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分布式人工智能:原理與應用 版權信息
- ISBN：9787030767363
- 條形碼：9787030767363 ; 978-7-03-076736-3
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
分布式人工智能:原理與應用 內容簡介
本書闡述了分布式人工智能原理；研究了分布式人工智能學習與優化、強化學習與演化計算、群智能體強化學習等前沿方法；給出了分布式信息融合、視覺感知、協同搜索、對抗博弈決策和人工智能博弈推演等典型應用，建立了較為全面的知識體系與脈絡，為后續研究奠定了良好的基礎。
分布式人工智能:原理與應用 目錄
目錄“智能科學技術著作叢書”序前言第1章 緒論 11.1 分布式人工智能簡介 11.1.1 分布式人工智能相關概念 11.1.2 分布式人工智能發展回顧 11.1.3 分布式人工智能主要特點 31.2 分布式人工智能研究面臨的挑戰 41.2.1 維度災難 41.2.2 可信任性 51.2.3 方法融合 51.3 分布式人工智能關鍵技術與方法 61.3.1 計算機博弈 61.3.2 分布式問題求解 101.3.3 分布式學習 111.4 分布式人工智能典型應用領域 121.4.1 分布式信息融合 121.4.2 分布式視覺感知 121.4.3 分布式協同搜索 131.4.4 分布式智能博弈 131.5 本書安排 13參考文獻 15第2章 分布式人工智能數理基礎 222.1 圖與網絡基礎 222.1.1 圖 222.1.2 網絡 222.1.3 典型模型 232.2 信息論與隱私計算 242.2.1 信息論 242.2.2 隱私計算 272.3 智能決策與優化 282.3.1 馬爾可夫決策過程 282.3.2 多智能體規劃決策 302.3.3 網絡化分布式優化 312.4 多智能體博弈對抗 332.4.1 協作式團隊博弈 332.4.2 競爭式零和博弈 342.4.3 混合式一般和博弈 342.5 本章小結 34參考文獻 35第3章 分布式人工智能基本原理 363.1 分布式系統與人工智能 363.1.1 分布式系統演進 363.1.2 多智能體系統 383.1.3 分布式人工智能 393.2 分布式人工智能形態 413.2.1 群體智能 413.2.2 多智能體強化學習 443.2.3 復雜網絡與集群協同 483.3 分布式人工智能涌現機理 493.3.1 生物群智涌現 493.3.2 演化博弈動力學 493.3.3 群集動力學 493.4 本章小結 50參考文獻 50第4章 分布式人工智能計算框架 554.1 分布式機器學習框架 554.1.1 Hadoop框架 554.1.2 Spark框架 574.2 分布式深度學習框架 574.2.1 Tensorflow框架 574.2.2 PyTorch框架 594.3 分布式強化與進化學習框架 604.3.1 Ray框架 604.3.2 Mava框架 614.3.3 EvoTorch框架 624.4 云網端前沿計算 634.4.1 Docker 634.4.2 KubeEdge邊緣計算框架 644.4.3 FATE聯邦學習框架 664.5 數據-人工智能-認知全棧中臺 674.5.1 數據中臺 674.5.2 人工智能中臺 684.5.3 認知中臺 684.6 本章小結 68參考文獻 68第5章 分布式人工智能學習方法 715.1 分布式學習與優化方法 715.1.1 邊緣計算 715.1.2 聯邦學習 735.1.3 優化理論 765.2 強化學習與演化計算方法 785.2.1 理論支撐 795.2.2 基礎方法 805.2.3 前沿方法 835.2.4 方法集成框架 855.3 分布式群智能體強化學習 865.3.1 分布式群智能體強化學習概述 865.3.2 規模可擴展多智能體強化學習方法 925.3.3 面向種群的自適應強化學習方法 985.4 本章小結 108參考文獻 108第6章 分布式信息融合 1176.1 分布式傳感器網絡概述 1176.1.1 分布式傳感器網絡定義 1186.1.2 分布式傳感器網絡需求 1206.1.3 分布式傳感器網絡架構 1216.2 分布式傳感器網絡信息融合原理 1226.2.1 分布式融合結構 1236.2.2 融合規則 1266.3 分布式傳感器網絡信息融合技術 1296.3.1 基于人工神經網絡的分布式數據融合 1296.3.2 基于群體智能優化算法的分布式數據融合 1346.4 本章小結 145參考文獻 146第7章 分布式視覺感知 1487.1 分布式視覺感知概述 1487.1.1 視頻處理與理解 1507.1.2 視覺傳感器網絡、通信和控制 1517.1.3 嵌入式智能攝像機和實時視頻分析 1517.1.4 建議研究主題 1527.2 分布式視覺感知原理 1537.2.1 分布式視覺信息表征 1537.2.2 分布式視覺跟蹤 1577.3 分布式視覺感知與理解 1627.3.1 基于區域提議的方法 1627.3.2 基于端到端的方法 1677.4 本章小結 177參考文獻 177第8章 分布式協同搜索 1798.1 分布式協同搜索概述 1798.1.1 協同路徑規劃 1798.1.2 協同任務分配 1838.2 基于蟻群優化算法的多機器人協同搜索 1858.2.1 問題建模 1868.2.2 路徑尋優 1878.2.3 實驗與分析 1898.3 本章小結 192參考文獻 192第9章 分布式對抗博弈決策 1949.1 分布式對抗博弈決策概述 1949.1.1 博弈決策 1949.1.2 分布式對抗 1949.2 分布式對抗博弈決策基本原理 1959.2.1 智能博弈決策模型 1959.2.2 智能博弈決策流程 1959.2.3 分布式對抗博弈決策 1969.3 分布式對抗博弈決策技術 1969.3.1 對抗條件下布洛托上校博弈資源分配 1969.3.2 強對抗環境下多智能體強化學習協同對抗 2079.4 本章小結 209參考文獻 209第10章 分布式智能博弈推演 21310.1 智能博弈推演概述 21310.1.1 戰役戰術兵棋推演 21310.1.2 戰略博弈推演 21610.2 智能博弈推演基本原理 21810.2.1 演進式全棧架構 21810.2.2 元理論視角 21910.2.3 雙層學習模型 22010.3 智能博弈推演相關技術 22010.3.1 智能博弈推演系統架構設計 22010.3.2 關鍵支撐技術與方法 22110.3.3 典型應用場景分析 22210.4 本章小結 225參考文獻 225
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