多Agent系统及其在预测与智能交通系统中的应用PDF电子书下载

分布式人工智能 1

人工智能的概念 1

人工智能的发展 2

分布式人工智能 4

Agent技术的研究进展 5

Agent的概念 5

Agent的分类 7

Agent的体系结构 11

信息服务Agent 14

多Agent系统（MAS）研究进展 15

多Agent系统的组织结构 16

多Agent系统中的通讯 18

协调、协作与协商 20

多Agent系统的动态特性 25

多Agent系统开发中的易犯错误 25

参考文献 26

面向Agent的开发方法 31

软件开发方法 31

面向Agent的方法 32

开发工具的选择 33

Agent开发环境 34

Agent编程语言 37

开发工具的选择 37

参考文献 38

机器学习 39

学习的概念 39

机器学习 40

多Agent系统学习的特点 42

交互对MAS学习的影响 42

动态性和并发性 43

多Agent学习方法的分类 43

根据学习目的分类 44

根据学习途径分类 45

根据学习方式分类 47

强化学习方法 49

学习原理 50

常用算法 51

应用实例 53

参考文献 54

预测支持系统研究现状 57

预测方法 58

预测支持系统的功能及特点 61

智能化预测支持系统 62

多Agent预测支持系统的结构 64

传统预测支持系统的局限性 64

多Agent预测支持系统的结构 66

Agent的实现分析 68

基于类框架的Agent模型 68

混合型Agent的BNF表示 70

通讯的实现 73

人机界面Agent的设计与实现 75

人机界面Agent的描述与结构 75

人机界面Agent的功能实现 77

人机界面Agent中的机器学习 78

数据特征分析Agent的实现 81

数据特征分析Agent的描述及结构 82

相关性分析的实现 83

混沌性分析的实现 85

神经网络预测Agent的设计与实现 98

神经网络预测方法 100

演化神经网络 102

神经网络预测Agent的描述及结构 104

神经网络预测Agent的能力实现 105

神经网络预测Agent能力的验证 112

参考文献 120

基于Agent的建模方法 124

复杂系统的ABM仿真方法 125

基于ABM的城市交通流的微观仿真系统 129

城市道路交通流微观仿真系统 129

Agent的种类 131

各种Agent的功能 131

仿真系统的基本框架 137

参考文献 138

城市交通控制理论与方法 141

交通控制方式及结构 142

智能交通控制系统 144

分布式交通信号控制方法 145

交通信号控制Agent的结构设计 147

TSCA控制权限的确定 147

TSCA的特点 148

TSCA的结构 149

TSCA的工作过程 152

TSCA的设计与实现 153

Q-学习算法设计 154

经验知识的利用 159

TSCA个体的实现 160

基于Agent的交通控制系统的框架设计 165

TSCA通讯的设计实现 168

通讯原语的描述 168

通讯的实现 170

实现协调的对策论基础 172

对策行为的三个基本要素 172

二人非零和合作型对策 173

TSCA间的协调 175

基于对策论的协调的实现 176

基于社会规则的协调 180

协调的实现 181

两个路口控制的仿真实现 182

参考文献 186

多Agent系统在数据挖掘中的应用 189

系统的组成和结构 190

各类型Agent的功能 191

利用系统实现空间数据挖掘的过程 193

多Agent系统在企业信用评估中的应用 194

企业信用评估方法 196

基于MAS的企业信用评估系统生成平台 197

Agent技术在电子政务中的应用 200

Agent技术在地理信息中的应用 202

Agent技术在决策支持系统中的应用 204

Agent技术在项目管理中的应用 206

国内外研究现状 206

Agent技术在项目管理信息系统中的应用 207

Agent技术在项目知识管理中的应用 209

参考文献 209