人工智能技术及多智能体控制探究电子书

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内容提要

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前言

第一章 人工智能基础与概览

第一节 人工智能的定义与发展

一、人工智能的定义

二、人工智能的起源与发展

（一）人工智能的起源

（二）人工智能的发展

1．萌芽阶段

2．诞生阶段

3．低谷萧条阶段

4．黄金阶段

5．平稳发展阶段

第二节 人工智能的研究目标与学术流派

一、人工智能的研究目标

1．人工智能的基础目标：赋机器以智能

2．人工智能的近期目标：逐步实现智能化的计算机系统

3．人工智能的远期目标：实现完全智能机器

4．近期与远期目标的关系：相辅相成

二、人工智能的学术流派

（一）符号主义、联结主义与行为主义

1．符号主义学派

2．联结主义学派

3．行为主义学派

（二）传统人工智能与现场人工智能

1．传统人工智能

2．现场人工智能

（三）弱人工智能与强人工智能

1．弱人工智能

2．强人工智能

第三节 人工智能的应用方向

一、智能系统与行业应用方向

1．智能决策支持系统

2．智能电网

3．机器人

4．智能控制

二、感知与交互类应用方向

1．语音识别

2．计算机视觉

3．自然语言理解

4．模式识别

三、科学与工程类应用方向

1．自动定理证明

2．自动程序设计

3．博弈

第二章 人工智能核心技术解析

第一节 概念与知识表示

一、概念表示

二、知识表示

（一）产生式表示法

1．产生式表示法的知识组成

2．产生式表示法与知识

（二）状态空间表示法

1．状态

2．操作

3．状态空间

第二节 知识图谱与推理

一、知识图谱

（一）知识图谱分类

1．按性质分类

2．按层次分类

（二）知识图谱中的知识存储

1．Freebase

2．Neo4j

3．NoSQL

（三）知识图谱的实际应用

1．知识搜索

2．自动问答

3．自动推荐

二、知识推理

（一）知识推理的基本方法

1．演绎推理

2．归纳推理

3．类比推理

4．模糊推理

（二）知识推理在人工智能中的应用

1．专家系统中的知识推理

2．自然语言处理中的知识推理

3．机器学习与知识推理的结合

4．知识推理在决策支持系统中的应用

第三节 知识库与知识搜索技术

一、知识库

（一）知识库的性质

1．时间角度

2．使用范围

3．数量角度

4．处理角度

（二）知识库管理

二、知识搜索技术

（一）盲目搜索

（二）启发式搜索

1．评估函数

2．启发信息

3．A算法

第四节 机器学习与自然语言处理

一、机器学习

（一）机器学习概述

1．机器学习的结构模型

2．机器学习的方法

（二）人工神经网络

1．基本人工神经元模型

2．基本人工神经网络及其结构

3．人工神经网络的学习机理

二、自然语言处理

（一）自然语言理解

1．自然语言理解的原理

2．自然语言理解的实施

（二）自然语言生成

1．内容规划

2．句子规划

3．句子实现

（三）自然语音处理

1．语音识别

2．语音合成

3．语音形式的自然语言处理

第三章 多智能体系统基本原理

第一节 多智能体的研究背景

一、生物群体行为的启发

二、计算机科学范式的演进

三、控制科学的发展推动

四、现实应用需求的强烈驱动

第二节 智能体与多智能体系统

一、智能体

（一）智能体的特性

（二）智能体的应用领域

二、多智能体系统

（一）多智能体的类型

1．BDI模型

2．协商模型

3．协作规划模型

4．自协调模型

（二）多智能体系统的体系结构

1．网络结构

2．联盟结构

3．黑板结构

（三）多智能体系统的通信

1．多智能体系统通信的原理

2．多智能体系统通信的类型

3．多智能体系统通信的方式

（四）多智能体系统的协调与协作

1．多智能体的协调

2．多智能体的协作

第三节 多智能体系统的特点

一、多智能体系统的基本特性

1．独立性与自主性

2．分布式结构与灵活性

3．降低系统复杂性

4．协调与集成的关键性

5．并行计算与高效求解

二、多智能体系统的优势体现

1．突破单一专家系统的局限

2．异质性与分布式协作

3．自治与异步处理

第四章 多智能体的学习与进化

第一节 基于强化学习的多智能体路径规划

一、多智能体路径规划问题的建模

二、强化学习

三、课程学习

四、序列模型

第二节 多智能体进化模型和算法研究

一、可分解函数优化的宏智能体进化模型

（一）可分解函数

（二）宏智能体

（三）宏智能体进化模型

（四）层次多智能体遗传算法

1．算法描述

2．收敛性证明与时间复杂度分析

二、组合优化多智能体进化算法

（一）用于组合优化的智能体

（二）智能体的行为

1．竞争行为

2．自学习行为

第三节 基于双模型强化学习方法的机器人模糊控制

一、整体设计过程

二、动态模型训练

三、基于模型的预言家指导

四、无模型评论家指导

五、使用DDPG提升智能体

第五章 多智能体系统的协同控制

第一节 多智能体系统协同控制的关键技术

一、基于干扰补偿策略的多智能体系统协同控制

（一）相关描述

（二）干扰补偿策略

1．非奇异快速终端滑模

2．NFTSM有限时间干扰观测器

（三）ANTSM控制器设计

二、带有扰动和执行器故障的多智能体系统容错协同

（一）相关描述

（二）基于改进趋近律的故障观测器设计

1．趋近律设计

2．有限时间故障观测器设计

（三）自适应容错一致性控制器设计

第二节 多智能体协同控制系统的设计与应用

一、多智能体协同控制系统总体架构

（一）多智能体协作单元

1．智能车节点

2．四旋翼飞行器节点

3．路边协调节点

4．RFID辅助节点

（二）多模通信网关

1．多种无线通信技术

2．Wi-Fi＋ZigBee网关

（三）HMI中心

1．HMI界面

2．图像监控

3．交互信息

二、多智能体协同控制

（一）路径识别与节点定位

1．摄像头识别

2．节点定位

（二）路口协同控制

1．虚拟交通灯

2．自主决策控制

（三）四旋翼协同控制

三、协作通信组网设计

（一）协作通信组网架构

（二）ZigBee网络配置

1．节点类型

2．通信方式

3．网络拓扑结构

（三）ZigBee组网设计

1．网络初始化

2．节点入网

第三节 多智能体协调控制实验系统的设计

一、多智能体系统总体结构

二、多智能体个体设计

（一）移动智能体速度控制模型

（二）移动智能体电机控制回路设计

（三）移动智能体控制软件设计

三、定位与实验系统模型

（一）全局定位与自主定位

1．视觉全局定位

2．视觉自主定位

（二）多智能体实验系统模型

四、协调控制与实验

第六章 多智能体的应用领域与未来发展

第一节 多智能体的未来发展及其应用

一、多智能体技术的未来发展

二、多智能体技术的主要应用

（一）多智能体技术在机器人控制中的应用

1．智能辅助机器人的构建

2．领导-跟随者一致性在机器人控制中的应用

3．有限时间一致性在机器人控制中的应用

4．带时滞一致性在机器人控制中的应用

（二）多智能体技术在无线传感器网络中的应用

（三）多智能体技术的其他应用

第二节 多智能体在智能城市中的应用

一、智慧城市与智能城市

（一）搭建智慧城市

1．智慧城市的定义

2．“智慧城市”的要素

（二）智能城市

1．数理建模型城市

2．数据可视型城市

3．场景应用型城市

（三）“城市智能体”是城市真正的智慧所在

1．“城市”“智能”“体”构成了城市的新定义

2．全面升级赋予城市自我学习的能力

（四）基于智能体建模模拟城市

1．智慧城市游戏化

2．大规模城市模拟实验

二、城市污染

1．城市环境的物联网监测

2．城市污染模型

3．城市污染模型工作原理

4．城市污染模型界面

三、城市蔓延

1．城市蔓延概念

2．城市蔓延模型

3．城市蔓延模型工作原理

4．城市蔓延模型界面

四、气候变化

1．气候变化问题分析

2．气候变化模型界面

第三节 多智能体在智能交通中的应用

一、智能交通系统

（一）智能交通系统的组成

1．先进的交通信息系统

2．先进的交通管理系统

3．先进的公共交通系统

4．先进的车辆控制系统

5．货运管理系统

6．电子收费系统

7．紧急救援系统

（二）智能交通系统的主要应用

1．道路交通监控

2．交通信号控制

3．交通信息采集和诱导

4．停车诱导

5．综合交通信息平台

6．智能公共交通

（三）车联网与基于智能体建模

二、智能停车管理

1．智能停车管理中的智能体

2．多智能体在智能停车管理中的关键技术

3．智能停车管理的应用案例

三、出租车智能调度

1．出租车智能调度中的智能体

2．多智能体在出租车智能调度中的关键技术

3．出租车智能调度系统优势与性能提升

四、垃圾收运

1．垃圾收运中的智能体

2．智能垃圾收运系统的多智能体架构设计

3．动态路径规划与资源调度优化

4．实时监控与预测性维护

第四节 多智能体在智能社会中的应用

一、人工智能社会

（一）智慧城市与智慧社会的区别

1．突出人的核心地位

2．智慧城市互联

3．智慧农村建设

（二）智慧社会的基础——社会计算

1．人工社会

2．内容计算

3．社会网络分析

4．社交网络服务

5．群体智慧

（三）社会计算方法

（四）基于智能体建模与人工社会

二、居住隔离

1．居住隔离的形成机制

2．居住隔离多智能体模型构建

3．多智能体模拟揭示的隔离动态规律

4．多智能体技术在居住隔离中的集成与发展

三、人工智能农场

（一）人工智能农场中的智能体

（二）多智能体系统在农业中的具体应用

1．精准农业管理

2．病虫害智能监测与防控

3．自动化采收与分拣

4．资源优化与可持续发展

参考文献