群体智能与演化博弈

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内容提要

前言

第1章 绪论

|1.1 群体智能概述|

|1.2 群体智能的主要应用|

1.2.1 优化求解

1.2.2 协同搜索

1.2.3 编队控制

1.2.4 协同通信

1.2.5 大数据分析

1.2.6 图像处理

|1.3 演化博弈论及相关知识|

1.3.1 演化博弈论

1.3.2 复杂网络

1.3.3 任务分配

|本章小结|

第2章 基于粒子群优化算法的群体演化博弈

|2.1 群体演化博弈模型概述|

|2.2 粒子群优化机制|

|2.3 仿真实验与结果分析|

2.3.1 实验描述与统计结果

2.3.2 特殊策略节点

|本章小结|

第3章 有限群体中任务分配博弈的动力学

|3.1 两人参与双策略任务分配博弈模型的动力学|

3.1.1 两人参与双策略任务分配博弈模型

3.1.2 两人交互博弈规则说明

3.1.3 任务分配博弈理论分析

3.1.4 仿真实验

|3.2 任务分配博弈在弱选择下的固定概率和固定时间|

3.2.1 固定概率

3.2.2 平均时间

3.2.3 条件固定时间

|3.3 多人参与双策略任务分配博弈模型动力学|

3.3.1 多人参与双策略任务分配博弈模型

3.3.2 多人交互博弈的具体规则

3.3.3 基于随机演化博弈动力学对其固定概率进行的理论分析

3.3.4 基于随机演化博弈动力学对其固定概率进行的仿真实验

|本章小结|

第4章 带有破坏者的任务分配博弈的演化动力学

|4.1 带有破坏者的任务分配博弈的演化描述|

4.1.1 带有破坏者的任务分配博弈模型

4.1.2 Smith动力学

|4.2 基于Smith动力学对任务分配博弈进行理论分析|

|本章小结|

第5章 基于演化博弈论的多智能体系统覆盖控制

|5.1 演化博弈的均衡分析|

5.1.1 稳定进化对策

5.1.2 纳什均衡

5.1.3 其他分析方法

|5.2 多智能体系统的覆盖控制建模|

5.2.1 覆盖问题概述

5.2.2 多智能体系统覆盖控制评价指标

5.2.3 建立基于演化博弈论的多智能体系统覆盖控制模型

|5.3 基于演化博弈论的多智能体系统覆盖控制算法|

5.3.1 覆盖控制算法流程

5.3.2 关键参数的选取和设计

|5.4 覆盖控制算法仿真分析|

5.4.1 小规模系统仿真示例

5.4.2 大规模系统仿真示例

5.4.3 各项评价性能指标在不同系统规模下的比较

|5.5 覆盖控制算法控制效果的比较与扩展|

5.5.1 与其他覆盖控制算法的比较

5.5.2 智能体突然加入、退出或停滞的仿真

|本章小结|

第6章 基于演化博弈论的集群编队

|6.1 集群编队概述|

|6.2 集群编队控制建模与分析|

6.2.1 集群编队的博弈模型

6.2.2 平均收益与群体适合度建模

6.2.3 演化过程中的固定概率与策略演化

|6.3 集群编队控制仿真实验分析|

6.3.1 集群编队控制仿真实验描述

6.3.2 集群编队控制仿真结果与分析

|本章小结|

第7章 基于深度优先策略的区域协同搜索

|7.1 协同搜索概述|

7.1.1 协同搜索背景介绍

7.1.2 协同搜索的研究现状

|7.2 基于深度优先策略的协同搜索算法|

7.2.1 搜索问题建模

7.2.2 一次搜索流程

7.2.3 重复搜索流程

|7.3 实验设计及结果|

7.3.1 仿真实验参数

7.3.2 一次搜索仿真实验

7.3.3 重复搜索仿真实验

|7.4 未来展望|

|本章小结|

参考文献