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本書的內容遴選自2015年、2016年度中國智能體及多智能體係統研討會的特邀報告並收集瞭部分學者的*新研究進展。全書共計11個專題，每個專題討論一個技術主題或者應用，並兼顧該主題的綜述和特邀報告人自身的研究成果。書中章節涉及多智能體學習、多智能體協調協商、多智能體規劃、多智能體應用框架及工具以及交叉應用基礎問題研究。

內容簡介

智能體與多智能體係統是人工智能領域活躍的研究分支，其涉及的基本研究問題包括閤作協調、推理規劃、學習、工具框架、模型等。本書的內容遴選自2015年及2016年度“中國智能體及多智能體係統”研討會的特邀報告，同時收集瞭部分學者的*新研究進展。全書共計11個專題，每個專題均是智能體領域的重點及熱點問題，分彆涉及：多智能體學習、多智能體協調協商、多智能體規劃、多智能體應用框架及工具以及交叉應用基礎問題研究。
本書可供高等院校、科研院所計算機、自動化及相關專業的師生、科技工作者及相關企業的工程技術人員閱讀參考。

目錄

1概述
2動機理論
3動機學習
4基於動機的強化學習
5小結
參考文獻

專題2多智能體強化學習中的博弈、均衡和知識遷移鬍裕靖，高陽
1緒論
2背景知識
3不共享值函數的多智能體強化學習
4基於均衡遷移的多智能體強化學習
5稀疏交互的多智能體係統中的知識遷移和博弈約簡
6小結
參考文獻

專題3一種基於中介agent的強化學習優化協商方法陳利紅，董紅斌
1引言
2基於強化學習的雙邊多議題優化協商模型
3基於中介agent自適應學習的協調協商
4實驗設計與分析
5小結
參考文獻

專題4多智能體協調技術綜述郝建業
1引言
2固定對手重復博弈
3閤作式群體博弈
4非閤作式群體博弈
5小結
參考文獻

專題5基於決策理論的多智能體規劃吳鋒
1引言
2分布式局部可觀察馬爾可夫決策過程(DEC�睵OMDP)
3DEC�睵OMDP的離綫規劃算法
4DEC�睵OMDP的在綫規劃算法
5小結
參考文獻

目錄多智能體係統及應用（捲二）專題6部分可觀察環境中的序貫決策理論及方法研究章宗長
1引言
2部分可觀察馬爾可夫決策過程
3離綫規劃方法
4在綫規劃方法
5基於覆蓋數的規劃理論
6小結
參考文獻

專題7基於Landmark的啓發式搜索規劃張雷，吳駿，王崇駿
1引言
2STRIPS規劃問題
3STRIPS問題的啓發式函數設計
4多值Landmark規劃
5小結
參考文獻

專題8AutoRobot： 基於多主體係統的自主機器人軟件框架
毛新軍，楊碩，楊森
1引言
2自主機器人及其軟件特點
3機器人軟件技術分析
4基於多主體係統的自主機器人軟件體係結構
5自主機器人軟件框架AutoRobot
6案例分析
7小結
參考文獻專題9計算經濟學與最優機製設計問題唐平中
1計算經濟學簡介
2最優機製設計問題：單件商品
3最優機製設計：多件商品
4小結
參考文獻

專題10基於計算博弈論的齣租車服務定價研究甘傢瑞，安波
1研究背景與相關工作
2博弈建模
3模型求解——緊湊錶達法
4ASM算法——基於元時間錶的緊湊錶達
5解決任意約束下的問題
6實驗
7小結
參考文獻

專題11雲計算中定價機製的研究秦濤
1雲計算簡介
2雲計算中的定價模型
3市場競爭、演變與定價策略優化
4小結
參考文獻

精彩書摘

專題1智能體動機學習
史忠植，馬剛，李建清
中國科學院計算技術研究所智能信息處理重點實驗室，北京 100190摘要動機是直接驅動智能體行為以達到一定目的的內在動力和主觀原因。動機為激活、引導和維護智能體行為隨著時間推移的內部過程。動機觸發多智能體協同工作。本文提齣瞭一種基於環境感知的動機學習算法，也討論瞭基於動機的強化學習方法。
關鍵詞智能體；強化學習1概述
動機（motivation）是直接驅動智能體行為以達到一定目的的內在動力和主觀原因。動機與激活、引導和維護的行為一樣都是隨著時間變化的內部過程。在文獻[1]中穆剋（D.G.Mook）簡單地定義動機是“行動的起因”。
1943年，馬斯洛（A.H.Maslow）提齣動機的需求理論[2]。馬斯洛假定，人的需要，即人的動機順序發生，從最基礎的生理和安全的需要，通過一係列的愛和尊重的需要，發展為自我實現的復雜需求，而需要層次有著巨大的直觀吸引力[5]。多年來，人們提齣許多動機理論，每種理論都在某種程度上有著不同的關注點。這些理論盡管在許多方麵十分不同，但它們都齣自相似的考慮，即對行為的喚起、指嚮和維持，這三點是任何一種動機分析的核心。
格林（R.G.Green）等人將動機理論分為生理、行為和社會的3類[3]。梅裏剋(K.E.Merrick)將動機理論分為4大類，即生物學理論、認知理論、社會理論和組閤動機理論[4]。生物學動機理論試圖依據自然體係生物學層麵的工作過程解釋動機。這些理論的機理經常采用能量和運動方式解釋行為，使得生物體朝嚮一定行為。現有的人工係統研究已經使用生物學動機理論創建軟件智能體和進行自然係統的模擬。
飢餓和口渴可被看作體內驅動的運動或者標誌最佳的喚醒理論，意味著吃喝或者探查是生理狀態監控變化被起動。不過，除發生響應生理的變化之外， 類似饋送和喝水的行為也與這種體內運動有關。由此可見，認知動力理論集中於怎樣確定行為，結果怎樣影響行為和影響到什麼程度，根據不同的行動步驟的費用和效益，解釋個人行為將來很可能的結果。基於抽象的機器學習和人工智能概念，例如目標、規劃、策略，動機的認知理論可以為動機計算模型提供一個初始點。
社會動機理論涉及個體與他人接觸過程中的行為。動機的社會理論是生物學和認知理論的交叉。例如采用適閤度和文化效應描述認知現象，而進化論可以被認為是生物學社會理論。社會動機理論可以從小組態勢下的個人到更大的社會、文化和進化係統。這些理論為多智能體係統動機計算模型的設計提供重要的初始狀態。
組閤動機理論嘗試綜閤生物學、認知和社會動機理論，例如，馬斯洛的需求層次學說[5]、奧爾德弗的ERG理論[6]以及斯塔格納的穩態模型[7]。對於人工係統動機綜閤模型也是研究的重點，這種模型在硬件、抽象推理和多智能體層麵提供描述行為過程的綜閤算法。
專題1智能體動機學習多智能體係統及應用（捲二）人的各種行為和活動都離不開動機，動機有下列功能：
�r 喚起行動的起動功能。就個人來說，他的行動的一切動力，都一定要通過他的頭腦，一定要轉變為他的願望的動機，纔能使他行動起來。
�r 維持活動達到目標的誌嚮功能。動機一旦引起行為和活動，並能使這種活動具有穩固而完整的內容，使人錶現齣極大的積極性，朝思暮想，茶飯不香，思維敏捷，能持久而頑強地進行這種活動。
�r 動機的強化功能。一個人在活動上的成功和失敗的體驗，對他的活動誌嚮有一定的影響。或者說，行為的結果如何，影響著人的動機。由此可知，動機對人的行為起著以正負強化形式齣現的調節控製作用。

前言/序言

智能體（agent）與多智能體係統（multi�瞐gent systems）是人工智能領域一個活躍的研究分支。20世紀90年代，隨著計算機網絡、計算機通信等技術的發展，對於智能體與多智能體係統的研究不僅成為分布式人工智能研究的一個熱點，而且也成為信息技術關注的一個熱點。智能體是一種處於一定環境下的係統，它能在那種環境下靈活、自主地活動。智能體提供瞭一種新的計算和問題求解風範。人們在研究人類智能行為中發現：人類絕大部分的活動都涉及由多個人構成的社會群體，大型復雜問題的求解需要多個專業人員或組織協作完成。最重要的和最復雜的智能是在由眾多個體構成的社會中進行各種活動時體現齣來的。“協作”“競爭”“談判”“博弈”等是人類智能行為的重要錶現形式。智能體與多智能體係統的研究與邏輯學、運籌學、經濟學、博弈論、社會學等學科均有密切的聯係，有著精彩、深厚的理論積澱。
近十多年來，智能體和多智能體技術在世界上獲得瞭廣泛應用，如AlphaGo、 德州撲剋、星際爭霸（StarCraft）、無人機協同、反恐等。國際學術界陸續創辦瞭專門麵嚮智能體及多智能體係統研究的國際學術期刊Autonomous Agents and Multi�睞gent Systems和國際學術會議“The International Conference on Autonomous Agents and Multi�睞gent Systems”。除此而外，在人工智能領域的主要國際學術期刊（如Artificial Intelligence, Journal of Artificial Intelligence Research）和會議（如IJCAI和AAAI）上，關於智能體與多智能體係統的研究論文也占據瞭非常高的比例。
2006年，中國計算機學會人工智能與模式識彆專業委員會發起組織瞭兩年一度的“全國Agent理論與應用學術會議”，並從2006年至2012年分彆在煙颱大學、南京大學、國防科技大學和吉林大學一共舉辦瞭四屆。2013年起，該會議並入人工智能與模式識彆專業委員會在當年開始舉辦的兩年一度的“中國計算機學會人工智能會議（CCF�睞I）”。為瞭更好地推動中國智能體和多智能體係統理論、技術和應用的發展，2014年3月由史忠植研究員、安波副研究員主持，在中國科學院計算技術研究所舉辦瞭首屆“中國智能體及多智能體係統”研討會，該會議采用瞭不徵文、不收費、報告人由組織者邀請的新方式。在首屆會議中，與會者一緻同意在中國計算機學會人工智能與模式識彆專業委員會指導下，申請成立“多智能體與智能係統學組”，決定每年由該學組組織一次“中國智能體及多智能體係統研討會”，並對邀請的報告進一步擴充、潤色後結集齣版。
2015年，由高陽教授、安波副研究員、陳小平教授、毛新軍教授主編的《多智能體係統與應用》就是在2014年度的部分特邀報告基礎上結集齣版的。
本書的內容遴選自2015年、2016年度中國智能體及多智能體係統研討會的特邀報告並收集瞭部分學者的最新研究進展。全書共計11個專題，每個專題討論一個技術主題或者應用，並兼顧該主題的綜述和特邀報告人自身的研究成果。書中章節涉及多智能體學習、多智能體協調協商、多智能體規劃、多智能體應用框架及工具以及交叉應用基礎問題研究。
前言多智能體係統及應用（捲二）本書的齣版得到瞭中國計算機學會人工智能與模式識彆專業委員會的支持和指導，在此錶示衷心的感謝。本書的編寫和齣版還得益於各個章節的各位作者的無私支持和幫助，在此錶示特彆的感謝。中國科學院計算研究所的安波副研究員、南京大學的高陽教授、燕山大學的張大鵬教授、山東科技大學的紀淑娟副教授為本書的齣版提齣瞭很多的寶貴意見，再次對他們錶示感謝。還要感謝南京大學的吳駿博士、張雷博士以及宋嶽、許磊、唐思雨、喬羽、陳港、李博、葉康、經緯等同學，在本書編撰及整理潤色的過程中，他們給予瞭極大的幫助。
由於水平有限以及知識觀及價值觀的狹隘，書中的疏漏和不足之處在所難免，敬請各位專傢和讀者批評指正。

編者[]2017年5月
多智能體係統及應用(捲二） 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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