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編輯推薦： 本书是深度探讨智能群体博弈理论的重要指南，致力于为学者和技术专家呈现该领域的最新研究进展和实用应用。不仅全面展示了智能群体博弈的现状和发展前景，还借助一系列实证案例，协助读者在人工智能、演化博弈和集群系统等领域开展深度的跨学科研究。本书配有案例分析、前沿技术解读等，以更好地满足研究者和技术开发人员的需求，帮助读者更好地应用所学知识提升技能。 本书特色鲜明，包括： ? 探讨任务分配问题及其策略； ? 深入研究群体博弈动力学中的影响因素； ? 分析懒惰个体和孤立者在博弈中的角色； ? 了解“自己差，对手更差”策略的应用和影响； ? 探索策略多样性在公共品合作演化中的作用； ? 通过案例研究理解现实世界中的群体博弈现象； ? 学习如何利用技术前沿分析进行研究； ? 掌握实证案例的分析和解读； ? 利用实用指南进一步加深理论知识和实践技能。 內容簡介： 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 關於作者： 张春燕，南开大学人工智能学院副教授、博导。长期致力于集群智能和博弈的演化动力学研究，取得了丰硕的理论成果。发表高水平论文 40 余篇，软件著作权及专利10 余项，并主持多项国家自然科学基金项目、省部级项目的研究工作。目前是国际水中机器人联盟专业委员会委员，中国自动化学会控制理论专业委员会多自主体控制学组委员，中国人工智能学会智能空天系统专业委员会委员，中国海洋学会海洋技术装备专业委员会委员，中国系统仿真学会，智能物联系统专业委员会委员，中国人工智能学会智能服务专业委员会委员。 谢广明 ，北京大学工学院教授，兼任北京大学人工智能研究院、北京大学海洋研究院教授。先后主持包括重点项目在内的多项国家自然科学基金项目，参与多项 973、863 项目，先后获得国家自然科学奖二等奖、教育厅自然科学奖一等奖、吴文俊人工智能科学技术奖等多项奖励。担任多项学术职务，包括国家自然科学基金项目、科技部重点研发计划会议评审专家，中国仿真学会理事、机器人系统仿真专业委员会主任、中国生产力促进协会服务机器人专业委员会委员等。是国际期刊《Mathematical Problem in Engineering》主编，《Bioinspiration & Biomimetic》，《Scientific Reports》、《International Journal of Advanced Robotic Systems》和《Journal of Engineering》的编委，是国内期刊《水下无人系统学报》、《机器人技术与应用》和《兵工自动化》的编委，2014—2022年连续八年入围爱思唯尔集团发布的中国高被引学者（Chinese Most Cited Researchers）榜单。 目錄： 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本章小结 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 內容試閱： 智能群体博弈是涉及人工智能学科的热点研究课题，同时也是人工智能专业的重要专业课程。作为分布式人工智能研究领域的智能个体理论和技术，在分析和建立人类交互模型和交互理论中发挥着重要作用。作为一种独特的、融合了各学科的、研究人类行为的方法，博弈论可以用严谨的数学模型来解决现实世界中的协作关系。这两种理论的结合研究具有重大的理论价值和现实意义。鉴于目前研究现状，本书以个体的智能性为研究切入点，用博弈论方法分析现实世界中的利害冲突与协作问题，属于跨学科（如人工智能、复杂系统、社会心理学、博弈理论等）的研究热点。 目前，全国已经有数十所高校成立了人工智能学院，开设人工智能相关课程的高校有几百所。基于演化博弈理论的群体智能是涉及多学科交叉的前沿热点，是人工智能领域的主要方向，但相关的图书种类很少，且内容不够新颖，难以适应当前的教学和科研需求。基于此，为了满足人工智能相关专业研究生和相关专业人员在智能群体博弈相关领域的学习要求，扩展他们的知识视野，有必要按照实际教学要求，对以演化博弈为核心的群体智能理论知识进行精心选择，使学生能够掌握群体智能体系以及关键理论方法。作者在国家自然科学基金、天津市自然科学基金的资助下，持续多年开展智能群体演化博弈的研究，熟悉群体智能与演化博弈传统理论与发展前沿。作者熟悉本科生、研究生教学规律，了解学生课堂体验，在南开大学人工智能学院开设生物启发计算等多门相关课程。本书是作者基于讲义，总结其在演化博弈与群体智能方面研究工作的基础上，经过系统整理撰写而成。 本书共分为12章。第1章介绍了群体智能和演化博弈理论的基本概念和方法； 第2章介绍了懒惰个体对任务分配博弈动力学的影响； 第3章是关于孤立者对群体演化博弈的影响； 第4章是惩罚者对群体协作和博弈动力学的影响； 第5章介绍了策略多样性对群体公共品博弈的影响； 第6章是关于个体偶遇对囚徒困境博弈动力学的影响； 第7章研究了朋友圈大小对空间博弈动力学的影响； 第8章涉及有限理性个体对群体博弈动力学的影响； 第9章关于“自己差，对手更差”策略对群体博弈动力学结果的影响； 第10章是关于“自己差，对手更差”策略的适应度和稳定性研究；第11章深入研究基于演化博弈理论的社会困境诱因及合作优化机制； 第12章介绍了动态合作困境中多智能体行为的演化规律等。本书多处附彩图，读者可扫描对应二维码观看。也可以扫描本页二维码下载。 本书内容有助于自动化与智能科学、机器人工程、社会心理学、仿生科学等专业的复合型人才培养，对于所涉专业的高年级本科生和研究生的学习提供了参考。希望通过对这些基础理论和最新科研成果的介绍，为相关领域的科研人员和爱好者提供智能群体利益冲突与合作问题的理论参考。 在本书的编写过程中，南开大学人工智能学院天津市智能机器人技术重点实验室、智能预测与自适应控制实验室、复杂系统与群体智能研究组的研究生提出了改进建议，促进了本书内容和结构的不断优化。尤其感谢刘思媛、李巧宇、赵正午等同学在全书成稿阶段的内容检查和修订工作。 限于作者水平，书中难免会有疏漏和不足之处，敬请读者批评指正。 作者 2023年10月

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