本書總體目標(biāo)是介紹群體智能與演化博弈交叉領(lǐng)域的現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)和重要應(yīng)用,為讀者在群體智能、無人系統(tǒng)、仿生智能、對(duì)抗與博弈等領(lǐng)域開展跨學(xué)科研究和技術(shù)開發(fā)打下基礎(chǔ)。全書共7章,主要內(nèi)容包括緒論、基于粒子群優(yōu)化算法的群體演化博弈、有限群體中任務(wù)分配博弈的動(dòng)力學(xué)、帶有破壞者的任務(wù)分配博弈演化動(dòng)力學(xué)、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(duì)、基于深度優(yōu)先策略的區(qū)域協(xié)同搜索等。通過本書的學(xué)習(xí),讀者可以了解群體智能的基礎(chǔ)知識(shí),學(xué)習(xí)如何應(yīng)用博弈理論對(duì)集群的動(dòng)力學(xué)屬性進(jìn)行建模分析、如何設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)群體智能的算法,實(shí)現(xiàn)群體的控制、建模、任務(wù)分配與協(xié)作。
本書既可作為自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電子信息工程、機(jī)器人工程等專業(yè)研究生和高年級(jí)本科生的教材,也可作為相關(guān)行業(yè)科研人員的參考書。
1. 本書是智能、電子、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、仿生科學(xué)等多學(xué)科交叉領(lǐng)域的融合創(chuàng)新。反映了作者在多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、國(guó)防項(xiàng)目的研究成果。
2. 重點(diǎn)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(guó)防智能的重點(diǎn)研究領(lǐng)域提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)指導(dǎo)。
3. 理論與算法均為該領(lǐng)域內(nèi)新研究成果,對(duì)學(xué)習(xí)使用本書的研究生以及專業(yè)技術(shù)人員有較大的幫助。
4. 書后附彩圖頁(yè),優(yōu)化讀者閱讀體驗(yàn)
5. 每章附帶章后總結(jié),學(xué)習(xí)復(fù)習(xí)更直觀
張建磊,男,南開大學(xué)副教授,博士生導(dǎo)師。2014年和2015年分別在北京大學(xué)和荷蘭格羅寧根大學(xué)取得博士學(xué)位。2015年起在南開大學(xué)任職,主持多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、省部級(jí)項(xiàng)目以及軍工項(xiàng)目。主要研究方向?yàn)檠莼┺睦碚、群體智能理論及應(yīng)用,發(fā)表高水平論文超過60篇,目前是國(guó)際水中機(jī)器人聯(lián)盟專業(yè)委員會(huì)委員,中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)控制理論專業(yè)委員會(huì)多自主體控制學(xué)組委員,中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)智能空天系統(tǒng)專業(yè)委員會(huì)委員,中國(guó)系統(tǒng)仿真學(xué)會(huì)智能物聯(lián)系統(tǒng)專業(yè)委員會(huì)委員,中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)智能服務(wù)專業(yè)委員會(huì)委員,中國(guó)海洋學(xué)會(huì)海洋技術(shù)裝備專業(yè)委員會(huì)青年工作委員會(huì)委員,中國(guó)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院人工智能研究院專家委員會(huì)委員。
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(yīng)用 1
1.2.1 優(yōu)化求解 2
1.2.2 協(xié)同搜索 8
1.2.3 編隊(duì)控制 10
1.2.4 協(xié)同通信網(wǎng)絡(luò) 15
1.2.5 大數(shù)據(jù)分析 16
1.2.6 圖像處理 18
1.3 演化博弈理論及相關(guān)知識(shí) 19
1.3.1 演化博弈論 19
1.3.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 30
1.3.3 任務(wù)分配 35
第 2章 基于粒子群優(yōu)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(yōu)化機(jī)制 39
2.3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析 41
2.3.1 實(shí)驗(yàn)描述與統(tǒng)計(jì)結(jié)果 41
2.3.2 特殊策略節(jié)點(diǎn) 46
本章小結(jié) 48
第3章 有限群體中任務(wù)分配博弈的動(dòng)力學(xué) 49
3.1 兩人參與雙策略任務(wù)分配博弈模型動(dòng)力學(xué) 49
3.1.1兩人參與雙策略任務(wù)分配博弈模型 49
3.1.2 兩人交互博弈規(guī)則說明 50
3.1.3理論分析 51
3.1.4 仿真實(shí)驗(yàn) 53
3.2 任務(wù)分配博弈在弱選擇下的固定概率和固定時(shí)間 60
3.2.1 固定概率 60
3.2.2 平均時(shí)間 61
3.2.3 條件固定時(shí)間 62
3.3 多人參與雙策略任務(wù)分配博弈模型動(dòng)力學(xué) 63
3.3.1多人參與雙策略任務(wù)分配博弈模型 63
3.3.2 多人交互博弈規(guī)則說明 64
3.3.3 理論分析 65
3.3.4 仿真實(shí)驗(yàn) 66
本章小結(jié) 71
第4章 帶有破壞者的任務(wù)分配博弈演化動(dòng)力學(xué) 73
4.1 帶有破壞者的任務(wù)分配博弈演化描述 73
4.1.1 帶有破壞者的任務(wù)分配博弈模型 73
4.1.2 Smith動(dòng)力學(xué) 75
4.2 基于Smith動(dòng)力學(xué)對(duì)任務(wù)分配博弈進(jìn)行理論分析 76
本章小結(jié) 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(wěn)定進(jìn)化對(duì)策 93
5.1.2 納什均衡態(tài) 95
5.1.3 其他分析方法 96
5.2 多智能體系統(tǒng)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(píng)價(jià)指標(biāo) 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(guān)鍵參數(shù)的選取和設(shè)計(jì) 107
5.4 算法仿真分析 111
5.4.1 小規(guī)模系統(tǒng)仿真示例 111
5.4.2 大規(guī)模系統(tǒng)仿真示例 115
5.4.3 各項(xiàng)評(píng)價(jià)性能指標(biāo)在不同系統(tǒng)規(guī)模下的比較 120
5.5 算法控制效果的比較與擴(kuò)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(jié) 136
第6章 基于演化博弈理論的集群編隊(duì) 138
6.1 集群編隊(duì)概述 138
6.2 集群編隊(duì)控制建模與分析 140
6.2.1 基于博弈的編隊(duì)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(shí)驗(yàn)分析 157
6.3.1 實(shí)驗(yàn)描述 157
6.3.2 仿真結(jié)果與分析 161
本章小結(jié) 175
第7章 基于深度優(yōu)先策略的區(qū)域協(xié)同搜索 177
7.1 協(xié)同搜索概述 177
7.1.1背景介紹 177
7.1.2 研究現(xiàn)狀 179
7.2 基于深度優(yōu)先策略的協(xié)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(fù)搜索流程 190
7.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果 197
7.3.1 仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù) 197
7.3.2 一次搜索仿真實(shí)驗(yàn) 198
7.3.3 二次搜索仿真實(shí)驗(yàn) 201
7.4 未來展望 204
本章小結(jié) 204
參考文獻(xiàn) 206