正版 临近海面空间内多智能体协同任务优化 崔亚妮 9787121329920 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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崔亚妮 著

图书标签:

• 多智能体系统
• 协同控制
• 优化算法
• 临近海面空间
• 无人机
• 路径规划
• 任务分配
• 机器人
• 人工智能
• 海洋工程

店铺： 博古通今图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121329920

商品编码：29688905155

包装：平装

出版时间：2017-11-01

基本信息

书名：临近海面空间内多智能体协同任务优化

定价：48.00元

作者：崔亚妮

出版社：电子工业出版社

出版日期：2017-11-01

ISBN：9787121329920

字数：

页码：164

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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形成海洋区域信息化、精细化、立体化管理，提高我国海洋安全保障、应急处置、环境监测和海上智能化作业能力，是实现海上丝绸之路经济繁荣稳定的重要保障，是我国建设成为海洋强国，提升负责任大国形象的强大助力。本书是编者在多年从事多智能体协同控制和海洋通信技术研究基础上整理而成，重点介绍了临近海面空间内多智能体通信组网优化方法以及临近海面空间内多智能体协同任务规划方法，为相关领域研究者提供理论指导。

目录

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作者介绍

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任佳简介：男 汉族 34岁，中员。海南大学副教授，博士生导师。长期在电子与通信工程领域从事教学和科研工作。主要研究方向包括人工智能技术和海洋通信技术。研究成果获得海南省科技进步二等奖1次，发表论文25篇，SCI/EI索引16篇，出版专著2部，申报国家发明10项，软件著作权4项。目前承担国家科技合作专项1项、国家自然科学基金2项。

文摘

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序言

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《逐浪者：海洋边缘的智能协作》 引言 浩瀚无垠的蓝色疆域，总是激发着人类无尽的探索与想象。从远古的航海家到当代的海洋学者，我们从未停止过对这片神秘空间的认知与开发。当今，随着科技的飞速发展，尤其是在人工智能、传感器技术以及通信网络等领域的突破，我们正迎来一个全新的海洋探索时代。在这个时代，单一的智能体已不足以应对复杂多变的海洋环境与日益增长的任务需求。取而代之的，是多个智能体协同工作，共同完成海量、精细化任务的宏大场景。本书，《逐浪者：海洋边缘的智能协作》，将带领读者深入探索这一前沿领域，揭示在临近海面空间内，多智能体如何通过精妙的协同与优化，实现最高效、最智能的任务执行。 第一章：蓝色疆域的挑战与机遇 海洋，特别是临近海面的空间，以其独特的环境特征，构成了多智能体系统面临的巨大挑战。强烈的风浪、复杂的洋流、视线受限的能见度、无线通信的不稳定性，以及GPS信号的潜在干扰，都对智能体的自主导航、协同决策与信息交互提出了严峻考验。然而，挑战与机遇并存。临近海面空间是人类活动的重要区域，涉及海洋观测、资源勘探、环境保护、海上救援、交通运输、军事侦察等诸多关键领域。例如，海量海洋环境数据的实时采集与分析，需要数百甚至数千个无人船、无人机、水下机器人协同作业；复杂的搜救任务，则要求智能体快速响应，形成最优搜索路径，最大化搜救效率；海洋油气平台的安全监测与维护，也离不开具备不同功能的智能体协同巡检。 本章将系统梳理临近海面空间的多智能体协同任务所面临的典型挑战，并深入剖析这些挑战背后所蕴含的巨大应用潜力与发展机遇。我们将从环境特性、任务需求、技术瓶颈等多个维度，为读者构建一个全面而深刻的认识框架，为后续章节的深入探讨奠定坚实基础。 第二章：多智能体系统：构建智能集群 多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）是实现智能协同的关键。它指的是由多个能够感知环境、做出决策并采取行动的自主实体组成的系统，这些实体可以相互通信、协作或竞争，以共同达成某个目标。在临近海面空间，这些智能体可以是具备不同传感器和执行能力的无人船、无人机、水下航行器、甚至是固定式的海洋传感器节点。 本章将详细介绍多智能体系统的基本构成要素，包括智能体的感知能力（如声呐、雷达、视觉、温盐深传感器等）、决策能力（如路径规划、任务分配、行为选择等）以及执行能力（如推进、操纵、采样、通信等）。我们将重点探讨在临近海面环境下，如何设计和构建具备鲁棒性、适应性和高效性的多智能体系统。这包括智能体的异构性设计（不同智能体具备不同功能）、同质性设计（多个功能相似的智能体）以及混合式设计，以及如何通过分布式或集中式的体系结构来管理和协调这些智能体。此外，我们还将介绍先进的通信协议和网络拓扑，以应对海洋环境中复杂多变的通信条件。 第三章：协同任务的数学模型与理论基础 将现实世界的复杂任务转化为可由多智能体高效执行的数学模型，是实现智能协同的核心。本章将深入剖析多智能体协同任务优化的理论基础，为构建高效协同策略提供坚实的数学支撑。 我们将从任务分解、资源分配、信息融合、协同控制等多个角度，介绍相关的数学模型。例如，针对大规模数据采集任务，我们将探讨如何将整体任务分解为可由个体智能体完成的子任务，并利用图论、博弈论等工具来解决任务分配与路径规划问题。对于需要精确协同的场景，如编队控制或协同观测，我们将介绍控制理论中的模型预测控制（MPC）、滑模控制（SMC）等先进控制方法，以及如何通过分布式优化算法实现个体智能体的行为与整体目标的对齐。 此外，本章还将介绍信息融合的理论，解释如何将来自不同智能体的、可能存在噪声和不确定性的感知信息进行整合，形成对环境和任务状态的更准确、更全面的认识。我们将探讨贝叶斯滤波、卡尔曼滤波等经典方法，以及深度学习在信息融合领域的最新应用。 第四章：任务优化算法：智慧的指挥棒 在定义了协同任务的数学模型后，开发高效的优化算法是实现智能协同的关键。本章将聚焦于解决多智能体协同任务中的优化问题，为读者呈现一系列前沿算法。 我们将介绍经典的优化算法，如基于群体智能的算法（如粒子群优化PSO、蚁群优化ACO）及其在多智能体场景下的变体，以及基于进化计算的算法（如遗传算法GA）。这些算法能够有效地解决组合优化问题，如任务分配、路径规划等。 随后，我们将深入探讨近年来在多智能体协同优化领域取得突破性进展的算法，包括： 分布式优化算法： 强调在不依赖中心控制器的前提下，每个智能体都能根据局部信息与邻居智能体交互，逐步逼近全局最优解。例如，分布式梯度下降、ADMM（交替方向乘子法）及其在多智能体系统中的应用。 强化学习（RL）与深度强化学习（DRL）： 介绍如何训练智能体通过与环境交互来学习最优的协同策略。我们将探讨面向多智能体系统的DRL算法，如MADDPG（多代理深度确定性策略梯度）、QMIX等，以及它们在临近海面任务中的潜力。 基于规则与启发式的方法： 探讨如何利用领域知识和预设规则，设计能够快速响应并执行特定任务的协同策略。 本章将通过具体的案例分析，展示这些算法如何应用于临近海面空间的典型任务，如协同避障、目标跟踪、区域覆盖等，并分析不同算法的优缺点和适用场景。 第五章：智能体的感知与决策：洞察蓝色世界 要实现有效的协同，智能体必须具备对所处环境和任务状态的准确感知能力，以及做出明智决策的能力。本章将深入探讨多智能体在临近海面空间的感知与决策技术。 在感知方面，我们将重点介绍： 传感器技术： 讨论适用于海洋环境的各类传感器，如高分辨率成像相机、激光雷达（LiDAR）、声呐（SIMRAD, CHIRP）、温度、盐度、深度传感器、GPS/GNSS接收器、IMU（惯性测量单元）等，以及如何利用多传感器融合技术提高感知精度与鲁棒性。 环境建模： 介绍如何利用传感器数据构建实时的三维环境模型，包括地形、障碍物、水文信息等，为智能体的导航与路径规划提供依据。 目标识别与跟踪： 探讨基于计算机视觉和机器学习的目标识别技术，用于识别海洋中的船只、浮标、海洋生物等，以及多智能体协同目标跟踪算法，实现对动态目标的精确预测与跟随。 在决策方面，我们将关注： 自主导航与避障： 介绍如何在复杂海况下实现智能体的自主路径规划与动态避障，包括基于SLAM（同步定位与地图构建）的技术、预测性避障算法等。 任务分配与调度： 探讨如何根据任务优先级、智能体能力和实时环境信息，动态地将任务分配给最合适的智能体，并对任务执行顺序进行优化。 意图推断与协同意图： 介绍如何通过分析其他智能体的行为，推断其潜在意图，从而实现更智能的协同配合，避免冲突，提高整体任务效率。 第六章：通信与协作：无缝连接的海洋网络 在广阔且充满挑战的海洋环境中，稳定高效的通信是多智能体协同的生命线。本章将深入探讨临近海面空间多智能体系统的通信技术与协作机制。 我们将详细介绍： 海洋通信网络： 讨论适用于海洋环境的通信方式，包括水面无线通信（Wi-Fi, 4G/5G）、卫星通信、声学通信（水下）以及混合通信网络。 鲁棒性通信策略： 针对信号衰减、多径效应、时延等问题，介绍如何设计具有鲁棒性的通信协议和网络拓扑，确保数据传输的可靠性。 分布式信息共享： 探讨如何实现智能体之间的高效信息共享，包括共享环境信息、任务状态、决策意图等，以支持分布式协同决策。 协同感知与行动： 介绍多智能体如何通过通信与协作，实现协同感知（如分布式目标跟踪）和协同行动（如协同采样、协同搜索）。 网络管理与容错： 讨论如何在通信中断或部分智能体失效的情况下，维持系统的可用性和任务的持续执行，实现网络重构与容错。 第七章：仿真与实验：从理论到实践的飞跃 理论模型与算法的有效性，最终需要通过仿真与实验来验证。本章将重点介绍多智能体协同任务优化的仿真环境、实验设计以及结果分析方法。 我们将详细介绍： 仿真平台： 介绍当前主流的多智能体仿真平台，如MATLAB/Simulink、ROS/Gazebo、OpenAI Gym等，以及如何利用这些平台构建逼真的临近海面环境，模拟海洋中的物理效应、传感器噪声和通信干扰。 实验设计： 讨论如何科学地设计仿真实验和实地实验，以验证不同算法在各种场景下的性能表现。我们将强调参数敏感性分析、场景多样性以及可重复性。 性能评估指标： 介绍用于评估多智能体协同任务优化性能的关键指标，如任务完成率、效率、鲁棒性、资源消耗、协同度等。 数据分析与可视化： 探讨如何有效地分析仿真与实验数据，并通过直观的可视化手段展示智能体的行为、任务执行过程和性能结果。 案例研究： 本章将选取典型的临近海面应用场景，如多船协同搜索、无人机与无人船协同侦察等，通过仿真与实验演示，直观展示多智能体协同任务优化的实际效果。 第八章：未来展望：智能海洋的无限可能 临近海面空间的多智能体协同任务优化，是一个充满活力且快速发展的领域。本章将对该领域的未来发展趋势进行展望，描绘智能海洋的无限可能。 我们将探讨以下前沿方向： 人机协同： 如何让人类操作员与多智能体系统进行更自然、更高效的交互，实现人机优势互补，共同完成复杂任务。 自主学习与自适应： 发展能够从经验中持续学习、不断优化自身策略的智能体，使其能够适应不断变化的环境和任务需求。 AI伦理与安全： 随着多智能体系统能力的增强，如何确保其行为符合伦理规范，保障海洋环境与人类的安全，将成为重要的研究课题。 与其他技术的融合： 探讨多智能体系统与大数据、云计算、边缘计算、5G/6G通信等技术的深度融合，催生更多颠覆性的应用。 新兴应用领域： 展望多智能体系统在海洋科学研究、深海资源开发、海洋生态保护、智能航运、海洋旅游等新兴领域的广泛应用前景。 结语 《逐浪者：海洋边缘的智能协作》 并非仅仅是一本技术手册，它更是一扇通往未来智能海洋的窗口。通过深入浅出的讲解和丰富的案例分析，本书旨在为海洋工程、计算机科学、自动化控制、人工智能等领域的科研人员、工程师和学生提供一个全面、系统的学习平台。我们相信，随着多智能体协同技术在临近海面空间的不断深化应用，人类必将能够更深入地理解、更有效地利用这片蓝色疆域，开启一个更加智能、更加可持续的海洋新纪元。

评分☆☆☆☆☆

这本新书简直是为我这种对未来科技和人机协作领域充满好奇的读者量身定制的。我最近一直在关注人工智能如何融入实际应用场景，尤其是那些对实时决策和资源分配要求极高的环境。市面上很多关于AI的书籍要么过于理论化，堆砌着晦涩的数学公式，要么就是空泛地描绘美好愿景，缺乏实际落地的技术细节。然而，这本书似乎找到了一个绝佳的平衡点。它深入探讨了在高度动态、信息不完全的环境中，如何设计和调度多个智能体，让它们能够高效地完成一个共同的目标。我特别期待看到作者是如何处理异构智能体之间的通信延迟、传感器噪声以及环境变化带来的不确定性。比如，在海洋监测或无人机集群协同搜索这类场景中，如何确保整个系统的鲁棒性和任务的最终成功率，这背后必然涉及复杂的算法设计。我希望书中能提供一些具体的案例分析，展示这些优化模型是如何在实际部署中解决那些“棘手”问题的，哪怕只是一个简化版的模拟环境，也能让人对这种前沿技术的潜力有一个更直观的认识。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在寻找一本能够衔接基础控制理论和前沿机器学习在机器人领域应用的进阶读物。这本书的题目结构——“临近海面空间”定调了环境的复杂性，“多智能体协同”指明了系统架构，“任务优化”则确立了目标导向。这种逻辑递进感非常吸引人。我特别关注的是“崔亚妮”这位作者，她的研究背景似乎在系统动力学和优化控制方面有独到的见解。我期待看到她是如何将传统控制理论的稳定性、可观测量等概念，巧妙地融入到基于学习的、非线性、高维度的多智能体优化问题中的。如果书中能够提供一个清晰的脉络，展示如何从基础的去中心化协同策略，逐步过渡到考虑环境反馈和全局最优的自适应优化框架，那将帮助我构建起更坚实的知识体系。我希望看到的不是各种零散方法的堆砌，而是一个连贯的、自洽的理论体系的构建过程。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我立刻感受到了作者在处理复杂系统建模上的深厚功力。我一直在思考，对于需要大规模群体协作的任务，比如灾难救援中的无人设备部署，核心挑战往往不是单个智能体的能力，而是如何避免“群体智能”退化成“群体混乱”。这本书的标题暗示了它聚焦于“协同任务优化”，这正是我一直以来试图理解的核心难题之一。我非常好奇书中对“优化”二字的定义和实现路径。是基于强化学习的迭代优化，还是利用博弈论的思想来平衡个体利益与全局最优？更重要的是，在“临近海面空间”这一特定约束下，环境因素，如风浪、电磁干扰等，对决策算法的影响是如何被量化的和纳入考量的？我期待看到的是一种既有理论高度，又不失工程实践指导意义的论述。如果书中能详细剖析几个关键的优化指标（如能量消耗、任务完成时间、覆盖率最大化等）之间的权衡取舍，并给出不同场景下的权重调整策略，那将是巨大的收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书给人的第一印象是其极强的专业性和针对性。我阅读了大量关于分布式控制和群智计算的文献，但鲜有能将“多智能体协同”和“特定空间约束”结合得如此紧密的著作。作为一个长期关注物联网和自主系统集成的人，我关注的重点在于实际部署的可行性。理论模型再完美，如果计算复杂度高到实时无法运行，那也只是纸上谈兵。我非常希望作者能花篇幅介绍一下他们提出的优化框架在计算资源受限的边缘设备上如何实现高效求解。例如，是否采用了轻量级的决策算法，或者如何利用预先学习的策略来加速实时决策过程？此外，模型的验证部分也至关重要。如果书中能展示与真实世界数据或高保真仿真环境的对比结果，那就更令人信服了。我希望能看到，在面对突发故障或通信中断时，这种协同优化机制是如何展现出其优雅的自愈能力的，这才是真正体现系统设计水平的地方。

评分☆☆☆☆☆

说实话，很多技术书籍读起来都很“干”，缺乏人文关怀和对最终应用场景的深刻洞察。但这本书的“临近海面空间”这一描述，立刻让我联想到了广阔的应用前景，比如海洋资源勘探、海上交通管理，甚至是深远海域的科学考察。我希望作者不仅仅停留在算法层面，还能结合这些实际应用场景，探讨优化目标函数的设定哲学。例如，在海洋救援任务中，生命高于一切，那么优化目标应该如何体现这种优先级？在商业勘探中，成本效益如何量化并嵌入到多智能体的协作框架中？我期待看到的是一种富有“情境感知”的优化理论。如果书中能够通过对比不同应用目标下的模型差异，展示出优化理论的普适性与针对性的结合，那么这本书的价值将大大提升。它不再仅仅是一本算法手册，而更像是一部指导我们如何用智能体技术去解决复杂现实问题的“思想指南”。