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內容簡介

　　本書是智能群體博弈理論的重要參考資料，精心設計以向學者和行業(yè)專家呈現該領域的前沿研究和應用實例。它不僅全面呈現了智能群體博弈的當前景象和預期趨勢，還通過一系列真實案例引導讀者在人工智能、演化博弈和集群系統(tǒng)等領域進行深入的跨學科探討。這本書綜合了多方面的先進理論和實戰(zhàn)案例，如任務分配難題和群體博弈動力學中的多元影響因素及策略多樣性。它以豐富多元的內容幫助讀者打造穩(wěn)固的理論基石，并為相關領域的科研和技術開發(fā)提供全方位指導。本書還著重研究了懶惰個體、孤立者及懲罰者在群體博弈動力學中的影響，并探討了“自己差，對手更差”等策略在群體博弈中的運用。它使讀者能夠深入探索并理解這些現象在實際世界中的效果和含義。除此之外，本書還提供了一系列實用的資源，包括案例研究和前沿技術分析，旨在助力讀者更加精準地應用所學知識，并促進個人學習和技能提升。本書是高等教育相關專業(yè)的理想教材或參考書，也能為從事人工智能、演化博弈和集群系統(tǒng)研究及技術開發(fā)的專業(yè)人士提供強有力的支援和指導。通過深入研究和刻畫目標群體的演化動力學模型，我們在博弈智能和集群智能領域實現了理論突破和豐富的成果

作者簡介

　　張春燕，南開大學人工智能學院副教授、博導。長期致力于集群智能和博弈的演化動力學研究，取得了豐碩的理論成果。發(fā)表高水平論文 40 余篇，軟件著作權及專利10 余項，并主持多項國家自然科學基金項目、省部級項目的研究工作。目前是國際水中機器人聯盟專業(yè)委員會委員，中國自動化學會控制理論專業(yè)委員會多自主體控制學組委員，中國人工智能學會智能空天系統(tǒng)專業(yè)委員會委員，中國海洋學會海洋技術裝備專業(yè)委員會委員，中國系統(tǒng)仿真學會，智能物聯系統(tǒng)專業(yè)委員會委員，中國人工智能學會智能服務專業(yè)委員會委員。謝廣明，北京大學工學院教授，兼任北京大學人工智能研究院、北京大學海洋研究院教授。先后主持包括重點項目在內的多項國家自然科學基金項目，參與多項 973、863 項目，先后獲得國家自然科學獎二等獎、教育廳自然科學獎一等獎、吳文俊人工智能科學技術獎等多項獎勵。擔任多項學術職務，包括國家自然科學基金項目、科技部重點研發(fā)計劃會議評審專家，中國仿真學會理事、機器人系統(tǒng)仿真專業(yè)委員會主任、中國生產力促進協會服務機器人專業(yè)委員會委員等。是國際期刊《Mathematical Problem in Engineering》主編，《Bioinspiration & Biomimetic》，《Scientific Reports》、《International Journal of Advanced Robotic Systems》和《Journal of Engineering》的編委，是國內期刊《水下無人系統(tǒng)學報》、《機器人技術與應用》和《兵工自動化》的編委，2014—2022年連續(xù)八年入圍愛思唯爾集團發(fā)布的中國高被引學者（Chinese Most Cited Researchers）榜單。

圖書目錄

第1章緒論
1.1博弈對抗與合作困境
1.2演化博弈論及應用
1.3促進合作的衍生機制
1.4個體智能性和多樣性
第2章懶惰個體對任務分配博弈動力學的影響
2.1任務分配問題
2.2帶有懶惰個體的任務分配博弈模型
2.3理論分析及仿真實驗
2.3.1基于復制動力學的理論分析
2.3.2復雜網絡上帶有懶惰個體的任務分配博弈的仿真結果
2.4本章小結
第3章孤立者對群體公共品博弈動力學的影響
3.1引言
3.2閾值公共品博弈模型
3.2.1公共品博弈模型
3.2.2含孤立者的閾值公共品博弈
3.2.3復制動力學方程
3.2.4收益計算
3.3兩種策略共存
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
3.4三種策略共存
3.4.1閾值T的影響
3.4.2內部平衡點
3.5仿真結果匯總
3.6本章小結
第4章懲罰者對群體博弈動力學的影響
4.1引言
4.2博弈模型描述
4.3團體懲罰對合作演化的影響
4.4本章小結
第5章策略多樣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動力學結果分析
5.4本章小結
第6章偶遇在囚徒困境博弈動力學中的影響
6.1引言
6.2博弈模型描述
6.3偶遇對合作演化的影響
6.3.1理論分析
6.3.2蒙特卡洛結果分析
6.4本章小結
第7章朋友圈大小對空間博弈動力學的影響
7.1引言
7.2博弈模型描述
7.3動力學結果分析
7.4本章小結
第8章有限理性個體的群體博弈動力學
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死生過程與弱選擇下的固定概率
8.2.3費米函數與弱選擇下的固定概率
8.3演化博弈模型的固定時間
8.3.1無條件固定時間
8.3.2策略A有條件固定時間
8.3.3策略B有條件固定時間
8.4具體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獵鹿博弈中固定概率
8.5本章小結
第9章“自己差，對手更差”策略對群體合作行為的影響
9.1引言
9.2優(yōu)勢策略在復雜網絡中的產生與演化
9.2.1復雜網絡中優(yōu)勢策略的產生方式
9.2.2復雜網絡中優(yōu)勢策略的演化過程
9.3基于層次聚類（AGNES）算法的優(yōu)勢策略聚類
9.3.1AGNES聚類算法和PCA降維算法
9.3.2不同復雜網絡上的優(yōu)勢策略聚類結果
9.4不同網絡結構下的“自己差，對手更差”策略分析
9.5本章小結
第10章“自己差，對手更差”策略的適應度和穩(wěn)定性研究
10.1引言
10.2優(yōu)勢策略簇之間的博弈對抗
10.2.1仿真實驗設置
10.2.2博弈結果及分析
10.3“自己差，對手更差”策略與隨機策略的博弈對抗
10.3.1單步記憶策略博弈收益差計算
10.3.2博弈結果及分析
10.4“自己差，對手更差”策略簇內部的博弈對抗
10.5“自己差，對手更差”策略與經典策略的性能對比
10.6本章小結
第11章基于演化博弈的社會困境誘因及合作優(yōu)化機制研究
11.1引言
11.2網絡結構的隨機性與異質性誘發(fā)背叛行為
11.2.1不同復雜網絡的優(yōu)勢策略聚類及收益分布
11.2.2均衡狀態(tài)下群體平均收益的數值分析
11.3雙邊背叛情境下合作意愿對群體合作水平的影響
11.3.1策略值p4與群體合作水平的關聯剖析
11.3.2p4作用于群體收益的數值仿真與分析
11.4基于強制機制和懲罰機制的合作優(yōu)化方法
11.4.1合作優(yōu)化機制的控制原理
11.4.2合作優(yōu)化機制的控制效果
11.5本章小結
第12章動態(tài)合作困境中多智能體行為演化
12.1引言
12.2理論模型與分析
12.2.1博弈模型描述
12.2.2收益計算與適應度描述
12.2.3演化過程中的固定概率與固定時間
12.3兩人兩博弈模型的演化博弈動力學分析
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時間
12.4仿真實驗結果
12.4.1混合博弈模型中合作者數量變化
12.4.2混合博弈模型中博弈對數量變化
12.5本章小結
參考文獻