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群體智能與演化博弈 版權信息
- ISBN：9787115594921
- 條形碼：9787115594921 ; 978-7-115-59492-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
群體智能與演化博弈 本書特色
1. 本書是智能、電子、計算機、自動化、仿生科學等多學科交叉領域的融合創新。反映了作者在多項國家自然科學基金項目、國防項目的研究成果。 2. 重點介紹集群智能控制與算法，為群體智能這一涉及人工智能、國防智能的重點研究領域提供理論基礎和技術指導。 3. 理論與算法均為該領域內新研究成果，對學習使用本書的研究生以及專業技術人員有較大的幫助。 4. 書后附彩圖頁，優化讀者閱讀體驗5. 每章附帶章后總結，學習復習更直觀
群體智能與演化博弈 內容簡介
本書總體目標是介紹群體智能與演化博弈交叉領域的現狀、發展趨勢和重要應用，為讀者在群體智能、無人系統、仿生智能、對抗與博弈等領域開展跨學科研究和技術開發打下基礎。全書共7章，主要內容包括緒論、基于粒子群優化算法的群體演化博弈、有限群體中任務分配博弈的動力學、帶有破壞者的任務分配博弈演化動力學、基于演化博弈的多智能體覆蓋控制、基于演化博弈理論的集群編隊、基于深度優先策略的區域協同搜索等。通過本書的學習，讀者可以了解群體智能的基礎知識，學習如何應用博弈理論對集群的動力學屬性進行建模分析、如何設計并實現群體智能的算法，實現群體的控制、建模、任務分配與協作。 本書既可作為自動化、計算機科學與技術、電子信息工程、機器人工程等專業研究生和高年級本科生的教材，也可作為相關行業科研人員的參考書。
群體智能與演化博弈 目錄
目 錄
第 1章 緒論1
1．1 群體智能概述1
1．2 群體智能的主要應用1
1．2．1 優化求解2
1．2．2 協同搜索8
1．2．3 編隊控制10
1．2．4 協同通信網絡15
1．2．5 大數據分析16
1．2．6 圖像處理18
1．3 演化博弈理論及相關知識19
1．3．1 演化博弈論19
1．3．2 復雜網絡30
1．3．3 任務分配35
第 2章 基于粒子群優化算法的群體演化博弈38
2．1 群體演化博弈模型概述38
2．2 粒子群優化機制39
2．3 仿真實驗與結果分析41
2．3．1 實驗描述與統計結果41
2．3．2 特殊策略節點46
本章小結48
第3章 有限群體中任務分配博弈的動力學49
3．1 兩人參與雙策略任務分配博弈模型動力學49
3．1．1兩人參與雙策略任務分配博弈模型49
3．1．2 兩人交互博弈規則說明50
3．1．3理論分析51
3．1．4 仿真實驗53
3．2 任務分配博弈在弱選擇下的固定概率和固定時間60
3．2．1 固定概率60
3．2．2 平均時間61
3．2．3 條件固定時間62
3．3 多人參與雙策略任務分配博弈模型動力學63
3．3．1多人參與雙策略任務分配博弈模型63
3．3．2 多人交互博弈規則說明64
3．3．3 理論分析65
3．3．4 仿真實驗66
本章小結71
第4章 帶有破壞者的任務分配博弈演化動力學73
4．1 帶有破壞者的任務分配博弈演化描述73
4．1．1 帶有破壞者的任務分配博弈模型73
4．1．2 Smith動力學75
4．2 基于Smith動力學對任務分配博弈進行理論分析76
本章小結90
第5章 基于演化博弈的多智能體覆蓋控制92
5．1 演化博弈的均衡分析92
5．1．1 穩定進化對策93
5．1．2 納什均衡態95
5．1．3 其他分析方法96
5．2 多智能體系統的覆蓋控制建模101
5．2．1 覆蓋問題概述101
5．2．2 覆蓋控制的評價指標102
5．2．3 建立基于演化博弈論的覆蓋控制模型104
5．3 基于演化博弈論的覆蓋控制算法105
5．3．1 覆蓋控制算法流程105
5．3．2 關鍵參數的選取和設計107
5．4 算法仿真分析111
5．4．1 小規模系統仿真示例111
5．4．2 大規模系統仿真示例115
5．4．3 各項評價性能指標在不同系統規模下的比較120
5．5 算法控制效果的比較與擴展124
5．5．1 與其他覆蓋控制算法的比較125
5．5．2 智能體突然加入、退出或停滯的仿真130
本章小結136
第6章 基于演化博弈理論的集群編隊138
6．1 集群編隊概述138
6．2 集群編隊控制建模與分析140
6．2．1 基于博弈的編隊模型140
6．2．2 平均收益與群體適合度建模140
6．2．3 演化過程中的固定概率與策略演化141
6．3 仿真實驗分析157
6．3．1 實驗描述157
6．3．2 仿真結果與分析161
本章小結175
第7章 基于深度優先策略的區域協同搜索177
7．1 協同搜索概述177
7．1．1背景介紹177
7．1．2 研究現狀179
7．2 基于深度優先策略的協同搜索算法181
7．2．1 搜索問題建模181
7．2．2 一次搜索流程183
7．2．3 重復搜索流程190
7．3 實驗設計及結果197
7．3．1 仿真實驗參數197
7．3．2 一次搜索仿真實驗198
7．3．3 二次搜索仿真實驗201
7．4 未來展望204
本章小結204
參考文獻206
展開全部
群體智能與演化博弈 作者簡介
張建磊，男，南開大學副教授，博士生導師。2014年和2015年分別在北京大學和荷蘭格羅寧根大學取得博士學位。2015年起在南開大學任職，主持多項國家自然科學基金項目、省部級項目以及軍工項目。主要研究方向為演化博弈理論、群體智能理論及應用，發表高水平論文超過60篇，目前是國際水中機器人聯盟專業委員會委員，中國自動化學會控制理論專業委員會多自主體控制學組委員，中國人工智能學會智能空天系統專業委員會委員，中國系統仿真學會智能物聯系統專業委員會委員，中國人工智能學會智能服務專業委員會委員，中國海洋學會海洋技術裝備專業委員會青年工作委員會委員，中國產業發展研究院人工智能研究院專家委員會委員。
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