正版 臨近海麵空間內多智能體協同任務優化 崔亞妮 9787121329920 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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崔亞妮 著

圖書標籤:

• 多智能體係統
• 協同控製
• 優化算法
• 臨近海麵空間
• 無人機
• 路徑規劃
• 任務分配
• 機器人
• 人工智能
• 海洋工程

店鋪： 博古通今圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121329920

商品編碼：29688905155

包裝：平裝

齣版時間：2017-11-01

基本信息

書名：臨近海麵空間內多智能體協同任務優化

定價：48.00元

作者：崔亞妮

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2017-11-01

ISBN：9787121329920

字數：

頁碼：164

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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形成海洋區域信息化、精細化、立體化管理，提高我國海洋安全保障、應急處置、環境監測和海上智能化作業能力，是實現海上絲綢之路經濟繁榮穩定的重要保障，是我國建設成為海洋強國，提升負責任大國形象的強大助力。本書是編者在多年從事多智能體協同控製和海洋通信技術研究基礎上整理而成，重點介紹瞭臨近海麵空間內多智能體通信組網優化方法以及臨近海麵空間內多智能體協同任務規劃方法，為相關領域研究者提供理論指導。

目錄

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作者介紹

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任佳簡介：男 漢族 34歲，中員。海南大學副教授，博士生導師。長期在電子與通信工程領域從事教學和科研工作。主要研究方嚮包括人工智能技術和海洋通信技術。研究成果獲得海南省科技進步二等奬1次，發錶論文25篇，SCI/EI索引16篇，齣版專著2部，申報國傢發明10項，軟件著作權4項。目前承擔國傢科技閤作專項1項、國傢自然科學基金2項。

文摘

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序言

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《逐浪者：海洋邊緣的智能協作》 引言 浩瀚無垠的藍色疆域，總是激發著人類無盡的探索與想象。從遠古的航海傢到當代的海洋學者，我們從未停止過對這片神秘空間的認知與開發。當今，隨著科技的飛速發展，尤其是在人工智能、傳感器技術以及通信網絡等領域的突破，我們正迎來一個全新的海洋探索時代。在這個時代，單一的智能體已不足以應對復雜多變的海洋環境與日益增長的任務需求。取而代之的，是多個智能體協同工作，共同完成海量、精細化任務的宏大場景。本書，《逐浪者：海洋邊緣的智能協作》，將帶領讀者深入探索這一前沿領域，揭示在臨近海麵空間內，多智能體如何通過精妙的協同與優化，實現最高效、最智能的任務執行。 第一章：藍色疆域的挑戰與機遇 海洋，特彆是臨近海麵的空間，以其獨特的環境特徵，構成瞭多智能體係統麵臨的巨大挑戰。強烈的風浪、復雜的洋流、視綫受限的能見度、無綫通信的不穩定性，以及GPS信號的潛在乾擾，都對智能體的自主導航、協同決策與信息交互提齣瞭嚴峻考驗。然而，挑戰與機遇並存。臨近海麵空間是人類活動的重要區域，涉及海洋觀測、資源勘探、環境保護、海上救援、交通運輸、軍事偵察等諸多關鍵領域。例如，海量海洋環境數據的實時采集與分析，需要數百甚至數韆個無人船、無人機、水下機器人協同作業；復雜的搜救任務，則要求智能體快速響應，形成最優搜索路徑，最大化搜救效率；海洋油氣平颱的安全監測與維護，也離不開具備不同功能的智能體協同巡檢。 本章將係統梳理臨近海麵空間的多智能體協同任務所麵臨的典型挑戰，並深入剖析這些挑戰背後所蘊含的巨大應用潛力與發展機遇。我們將從環境特性、任務需求、技術瓶頸等多個維度，為讀者構建一個全麵而深刻的認識框架，為後續章節的深入探討奠定堅實基礎。 第二章：多智能體係統：構建智能集群 多智能體係統（Multi-Agent Systems, MAS）是實現智能協同的關鍵。它指的是由多個能夠感知環境、做齣決策並采取行動的自主實體組成的係統，這些實體可以相互通信、協作或競爭，以共同達成某個目標。在臨近海麵空間，這些智能體可以是具備不同傳感器和執行能力的無人船、無人機、水下航行器、甚至是固定式的海洋傳感器節點。 本章將詳細介紹多智能體係統的基本構成要素，包括智能體的感知能力（如聲呐、雷達、視覺、溫鹽深傳感器等）、決策能力（如路徑規劃、任務分配、行為選擇等）以及執行能力（如推進、操縱、采樣、通信等）。我們將重點探討在臨近海麵環境下，如何設計和構建具備魯棒性、適應性和高效性的多智能體係統。這包括智能體的異構性設計（不同智能體具備不同功能）、同質性設計（多個功能相似的智能體）以及混閤式設計，以及如何通過分布式或集中式的體係結構來管理和協調這些智能體。此外，我們還將介紹先進的通信協議和網絡拓撲，以應對海洋環境中復雜多變的通信條件。 第三章：協同任務的數學模型與理論基礎 將現實世界的復雜任務轉化為可由多智能體高效執行的數學模型，是實現智能協同的核心。本章將深入剖析多智能體協同任務優化的理論基礎，為構建高效協同策略提供堅實的數學支撐。 我們將從任務分解、資源分配、信息融閤、協同控製等多個角度，介紹相關的數學模型。例如，針對大規模數據采集任務，我們將探討如何將整體任務分解為可由個體智能體完成的子任務，並利用圖論、博弈論等工具來解決任務分配與路徑規劃問題。對於需要精確協同的場景，如編隊控製或協同觀測，我們將介紹控製理論中的模型預測控製（MPC）、滑模控製（SMC）等先進控製方法，以及如何通過分布式優化算法實現個體智能體的行為與整體目標的對齊。 此外，本章還將介紹信息融閤的理論，解釋如何將來自不同智能體的、可能存在噪聲和不確定性的感知信息進行整閤，形成對環境和任務狀態的更準確、更全麵的認識。我們將探討貝葉斯濾波、卡爾曼濾波等經典方法，以及深度學習在信息融閤領域的最新應用。 第四章：任務優化算法：智慧的指揮棒 在定義瞭協同任務的數學模型後，開發高效的優化算法是實現智能協同的關鍵。本章將聚焦於解決多智能體協同任務中的優化問題，為讀者呈現一係列前沿算法。 我們將介紹經典的優化算法，如基於群體智能的算法（如粒子群優化PSO、蟻群優化ACO）及其在多智能體場景下的變體，以及基於進化計算的算法（如遺傳算法GA）。這些算法能夠有效地解決組閤優化問題，如任務分配、路徑規劃等。 隨後，我們將深入探討近年來在多智能體協同優化領域取得突破性進展的算法，包括： 分布式優化算法： 強調在不依賴中心控製器的前提下，每個智能體都能根據局部信息與鄰居智能體交互，逐步逼近全局最優解。例如，分布式梯度下降、ADMM（交替方嚮乘子法）及其在多智能體係統中的應用。 強化學習（RL）與深度強化學習（DRL）： 介紹如何訓練智能體通過與環境交互來學習最優的協同策略。我們將探討麵嚮多智能體係統的DRL算法，如MADDPG（多代理深度確定性策略梯度）、QMIX等，以及它們在臨近海麵任務中的潛力。 基於規則與啓發式的方法： 探討如何利用領域知識和預設規則，設計能夠快速響應並執行特定任務的協同策略。 本章將通過具體的案例分析，展示這些算法如何應用於臨近海麵空間的典型任務，如協同避障、目標跟蹤、區域覆蓋等，並分析不同算法的優缺點和適用場景。 第五章：智能體的感知與決策：洞察藍色世界 要實現有效的協同，智能體必須具備對所處環境和任務狀態的準確感知能力，以及做齣明智決策的能力。本章將深入探討多智能體在臨近海麵空間的感知與決策技術。 在感知方麵，我們將重點介紹： 傳感器技術： 討論適用於海洋環境的各類傳感器，如高分辨率成像相機、激光雷達（LiDAR）、聲呐（SIMRAD, CHIRP）、溫度、鹽度、深度傳感器、GPS/GNSS接收器、IMU（慣性測量單元）等，以及如何利用多傳感器融閤技術提高感知精度與魯棒性。 環境建模： 介紹如何利用傳感器數據構建實時的三維環境模型，包括地形、障礙物、水文信息等，為智能體的導航與路徑規劃提供依據。 目標識彆與跟蹤： 探討基於計算機視覺和機器學習的目標識彆技術，用於識彆海洋中的船隻、浮標、海洋生物等，以及多智能體協同目標跟蹤算法，實現對動態目標的精確預測與跟隨。 在決策方麵，我們將關注： 自主導航與避障： 介紹如何在復雜海況下實現智能體的自主路徑規劃與動態避障，包括基於SLAM（同步定位與地圖構建）的技術、預測性避障算法等。 任務分配與調度： 探討如何根據任務優先級、智能體能力和實時環境信息，動態地將任務分配給最閤適的智能體，並對任務執行順序進行優化。 意圖推斷與協同意圖： 介紹如何通過分析其他智能體的行為，推斷其潛在意圖，從而實現更智能的協同配閤，避免衝突，提高整體任務效率。 第六章：通信與協作：無縫連接的海洋網絡 在廣闊且充滿挑戰的海洋環境中，穩定高效的通信是多智能體協同的生命綫。本章將深入探討臨近海麵空間多智能體係統的通信技術與協作機製。 我們將詳細介紹： 海洋通信網絡： 討論適用於海洋環境的通信方式，包括水麵無綫通信（Wi-Fi, 4G/5G）、衛星通信、聲學通信（水下）以及混閤通信網絡。 魯棒性通信策略： 針對信號衰減、多徑效應、時延等問題，介紹如何設計具有魯棒性的通信協議和網絡拓撲，確保數據傳輸的可靠性。 分布式信息共享： 探討如何實現智能體之間的高效信息共享，包括共享環境信息、任務狀態、決策意圖等，以支持分布式協同決策。 協同感知與行動： 介紹多智能體如何通過通信與協作，實現協同感知（如分布式目標跟蹤）和協同行動（如協同采樣、協同搜索）。 網絡管理與容錯： 討論如何在通信中斷或部分智能體失效的情況下，維持係統的可用性和任務的持續執行，實現網絡重構與容錯。 第七章：仿真與實驗：從理論到實踐的飛躍 理論模型與算法的有效性，最終需要通過仿真與實驗來驗證。本章將重點介紹多智能體協同任務優化的仿真環境、實驗設計以及結果分析方法。 我們將詳細介紹： 仿真平颱： 介紹當前主流的多智能體仿真平颱，如MATLAB/Simulink、ROS/Gazebo、OpenAI Gym等，以及如何利用這些平颱構建逼真的臨近海麵環境，模擬海洋中的物理效應、傳感器噪聲和通信乾擾。 實驗設計： 討論如何科學地設計仿真實驗和實地實驗，以驗證不同算法在各種場景下的性能錶現。我們將強調參數敏感性分析、場景多樣性以及可重復性。 性能評估指標： 介紹用於評估多智能體協同任務優化性能的關鍵指標，如任務完成率、效率、魯棒性、資源消耗、協同度等。 數據分析與可視化： 探討如何有效地分析仿真與實驗數據，並通過直觀的可視化手段展示智能體的行為、任務執行過程和性能結果。 案例研究： 本章將選取典型的臨近海麵應用場景，如多船協同搜索、無人機與無人船協同偵察等，通過仿真與實驗演示，直觀展示多智能體協同任務優化的實際效果。 第八章：未來展望：智能海洋的無限可能 臨近海麵空間的多智能體協同任務優化，是一個充滿活力且快速發展的領域。本章將對該領域的未來發展趨勢進行展望，描繪智能海洋的無限可能。 我們將探討以下前沿方嚮： 人機協同： 如何讓人類操作員與多智能體係統進行更自然、更高效的交互，實現人機優勢互補，共同完成復雜任務。 自主學習與自適應： 發展能夠從經驗中持續學習、不斷優化自身策略的智能體，使其能夠適應不斷變化的環境和任務需求。 AI倫理與安全： 隨著多智能體係統能力的增強，如何確保其行為符閤倫理規範，保障海洋環境與人類的安全，將成為重要的研究課題。 與其他技術的融閤： 探討多智能體係統與大數據、雲計算、邊緣計算、5G/6G通信等技術的深度融閤，催生更多顛覆性的應用。 新興應用領域： 展望多智能體係統在海洋科學研究、深海資源開發、海洋生態保護、智能航運、海洋旅遊等新興領域的廣泛應用前景。 結語 《逐浪者：海洋邊緣的智能協作》 並非僅僅是一本技術手冊，它更是一扇通往未來智能海洋的窗口。通過深入淺齣的講解和豐富的案例分析，本書旨在為海洋工程、計算機科學、自動化控製、人工智能等領域的科研人員、工程師和學生提供一個全麵、係統的學習平颱。我們相信，隨著多智能體協同技術在臨近海麵空間的不斷深化應用，人類必將能夠更深入地理解、更有效地利用這片藍色疆域，開啓一個更加智能、更加可持續的海洋新紀元。

評分☆☆☆☆☆

我最近一直在尋找一本能夠銜接基礎控製理論和前沿機器學習在機器人領域應用的進階讀物。這本書的題目結構——“臨近海麵空間”定調瞭環境的復雜性，“多智能體協同”指明瞭係統架構，“任務優化”則確立瞭目標導嚮。這種邏輯遞進感非常吸引人。我特彆關注的是“崔亞妮”這位作者，她的研究背景似乎在係統動力學和優化控製方麵有獨到的見解。我期待看到她是如何將傳統控製理論的穩定性、可觀測量等概念，巧妙地融入到基於學習的、非綫性、高維度的多智能體優化問題中的。如果書中能夠提供一個清晰的脈絡，展示如何從基礎的去中心化協同策略，逐步過渡到考慮環境反饋和全局最優的自適應優化框架，那將幫助我構建起更堅實的知識體係。我希望看到的不是各種零散方法的堆砌，而是一個連貫的、自洽的理論體係的構建過程。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，我立刻感受到瞭作者在處理復雜係統建模上的深厚功力。我一直在思考，對於需要大規模群體協作的任務，比如災難救援中的無人設備部署，核心挑戰往往不是單個智能體的能力，而是如何避免“群體智能”退化成“群體混亂”。這本書的標題暗示瞭它聚焦於“協同任務優化”，這正是我一直以來試圖理解的核心難題之一。我非常好奇書中對“優化”二字的定義和實現路徑。是基於強化學習的迭代優化，還是利用博弈論的思想來平衡個體利益與全局最優？更重要的是，在“臨近海麵空間”這一特定約束下，環境因素，如風浪、電磁乾擾等，對決策算法的影響是如何被量化的和納入考量的？我期待看到的是一種既有理論高度，又不失工程實踐指導意義的論述。如果書中能詳細剖析幾個關鍵的優化指標（如能量消耗、任務完成時間、覆蓋率最大化等）之間的權衡取捨，並給齣不同場景下的權重調整策略，那將是巨大的收獲。

評分☆☆☆☆☆

這本書給人的第一印象是其極強的專業性和針對性。我閱讀瞭大量關於分布式控製和群智計算的文獻，但鮮有能將“多智能體協同”和“特定空間約束”結閤得如此緊密的著作。作為一個長期關注物聯網和自主係統集成的人，我關注的重點在於實際部署的可行性。理論模型再完美，如果計算復雜度高到實時無法運行，那也隻是紙上談兵。我非常希望作者能花篇幅介紹一下他們提齣的優化框架在計算資源受限的邊緣設備上如何實現高效求解。例如，是否采用瞭輕量級的決策算法，或者如何利用預先學習的策略來加速實時決策過程？此外，模型的驗證部分也至關重要。如果書中能展示與真實世界數據或高保真仿真環境的對比結果，那就更令人信服瞭。我希望能看到，在麵對突發故障或通信中斷時，這種協同優化機製是如何展現齣其優雅的自愈能力的，這纔是真正體現係統設計水平的地方。

評分☆☆☆☆☆

說實話，很多技術書籍讀起來都很“乾”，缺乏人文關懷和對最終應用場景的深刻洞察。但這本書的“臨近海麵空間”這一描述，立刻讓我聯想到瞭廣闊的應用前景，比如海洋資源勘探、海上交通管理，甚至是深遠海域的科學考察。我希望作者不僅僅停留在算法層麵，還能結閤這些實際應用場景，探討優化目標函數的設定哲學。例如，在海洋救援任務中，生命高於一切，那麼優化目標應該如何體現這種優先級？在商業勘探中，成本效益如何量化並嵌入到多智能體的協作框架中？我期待看到的是一種富有“情境感知”的優化理論。如果書中能夠通過對比不同應用目標下的模型差異，展示齣優化理論的普適性與針對性的結閤，那麼這本書的價值將大大提升。它不再僅僅是一本算法手冊，而更像是一部指導我們如何用智能體技術去解決復雜現實問題的“思想指南”。

評分☆☆☆☆☆

這本新書簡直是為我這種對未來科技和人機協作領域充滿好奇的讀者量身定製的。我最近一直在關注人工智能如何融入實際應用場景，尤其是那些對實時決策和資源分配要求極高的環境。市麵上很多關於AI的書籍要麼過於理論化，堆砌著晦澀的數學公式，要麼就是空泛地描繪美好願景，缺乏實際落地的技術細節。然而，這本書似乎找到瞭一個絕佳的平衡點。它深入探討瞭在高度動態、信息不完全的環境中，如何設計和調度多個智能體，讓它們能夠高效地完成一個共同的目標。我特彆期待看到作者是如何處理異構智能體之間的通信延遲、傳感器噪聲以及環境變化帶來的不確定性。比如，在海洋監測或無人機集群協同搜索這類場景中，如何確保整個係統的魯棒性和任務的最終成功率，這背後必然涉及復雜的算法設計。我希望書中能提供一些具體的案例分析，展示這些優化模型是如何在實際部署中解決那些“棘手”問題的，哪怕隻是一個簡化版的模擬環境，也能讓人對這種前沿技術的潛力有一個更直觀的認識。