奇迹小说
分布式人工智能

分布式人工智能

作者: 安波等 著

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已完结现代当代当代文学
作品简介

全书可分为五大部分,阐述了分布式人工智能的基础知识以及相关进展,包括分布式人工智能简介、分布式规划与优化、多智能体博弈、多智能体学习和分布式人工智能应用。除此之外,由于本领域尚处于蓬勃发展阶段,相关技术与应用层出不穷,因此书中还提供了研究者对于分布式人工智能发展的相关预测,以供读者深入了解、学习。 《分布式人工智能》适合相关领域的从业者学习,也适合作为本领域研究者的案头参考。

目录 (160章)
倒序
正文
封面1.1.1前深度学习时代版权信息1.1.2深度学习时代后折页1.2.1算法博弈论1.2.2分布式问题求解1.2.3多智能体规划1.2.4多智能体学习1.2.5分布式机器学习1.3.1足球1.3.2安全博弈1.3.3扑克和麻将1.3.4视频游戏1.4.1超大规模分布式人工智能系统1.4.2分布式人工智能系统的鲁棒性和安全性1.4.3分布式人工智能决策的可解释性1.4.4将传统和深度学习的方法结合2.1研究背景2.2分布式规划的决策模型2.3.1离线精确规划算法2.3.2离线近似规划算法(1)2.3.2离线近似规划算法(2)2.4.1在线协调机制2.4.2在线通信策略2.5当前热点与挑战3.1研究背景3.2.1约束网络3.2.2基础概念3.3求解算法分类3.4.1基于搜索的完备求解算法:ADOPT3.4.2基于推理的完备求解算法:DPOP3.5.1基于决策的局部搜索算法3.5.2基于信念传播的推理算法:Max-sum3.6.1基准测试问题和评价指标3.6.2典型应用3.7当前热点与挑战4.1研究背景4.2正规形式博弈4.3纳什均衡与纳什定理4.4.1二人博弈的表示形式4.4.2支持枚举算法4.4.3Lemke-Howson算法4.4.4Lipton-Markakis-Mehta算法4.4.5三种算法的总结与对比4.5纳什均衡的计算复杂性4.6当前热点与挑战5.1研究背景5.2.1社会选择函数5.2.2机制的实现与显示原理5.3.1性质与设计目标5.3.2社会福利最大化机制:VCG机制5.3.3收益最大化机制:最优拍卖5.4付费搜索拍卖5.5当前热点与挑战6.1研究背景6.2.1合作博弈论的提出6.2.2合作博弈的一般表示6.2.3合作博弈的解6.3.1核的提出6.3.2核的计算方式6.3.3稳定集6.4.1核仁的提出6.4.2核仁的计算方式6.4.3计算实例6.5.1Shapley值的提出6.5.2Shapley值的计算方式6.5.3计算实例6.6.1社会选择理论的提出6.6.2阿罗不可能性定理6.6.3森的帕累托自由不可能定理6.7.1合作博弈应用场景6.7.2社会选择应用场景6.8.1合作博弈研究趋势6.8.2社会选择研究趋势7.1不完美信息扩展式博弈7.2.1纳什均衡7.2.2纳什均衡的计算7.2.3线性规划求解7.2.4遗憾最小化算法7.2.5虚拟遗憾最小化算法7.2.6基于深度学习的方法7.3.1对手建模7.3.2对手利用的安全性7.4小结8.1研究背景8.2.1强化学习模型8.2.2马尔可夫决策过程8.3.1值迭代8.3.2策略迭代8.4.1免模型的学习8.4.2基于模型的学习8.5.1基于值函数的深度强化学习(1)8.5.1基于值函数的深度强化学习(2)8.5.2基于策略梯度的深度强化学习8.5.3基于行动者-评论家的深度强化学习8.6.1基准测试平台8.6.2实际应用8.7当前热点与挑战8.8小结9.1Dyna:基于模型的强化学习经典方法9.2打靶法9.3基于模型的策略优化方法9.4.1自适应对手智能体推演策略优化算法(AORPO)9.4.2其他多智能体强化学习的基于模型的方法9.5小结10.1研究背景10.2合作学习问题描述10.3.1值分解学习框架10.3.2线性值分解10.3.3单调值分解10.3.4IGM完备值分解10.4.1反事实策略梯度10.4.2多智能体深度确定性策略梯度封底10.4.3可分解的离策略多智能体策略梯度10.5.1多智能体小球环境MPE10.5.2星际争霸Ⅱ多智能体挑战SMAC10.5.3谷歌足球10.5.4多智能体合作测试集MACO10.6.1探索10.6.2学习交流10.6.3共享学习10.6.4分层多智能体强化学习10.6.5离线多智能体强化学习10.6.6基于模型的多智能体合作学习10.6.7多智能体合作学习的理论分析10.7小结11.1研究背景11.2竞争式问题描述11.3.1隐式的对手建模方法11.3.2显式的对手建模方法11.4.1自博弈机制11.4.2联盟训练11.5实际应用11.6小结12.1研究背景12.2.1Stackelberg均衡12.2.2均衡求解12.2.3Stackelberg安全博弈模型及求解12.2.4安全博弈实例12.3.1信息不完全与不确定性12.3.2复杂策略空间的处理12.3.3动态安全博弈12.4.1重要基础设施保护12.4.2交通系统安保调度12.4.3打击环境资源犯罪与城市犯罪12.4.4打击犯罪网络12.4.5其他应用12.5.1研究热点12.5.2未来研究方向12.5.3未来应用领域13.1研究背景13.2传播网络与传播机制13.3.1具有传播激励的VCG拍卖13.3.2传播拍卖的不可能性定理13.4.2信息传播机制13.4.3关键传播机制13.4.4阈值邻接机制13.5当前热点与挑战
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