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210千字 字数
2024-05-01 发行日期
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主编推荐语

精准解读群体智能和智能网联的相关概念和技术。

内容简介

本书以群体智能与智能网联的应用为牵引，通过原理、算法、技术应用三个篇章为大家介绍群体智能与智能网联相关的基础理论、概念模型、关键技术和前沿应用。

具体而言，原理篇会介绍群体智能的通信方式与组网、知识表征、因果涌现机理等内容；算法篇则从多主体强化学习、多智能体合作式梯度更新方法、图神经网络、蚁群算法等群体智能领域的代表性算法；应用篇则讨论6G与内生智能、车联网与自动驾驶、工业控制网络群体智能技术的应用。

目录

  • 版权信息
  • PREFACE 前言
  • CHAPTER 1 第1章 绪论
  • 1.1 群体智能与智能网联概述
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 群体智能优化算法
  • 1.2.2 多智能体系统
  • 1.2.3 广义群体智能
  • 1.3 本书结构
  • 参考文献
  • 第一篇原理篇
  • CHAPTER 2 第2章 群体智能的通信与网络模式
  • 2.1 多智能体通信
  • 2.2 组网方式
  • 2.3 多智能体学习
  • 参考文献
  • CHAPTER 3 第3章 群体智能知识表征、知识表达与计算
  • 3.1 知识表征与计算
  • 3.2 知识表达与计算
  • 参考文献
  • CHAPTER 4 第4章 因果涌现与群体智能
  • 4.1 涌现的定义与分类
  • 4.2 因果涌现建模理论
  • 4.3 深度学习中的因果涌现
  • 4.4 群体智能中的涌现
  • 参考文献
  • 第二篇算法篇
  • CHAPTER 5 第5章 多智能体强化学习
  • 5.1 融合共识主动性机制的独立强化学习
  • 5.2 基于平均场理论的多智能体强化学习
  • 参考文献
  • CHAPTER 6 第6章 合作式梯度更新
  • 6.1 基本原理
  • 6.2 更新方式的影响
  • 6.3 优化方法
  • 参考文献
  • CHAPTER 7 第7章 图神经网络
  • 7.1 图的基本概念
  • 7.2 常见的图神经网络模型
  • 7.3 图神经网络与机器学习
  • 参考文献
  • CHAPTER 8 第8章 仿生物智能学习
  • 8.1 蚁群算法
  • 8.2 群体学习
  • 参考文献
  • 第三篇应用篇
  • CHAPTER 9 第9章 6G与内生智能
  • 9.1 移动通信网络发展趋势
  • 9.2 内生智能架构初探
  • 9.3 智能通信网络典型场景
  • 参考文献
  • CHAPTER 10 第10章 车联网与自动驾驶
  • 10.1 无人驾驶技术简介
  • 10.2 车路协同与无人驾驶
  • CHAPTER 11 第11章 工业互联网与网联机器人
  • 11.1 工业互联网
  • 11.2 网联机器人
  • 参考文献
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出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。