模型
  2.4  城市森林公園火災撲救反應行為模型
第3章  一致性問題
  3.1  集體運動和編隊隊形
    3.1.1  集體運動與自組織
    3.1.2  模式和聚集
    3.1.3  有組織隊形
    3.1.4  Boids模型
    3.1.5  Couzin模型
  3.2  基於人工勢場法的機器人避障模型
  3.3  無人機追捕逃犯模型
第4章  蟻群自組織與共識自主性
  4.1  蟻群優化概述
    4.1.1  引言
    4.1.2  蟻群演算法的工作原理
    4.1.3  蟻群演算法的基本流程
    4.1.4  蟻群演算法的應用
  4.2  蟻群演算法的基本實現技術
    4.2.1  蟻群演算法中的轉移概率
    4.2.2  信息素的更新機制
  4.3  蟻群覓食問題
  4.4  月球岩石搜索機器人路徑規劃
第5章  飛鳥與粒子
  5.1  粒子群演算法概述
    5.1.1  引言
    5.1.2  粒子群演算法的基本流程
    5.1.3  粒子群演算法的應用
  5.2  粒子群演算法的基本實現技術
    5.2.1  標準PSO及其擴展
    5.2.2  解的空間表示與參數選擇
    5.2.3  適應度評價函數
  5.3  車輛加速度參數優化問題
  5.4  公共建築物人員疏散問題

第6章  遺傳與進化智能體
  6.1  遺傳演算法簡述
    6.1.1  遺傳演算法的發展歷程
    6.1.2  遺傳演算法的基本流程
    6.1.3  遺傳演算法的應用
  6.2  遺傳演算法的基本實現技術
    6.2.1  參數編碼方式
    6.2.2  適應度函數
    6.2.3  遺傳運算元
  6.3  餐廚垃圾收運路線優化
第7章  認知智能體
  7.1  認知科學
    7.1.1  認矢口智能
    7.1.2  認知科學的興起及發展
    7.1.3  基於認知科學的人工智慧
  7.2  認知智能的實現技術
    7.2.1  知識圖譜
    7.2.2  知識圖譜架構及基本要素
    7.2.3  知識圖譜構建技術
  7.3  基於目標的城市智能交通模型
  7.4  基於效用的高速公路交通模型
第8章  強化學習智能體
  8.1  強化學習智能體概述
    8.1.1  強化學習智能體的發展歷程
    8.1.2  強化學習智能體概要
    8.1.3  Q學習演算法的基本流程
    8.1.4  強化學習智能體的應用
  8.2  強化學習的基本實現技術
  8.3  機器人SARSA學習路徑規劃
  8.4  Q學習跨越障礙機器人
第9章  多智能體網路與通信
  9.1  智能體網路與通信問題
    9.1.1  引言
    9.1.2  智能體通信方式
    9.1.3  智能體通信模型
    9.1.4  智能體通信語言
  9.2  基於廣播通信的機器人聚集
  9.3  探測器和排雷機器人的點到點通信
第10章  多智能體協調、合作和協商
  10.1  多智能體系統的協作機制研究
    10.1.1  多智能體協調
    10.1.2  多智能體合作
    10.1.3  多智能體協商
    10.1.4  多智能體協作的主要方法
  10.2  機器人合作鋪路問題
  10.3  機器人的組行為和協調
  10.4  無人駕駛計程車協商運輸BDI模型
參考文獻

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