多Agent系統(tǒng)及其在預測與智能交通系統(tǒng)中的應用

內容概要

本書論述了多Agent系統(tǒng)的一些基本概念和關鍵技術，并重點討論了其在預測支持系統(tǒng)和智能交通系統(tǒng)中的應用情況。全書共分為7章。第1立為緒論，主要Agent技術，多Agent系統(tǒng)的基本理論。第2章介紹了多Agent系統(tǒng)開發(fā)工具方面的一些知識。第3章中討論多Agent系統(tǒng)中機器學習的特點、機器學習方法的分類。第4章詳細討論多Agent系統(tǒng)在預測支持系統(tǒng)中的應用情況。第5章介紹了基于Agent仿真系統(tǒng)建模方法及以及其在交通流微觀仿真系統(tǒng)中的應用。第6章對多系統(tǒng)在交通控制系統(tǒng)中的應用進行了詳細闡述。第7章介紹多系統(tǒng)在其他一些領域中的應用情況。    本書內容新穎，總結了作者的科研成果。論述力求概念清晰，表達準確，層次分明，突出理論聯系實際，對讀者富有啟發(fā)性。要書對從事分布式人工智能、系統(tǒng)仿真、復雜系統(tǒng)研究的科技人員具有較強的參考價值，也可以作為信息技術、智能交通等的研究生參考書。

作者簡介

李英，1974年1月出生于山東省金鄉(xiāng)縣?，F為華東理工大學工商經濟學院管理科學與工程系副教授。
    2001年4月于天津大學獲得管理科學與工程專業(yè)博士學位。2002年4月到2004年3月在上海交通大學做博士后研究工作。
    研究領域主要為智能信息系統(tǒng)、人工智能、數據挖掘、電子

書籍目錄

第1章 緒論 1.1 分布式人工智能 1.2 Agent技術的研究進展 1.3 多Agent系統(tǒng)研究進展 參考文獻第2章 多Agent系統(tǒng)開發(fā)工具 2.1 面向Agent的開發(fā)方法 2.2 開發(fā)工具的選擇 參考文獻第3章 多Agent系統(tǒng)中的機器學習 3.1 機器學習 3.2 多Agent系統(tǒng)學習的特點 3.3 多Agent學習方法的分類 3.4 強化學習方法 參考文獻第4章 基于Agent的預測支持系統(tǒng) 4.1 預測支持系統(tǒng)研究現狀 4.2 多Agent預測支持系統(tǒng)的結構 4.3 Agent的實現分析 4.4 人機界面Agent的設計與實現 4.5 數據特征分析Agent的實現 4.6 神經網絡預測Agent的設計與實現 參考文獻第5章 基于Agent的建模方法 5.1 基于Agent的建模方法 5.2 復雜系統(tǒng)的ABM仿真方法 5.3 基于ABM的城市交通流的微觀仿真系統(tǒng) 參考文獻第6章 多Agent系統(tǒng)在智能交通中的應用 6.1 城市交通控制理論與方法 6.2 交通信號控制Agent的結構設計 6.3 TSCA的設計與實現 6.4 基于Agent的交通控制系統(tǒng)的框架設計 6.5 TSCA通訊的設計實現 6.6 實現協(xié)調的對策理論基礎 6.7 TSCA間的協(xié)調 6.8 兩個路口控制的仿真的實現 參考文獻第7章 多Agent系統(tǒng)在其他領域中的應用 7.1 多Agent系統(tǒng)在數據挖掘中的應用 7.2 多Agent系統(tǒng)在企業(yè)信用評估中的應用 7.3 Agent技術在電子政務中的應用 7.4 Agent技術在項目管理中的應用 參考文獻

圖書封面

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