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智能群体博弈
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智能群体博弈

  • 作者:张春燕、谢广明
  • 出版社:清华大学出版社
  • ISBN:9787302651901
  • 出版日期:2024年02月01日
  • 页数:0
  • 定价:¥59.00
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    内容提要
    本书是智能群体博弈理论的重要参考资料,精心设计以向学者和行业专家呈现该领域的前沿研究和应用实例。它不仅全面呈现了智能群体博弈的当前景象和预期趋势,还通过一系列真实案例引导读者在人工智能、演化博弈和集群系统等领域进行深入的跨学科探讨。这本书综合了多方面的先进理论和实战案例,如任务分配难题和群体博弈动力学中的多元影响因素及策略多样性。它以丰富多元的内容帮助读者打造稳固的理论基石,并为相关领域的科研和技术开发提供全方位指导。本书还着重研究了懒惰个体、孤立者及惩罚者在群体博弈动力学中的影响,并探讨了“自己差,对手更差”等策略在群体博弈中的运用。它使读者能够深入探索并理解这些现象在实际世界中的效果和含义。除此之外,本书还提供了一系列实用的资源,包括案例研究和前沿技术分析,旨在助力读者更加精准地应用所学知识,并促进个人学习和技能提升。本书是高等教育相关专业的理想教材或参考书,也能为从事人工智能、演化博弈和集群系统研究及技术开发的专业人士提供强有力的支援和指导。 通过深入研究和刻画目标群体的演化动力学模型,我们在博弈智能和集群智能领域实现了理论突破和丰富的成果
    目录
    第1章绪论 1.1博弈对抗与合作困境 1.2演化博弈论及应用 1.3促进合作的衍生机制 1.4个体智能性和多样性 第2章懒惰个体对任务分配博弈动力学的影响 2.1任务分配问题 2.2带有懒惰个体的任务分配博弈模型 2.3理论分析及仿真实验 2.3.1基于复制动力学的理论分析 2.3.2复杂网络上带有懒惰个体的任务分配博弈的仿真结果 2.4本���小结 第3章孤立者对群体公共品博弈动力学的影响 3.1引言 3.2阈值公共品博弈模型 3.2.1公共品博弈模型 3.2.2含孤立者的阈值公共品博弈 3.2.3复制动力学方程 3.2.4收益计算 3.3两种策略共存 3.3.1合作策略(C)和背叛策略(D)共存 3.3.2背叛策略(D)和孤立策略(L)共存 3.3.3合作策略(C)和孤立策略(L)共存 3.4三种策略共存 3.4.1阈值T的影响 3.4.2内部平衡点 3.5仿真结果汇总 3.6本章小结 第4章惩罚者对群体博弈动力学的影响 4.1引言 4.2博弈模型描述 4.3团体惩罚对合作演化的影响 4.4本章小结 第5章策略多样性在公共品合作演化中的作用 5.1引言 5.2博弈模型描述 5.3动力学结果分析 5.4本章小结 第6章偶遇在囚徒困境博弈动力学中的影响 6.1引言 6.2博弈模型描述 6.3偶遇对合作演化的影响 6.3.1理论分析 6.3.2蒙特卡洛结果分析 6.4本章小结 第7章朋友圈大小对空间博弈动力学的影响 7.1引言 7.2博弈模型描述 7.3动力学结果分析 7.4本章小结 第8章有限理性个体的群体博弈动力学 8.1引言 8.2演化博弈模型的固定概率 8.2.1演化博弈模型描述及固定概率 8.2.2死生过程与弱选择下的固定概率 8.2.3费米函数与弱选择下的固定概率 8.3演化博弈模型的固定时间 8.3.1无条件固定时间 8.3.2策略A有条件固定时间 8.3.3策略B有条件固定时间 8.4具体博弈模型的固定概率 8.4.1囚徒困境中固定概率 8.4.2雪堆博弈中固定概率 8.4.3猎鹿博弈中固定概率 8.5本章小结 第9章“自己差,对手更差”策略对群体合作行为的影响 9.1引言 9.2优势策略在复杂网络中的产生与演化 9.2.1复杂网络中优势策略的产生方式 9.2.2复杂网络中优势策略的演化过程 9.3基于层次聚类(AGNES)算法的优势策略聚类 9.3.1AGNES聚类算法和PCA降维算法 9.3.2不同复杂网络上的优势策略聚类结果 9.4不同网络结构下的“自己差,对手更差”策略分析 9.5本章小结 第10章“自己差,对手更差”策略的适应度和稳定性研究 10.1引言 10.2优势策略簇之间的博弈对抗 10.2.1仿真实验设置 10.2.2博弈结果及分析 10.3“自己差,对手更差”策略与随机策略的博弈对抗 10.3.1单步记忆策略博弈收益差计算 10.3.2博弈结果及分析 10.4“自己差,对手更差”策略簇内部的博弈对抗 10.5“自己差,对手更差”策略与经典策略的性能对比 10.6本章小结 第11章基于演化博弈的社会困境诱因及合作优化机制研究 11.1引言 11.2网络结构的随机性与异质性诱发背叛行为 11.2.1不同复杂网络的优势策略聚类及收益分布 11.2.2均衡状态下群体平均收益的数值分析 11.3双边背叛情境下合作意愿对群体合作水平的影响 11.3.1策略值p4与群体合作水平的关联剖析 11.3.2p4作用于群体收益的数值仿真与分析 11.4基于强制机制和惩罚机制的合作优化方法 11.4.1合作优化机制的控制原理 11.4.2合作优化机制的控制效果 11.5本章小结 第12章动态合作困境中多智能体行为演化 12.1引言 12.2理论模型与分析 12.2.1博弈模型描述 12.2.2收益计算与适应度描述 12.2.3演化过程中的固定概率与固定时间 12.3两人两博弈模型的演化博弈动力学分析 12.3.1混合博弈模型中合作策略固定概率 12.3.2混合博弈模型中合作策略固定时间 12.4仿真实验结果 12.4.1混合博弈模型中合作者数量变化 12.4.2混合博弈模型中博弈对数量变化 12.5本章小结 参考文献

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