关于凤凰的资料大全 基于Agent的计算详细资料大全

基于Agent的计算详细资料大全  

《基于Agent的计算》是2007年6月1日清华大学出版的图书。Agent已在工作流管理、信息检索与管理、电子商务、工业系统管理、太空船控制等诸多领域得到套用。本文是作者十多年来对Agent有关研究的汇集，主要介绍了个体和群体Agent的各种模型、多种合作求解方法以及多 Agent系统。

基本介绍

书名：基于Agent的计算ISBN：7302128006、 9787302128007页数：568页出版社：清华大学出版时间：2007年6月1日装帧：平装  内容简介,目录,

内容简介

《基于Agent的计算》介绍了个体和群体Agent的各种模型、多种合作求解方法以及多 Agent系统。主要内容是作者十多年来有关Agent研究的汇集，也体现了十多年来国际上有关Agent研究的主要进展，是对Agent有兴趣的读者的一本有用的读物。基于Agent的计算，或者说Agent理论与技术，是人工智慧学科的一个分支，涉及Agent和多Agent系统的理论与技术。Agent作为一种新颖的知识表示方法和问题求解方法，已受到普遍的关注。

目录

第1章绪论1 1.1对基于Agent的计算的认识1 1.2基于Agent的计算研究进展3 1.2.1基于Agent计算的思维状态模型4 1.2.2多Agent协调、协商与合作求解11 1.2.3Agent组织16 1.2.4MAS的社会性21 1.2.5多Agent形式语义方法23 1.2.6MAS拍卖25 1.2.7面向Agent的程式设计语言29 1.2.8测试床与套用系统34 1.3本书各章的组织37 第2章个体Agent模型43 2.1概述43 2.2Agent的BDI模型45 2.2.1语法定义45 2.2.2语义模型46 2.2.3语义解释47 2.2.4信念、愿望和意图48 2.2.5动态BDI模型53 2.3Agent的BDI效用模型55 2.3.1直观分析55 2.3.2语言和语法56 2.3.3语义57 2.3.4模型性质公理60 2.3.5BEL，GOAL和INTEND关系公理60 2.3.6模型实现分析61 2.4并发Agent的模型63 2.4.1语法63 2.4.2语义模型64 2.4.3模型基本性质67 2.4.4举例68 2.5并发Agent的操作模型69 2.5.1π演算69 2.5.2直观含义70 2.5.3模型定义70 2.5.4并发Agent核心语言75 2.5.5举例77 2.6小结80 第3章群体Agent的社会模型83 3.1概述83 3.2社会Agent的BDO模型87 3.2.1MAS的分层模型87 3.2.2承诺、意图和义务87 3.2.3语法定义88 3.2.4语义模型90 3.2.5基本性质92 3.2.6群体现象95 3.2.7举例95 3.2.8模型对比分析96 3.3计算Agent的社会模型98 3.3.1模型98 3.3.2重构102 3.4BDOAgent和MAS结构设计106 3.4.1分析106 3.4.2MAS的概念层次107 3.4.3BDOAgent结构109 3.4.4BDOScript和Robocup的部分描述111 3.5小结113 第4章多Agent系统协商方法115 4.1概述115 4.2MAS的一种动态行为118 4.2.1收益函式与理性假设119 4.2.2Agent的理性与系统行为121 4.2.3最小理性假设下的系统行为122 4.2.4分离理性假设下的系统行为122 4.2.5惟一理性假设下的系统行为124 4.2.6举例124 4.3多Agent协商算法125 4.3.1Agent的意图与Pareto*理性127 4.3.2多Agent协商算法134 4.3.3举例142 4.4多Agent多遇学习协调方法145 4.4.1Nash平衡147 4.4.20历史学习方法149 4.4.31历史学习方法152 4.4.4∞历史学习方法154 4.4.5δ历史学习方法158 4.5小结160 第5章Agent对抗163 5.1概述163 5.2基于BDI的对手模型166 5.2.1对手模型167 5.2.2跟踪算法168 5.2.3算法分析170 5.2.4算法推广171 5.2.5实验分析172 5.3个体对抗174 5.3.1Agent通信174 5.3.2KQML的语义176 5.3.3基于对手模型的协商算法179 5.3.4基于对手模型的欺骗算法180 5.3.5对抗策略185 5.3.6实验分析185 5.4群体对抗186 5.4.1群体意图的表示187 5.4.2群体意图的生成与执行过程189 5.4.3群体意图跟踪算法191 5.4.4实验分析194 5.5小结196 第6章多Agent系统的语义模型199 6.1概述199 6.2Agent组织形成的形式描述和语义202 6.2.1化学抽象机202 6.2.2Agent组织结构的设计203 6.2.3Agent组织结构设计的形式描述204 6.2.4Agent组织结构设计过程的形式语义206 6.3受限AGENT0的操作语义208 6.3.1AGENT0语言208 6.3.2约定和假设209 6.3.3基于π演算的受限AGENT0操作语义210 6.3.4受限AGENT0的CAM语义214 6.3.5讨论216 6.4多Agent信念逻辑的Aumann语义216 6.4.1MBL的Kripke语义与广义Aumann语义216 6.4.2MPBL及机率Aumann语义221 6.5机率信念逻辑的机率模态语义及完备性227 6.5.1正规机率模态语义227 6.5.2PBLω的机率模态语义及完备性229 6.5.3PBLr的机率模态语义及弱完备性234 6.6多Agent系统形式规范中的进程演算239 6.6.1基于内部选择的CCS系统及弱互模拟的同余性239 6.6.2基于并行动作的π演算及强互模拟的同余性247 6.6.3传递知识的进程演算259 6.7小结264 第7章Agent的个性模型265 7.1概述265 7.2个性的定义266 7.3具有个性的Agent结构267 7.3.1结构描述267 7.3.2目标实现机制268 7.4互动与组织270 7.4.1互动270 7.4.2组织270 7.5具有个性的行为网路271 7.5.1行为网路描述271 7.5.2活性传播计算272 7.5.3活动选择273 7.6小结273 第8章Agent组织与联盟275 8.1概述275 8.2基于思维状态传递的组织表示277 8.2.1利用思维传递函式描述Agent关系277 8.2.2组织描述279 8.2.3组织表示的套用280 8.3Agent组织的递归模型281 8.3.1Agent组织结构的递归模型282 8.3.2模型分析283 8.3.3Agent组织的形成286 8.3.4用递归模型描述Agent组织286 8.4一种基于π演算的Agent组织模型288 8.4.1角色和组织框架289 8.4.2组织形成过程举例292 8.4.3组织动作的思维状态效果294 8.4.4实验分析和算法实现295 8.4.5讨论297 8.5Agent组织的承诺机制298 8.5.1多Agent系统的承诺298 8.5.2Agent组织的承诺关系299 8.5.3承诺的语法和语义300 8.5.4承诺的性质302 8.5.5基于承诺的组织形成303 8.5.6举例305 8.6面向结构的组织形成306 8.6.1组织描述框架306 8.6.2面向结构的Agent组织形成方法308 8.6.3举例312 8.7联盟演化机制313 8.7.1问题的描述与分析313 8.7.2联盟等价性314 8.7.3联盟演化315 8.7.4基于组织论的演化机制317 8.8小结319 第9章Agent社会321 9.1概述321 9.2基于信念愿望意图和效用的社会承诺机制324 9.2.1基本框架324 9.2.2社会承诺的决策和通信机制326 9.2.3社会承诺过程328 9.2.4举例331 9.3基于市场模型的MAS社会规范331 9.3.1Coleman的社会理论332 9.3.2规范的定义335 9.3.3权利分配、规范的制定和废除337 9.3.4对称利益形势下的共同禁止规范339 9.3.5举例340 9.4Agent行为规范343 9.4.1一种行为规范框架343 9.4.2基于人工神经网路的规范机制345 9.4.3规范效益与套用分类348 9.4.4实验分析349 9.5小结351 第10章多Agent系统拍卖方法353 10.1概述353 10.2一种拍卖模型358 10.2.1模型358 10.2.2拍卖方法的评价标准359 10.3一种边际效用递减的组合拍卖求解算法360 10.3.1组合拍卖模型361 10.3.2物品分配算法362 10.3.3基于多物品不可转移检查算法的分析365 10.4一种多属性拍卖方法366 10.4.1多属性拍卖模型367 10.4.2多属性拍卖MAV367 10.4.3MAV的评价371 10.5小结373 第11章多Agent系统合作求解方法375 11.1概述375 11.2基于BDI的多Agent互动379 11.2.1语法定义379 11.2.2语义模型380 11.2.3语义解释381 11.2.4单Agent间的BDI382 11.2.5社会承诺和联合意图384 11.2.6合作的形成过程387 11.3多Agent系统的一种合作机制389 11.3.1面向任务域TOD*389 11.3.2测试床结构和互动流程390 11.3.3合作互动策略391 11.3.4实验分析394 11.4群体Agent合作求解的逻辑模型396 11.4.1语法和语义模型397 11.4.2公理399 11.4.3群体Agent合作求解过程400 11.4.4举例404 11.5群体Agent合作策略的表示与评估406 11.5.1基于影响图的群体Agent合作求解模型406 11.5.2情景演算语言——ConGolog408 11.5.3评估算法409 11.5.4举例412 11.5.5讨论413 11.6小结415 第12章 多Agent学习 第13章 Agent平台与测试床 第14章 Agent技术套用 参考文献 附录 Robocup的部分描述