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多Agent系统引论
多Agent系统引论

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工业技术

  • 电子书积分:11 积分如何计算积分?
  • 作 者:(英)MICHAELWOOLDRIDGE著;石纯一,张伟,徐晋晖等译
  • 出 版 社:北京:电子工业出版社
  • 出版年份:2003
  • ISBN:7505392239
  • 页数:258 页
图书介绍:本书较全面系统地介绍了Agent和MAS的基本知识,总结了20世纪80年代直到2001年的有关研究结果,是一本了解Agent/MAS的较好读物。多Agent系统(MAS)属于人工智能学科分布式人工智能的研究领域。Agent是一个体,有很强的表达能力,就描述机器人足球赛来说,场地、球门、踢球规则、守门员、每个球员都可分别以一个Agent来表达。对1号球员如果用Agent1来表示,则Agent1应具有很多有关踢球的知识,也应对防守球员有所了解,还应有过人、射门的能力等;而表达球门的Agent就简单得多了,只要给出球门的位置、高低和宽窄就足够了。MAS是一个多个Agent合作求解系统,其中的Agent有自身的追求目标,而群体Agent也具有追求目标(如将球踢入对方球门),求解过程可使用市场机制、对策论等方法来实现合作。本书分为12章,介绍Agent和MAS的基本概念、合作求解方法和应用举例,最后讨论基于模态逻辑的Agent的可能世界模型。
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《多Agent系统引论》目录
标签:引论 系统

第1章 引言 1

目录 1

1.1 Agent研究的前景 3

1.2 对多Agent系统的认识 5

1.2.1 Agent作为软件工程的一种风格 5

1.2.2 Agent作为理解人类社会的工具 5

1.3 对Agent系统的疑义 5

1.3.1 多Agent系统不完全是分布式/并发系统 6

1.3.2 多Agent系统不完全是人工智能 6

1.3.3 多Agent系统不完全是经济学和对策论 7

1.3.4 多Agent系统不完全是社会科学 7

习题 8

1.4 注释和进一步阅读 8

1.4.1 课堂阅读:Bond和Gasser(1988)的入门材料 8

第2章 智能Agent 10

2.1 环境 11

2.2 智能Agent简介 15

2.3 Agent与对象 16

2.4 Agent与专家系统 18

2.5 作为意识系统的Agent 18

2.6 智能Agent的抽象结构 21

2.6.1 纯反应式Agent 22

2.6.2 感知 23

2.6.3 有状态的Agent 24

2.7.1 效用函数 25

2.7 告诉Agent如何动作 25

2.7.2 谓词说明任务 28

2.7.3 任务环境 28

2.8 Agent的综合 29

2.9 注释和进一步阅读 30

2.9.1 课堂阅读:Franklin和Graesser(1997) 31

习题 31

第3章 演绎推理Agent 33

3.1 Agent作为定理证明器 34

3.2 面向Agent的程序设计 38

3.3 并发MetateM 39

3.4 注释和进一步阅读 43

习题 44

3.4.1 课堂阅读:Shoham(1993) 44

第4章 实用推理Agent 46

4.1 实用推理等于慎思过程加手段-目的推理 46

4.1.1 实用推理中的意图 47

4.2 手段-目的推理 49

4.2.1 积木世界 50

4.3 实现一个实用推理Agent 53

4.3.1 对目的和手段的承诺 54

4.4 HOMER:一个规划Agent 57

4.5 过程推理系统 58

4.6 注释和进一步阅读 61

4.6.1 课堂阅读:Bratman等(1988) 62

习题 62

5.1 Brooks与归类式结构 63

第5章 反应式Agent和混合式Agent 63

5.1.1 Steels的火星探索实验 65

5.1.2 Agre和Chapman——PENGI 67

5.1.3 Rosenschein和Kaelbling——情景自动机 67

5.1.4 Maes——Agent网状结构 68

5.2 反应式Agent的局限性 68

5.3 混合式Agent 69

5.3.1 Touring机 70

5.3.2 InteRRaP 71

5.4 注释和进一步阅读 72

5.4.1 课堂阅读:Brooks(1986) 73

习题 73

第6章 多Agent交互 74

6.1 效用和偏好 75

6.1.1 什么是效用 75

6.2 多Agent相遇 76

6.3 优势策略与Nash平衡 78

6.4 竞争与零和交互 80

6.5 囚犯两难 80

6.5.1 人们不全是思想家 82

6.5.2 另一个囚犯是我的孪生兄弟 83

6.5.3 人不是理性的 83

6.5.4 未来的阴影 83

6.5.5 Axelrod的比赛 84

6.6 其他的2×2对称交互 86

6.6.1 猎鹿游戏 87

6.7 多Agent系统的依赖关系 88

6.6.2 小鸡游戏 88

6.8 注释和进一步阅读 89

习题 89

第7章 达成一致 91

7.1 机制设计 91

7.2 拍卖 92

7.2.1 英国拍卖 93

7.2.2 荷兰拍卖 94

7.2.3 第一价格密封叫价拍卖 94

7.2.4 Vickrey拍卖 94

7.2.5 期望收益 95

7.3 协商 96

7.2.6 说谎与串通 96

7.2.7 反投机 96

7.3.1 面向任务领域的协商 98

7.3.2 面向价值领域的协商 103

7.4 辩论 104

7.4.1 基于逻辑的辩论 106

7.4.2 辩论的对话和对话系统 108

7.4.3 对话的类型 109

7.4.4 抽象辩论 110

7.4.5 已实现的辩论Agent 111

7.5 注释和进一步阅读 113

习题 114

7.5.1 课堂阅读:Kraus(1997) 114

第8章 通信 115

8.1 言语行为 116

8.1.1 Austin 116

8.1.2 Searle 116

8.1.3 基于规划的言语行为理论 117

8.1.4 作为理性动作的言语行为 118

8.2 Agent通信语言 118

8.2.1 KIF 119

8.2.2 KQML 120

8.2.3 FIPA Agent通信语言 123

8.3 Agent通信的本体 128

8.4 协调语言 131

8.5 注释和进一步阅读 132

8.5.1 课堂阅读:Cohen and Perrault(1979) 133

习题 133

第9章 合作 134

9.1 合作分布式问题求解 134

9.1.1 一致性和协调性 135

9.2 任务共享和结果共享 136

9.2.1 合同网中的任务共享 138

9.3 结果共享 139

9.4 任务和结果共享的组合 140

9.5 不一致性处理 141

9.6 协调 142

9.6.1 通过部分全局规划的协调 143

9.6.2 通过联合意图的协调 145

9.6.3 通过相互模仿的协调 149

9.6.4 通过规范和社会法律的协调 150

9.7 多Agent规划和同步 154

9.7.1 计划合并 155

9.8 注释和进一步阅读 156

9.8.1 课堂阅读:Durfee(1999) 157

习题 157

第10章 方法论 158

10.1 何时适合使用基于Agent的求解方法 158

10.2 面向Agent的分析和设计技术 158

10.2.1 Kinny等:AAII方法论 159

10.2.2 Wooldridge等:Gaia 160

10.2.3 Odell等:Agent UML 161

10.2.4 Treur等:DESIRE 162

10.2.5 Collinot等:Cassiopeia 162

10.2.6 Luck和d'Inverno:用Z语言描述Agent 162

10.2.7 讨论 163

10.3 Agent开发中的缺陷 163

10.4 移动Agent 165

10.4.1 Telescript 167

10.4.2 Aglet——用Java实现的移动Agent 168

10.4.3 Agent Tcl和其他脚本语言 169

10.5 注释和进一步阅读 169

习题 170

10.5.1 课堂阅读:Kinny Georgeff(1997) 170

第11章 应用 172

11.1 工作流和业务过程管理Agent 172

11.2 分布式感知Agent 173

11.3 信息检索和管理Agent 174

11.3.1 人类的因素 174

11.3.2 组织的因素 175

11.3.3 个人信息Agent 175

11.3.4 Web Agent 176

11.3.5 多Agent信息检索系统 177

11.4 电子商务Agent 178

11.4.1 购物比较Agent 180

11.5 人机界面Agent 181

11.4.2 拍卖市场 181

11.6 虚拟环境Agent 182

11.7 社会仿真Agent 182

11.7.1 EOS项目 183

11.7.2 用多Agent仿真技术模拟政策 185

11.8 其他应用Agent 185

11.8.1 工业系统管Agent 185

11.8.2 太空船控制Agent 186

11.8.3 航空运输控制Agent 186

11.9 注释和进一步阅读 186

11.9.1 课堂阅读:Parunak(1999) 187

习题 187

12.1 为什么使用模态逻辑 188

第12章 多Agent系统的逻辑学 188

12.2 模态逻辑中的可能世界语义 190

12.3 正规模态逻辑 190

12.3.1 对应理论 192

12.3.2 作为认知逻辑的正规模态逻辑 193

12.3.3 逻辑全知 194

12.3.4 知识和信念的公理 195

12.3.5 讨论 195

12.4 多Agent系统的认知逻辑 195

12.5 预动的状态:目标和愿望 197

12.6 常识和分布式知识 198

12.7 集成的Agent理论 199

12.7.1 Cohen和Levesque的意图逻辑 200

12.7.2 模拟的言语行为 202

12.8 面向Agent的软件工程中的形式化方法 203

12.8.1 系统说明的形式化方法 204

12.8.2 系统实现的形式化方法 205

12.8.3 系统验证 207

12.9 注释和进一步阅读 209

12.9.1 课堂阅读:Rao和Georgeff(1992) 213

习题 213

附录A 历史课程 214

后记 223

参考文献 224

词汇表 248

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