多智能體係統及應用(捲二） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王崇駿，史忠植，常亮，王文劍 著

圖書標籤:

• 多智能體係統
• 智能體
• 分布式人工智能
• 博弈論
• 機器學習
• 強化學習
• 協調與閤作
• 建模與仿真
• 應用研究
• 人工智能

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302487777

版次：1

商品編碼：12276789

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：207

字數：333000

正文語種：中文

編輯推薦

本書的內容遴選自2015年、2016年度中國智能體及多智能體係統研討會的特邀報告並收集瞭部分學者的*新研究進展。全書共計11個專題，每個專題討論一個技術主題或者應用，並兼顧該主題的綜述和特邀報告人自身的研究成果。書中章節涉及多智能體學習、多智能體協調協商、多智能體規劃、多智能體應用框架及工具以及交叉應用基礎問題研究。

內容簡介

智能體與多智能體係統是人工智能領域活躍的研究分支，其涉及的基本研究問題包括閤作協調、推理規劃、學習、工具框架、模型等。本書的內容遴選自2015年及2016年度“中國智能體及多智能體係統”研討會的特邀報告，同時收集瞭部分學者的*新研究進展。全書共計11個專題，每個專題均是智能體領域的重點及熱點問題，分彆涉及：多智能體學習、多智能體協調協商、多智能體規劃、多智能體應用框架及工具以及交叉應用基礎問題研究。
本書可供高等院校、科研院所計算機、自動化及相關專業的師生、科技工作者及相關企業的工程技術人員閱讀參考。

目錄

1概述
2動機理論
3動機學習
4基於動機的強化學習
5小結
參考文獻

專題2多智能體強化學習中的博弈、均衡和知識遷移鬍裕靖，高陽
1緒論
2背景知識
3不共享值函數的多智能體強化學習
4基於均衡遷移的多智能體強化學習
5稀疏交互的多智能體係統中的知識遷移和博弈約簡
6小結
參考文獻

專題3一種基於中介agent的強化學習優化協商方法陳利紅，董紅斌
1引言
2基於強化學習的雙邊多議題優化協商模型
3基於中介agent自適應學習的協調協商
4實驗設計與分析
5小結
參考文獻

專題4多智能體協調技術綜述郝建業
1引言
2固定對手重復博弈
3閤作式群體博弈
4非閤作式群體博弈
5小結
參考文獻

專題5基於決策理論的多智能體規劃吳鋒
1引言
2分布式局部可觀察馬爾可夫決策過程(DEC�睵OMDP)
3DEC�睵OMDP的離綫規劃算法
4DEC�睵OMDP的在綫規劃算法
5小結
參考文獻

目錄多智能體係統及應用（捲二）專題6部分可觀察環境中的序貫決策理論及方法研究章宗長
1引言
2部分可觀察馬爾可夫決策過程
3離綫規劃方法
4在綫規劃方法
5基於覆蓋數的規劃理論
6小結
參考文獻

專題7基於Landmark的啓發式搜索規劃張雷，吳駿，王崇駿
1引言
2STRIPS規劃問題
3STRIPS問題的啓發式函數設計
4多值Landmark規劃
5小結
參考文獻

專題8AutoRobot： 基於多主體係統的自主機器人軟件框架
毛新軍，楊碩，楊森
1引言
2自主機器人及其軟件特點
3機器人軟件技術分析
4基於多主體係統的自主機器人軟件體係結構
5自主機器人軟件框架AutoRobot
6案例分析
7小結
參考文獻專題9計算經濟學與最優機製設計問題唐平中
1計算經濟學簡介
2最優機製設計問題：單件商品
3最優機製設計：多件商品
4小結
參考文獻

專題10基於計算博弈論的齣租車服務定價研究甘傢瑞，安波
1研究背景與相關工作
2博弈建模
3模型求解——緊湊錶達法
4ASM算法——基於元時間錶的緊湊錶達
5解決任意約束下的問題
6實驗
7小結
參考文獻

專題11雲計算中定價機製的研究秦濤
1雲計算簡介
2雲計算中的定價模型
3市場競爭、演變與定價策略優化
4小結
參考文獻

精彩書摘

專題1智能體動機學習
史忠植，馬剛，李建清
中國科學院計算技術研究所智能信息處理重點實驗室，北京 100190摘要動機是直接驅動智能體行為以達到一定目的的內在動力和主觀原因。動機為激活、引導和維護智能體行為隨著時間推移的內部過程。動機觸發多智能體協同工作。本文提齣瞭一種基於環境感知的動機學習算法，也討論瞭基於動機的強化學習方法。
關鍵詞智能體；強化學習1概述
動機（motivation）是直接驅動智能體行為以達到一定目的的內在動力和主觀原因。動機與激活、引導和維護的行為一樣都是隨著時間變化的內部過程。在文獻[1]中穆剋（D.G.Mook）簡單地定義動機是“行動的起因”。
1943年，馬斯洛（A.H.Maslow）提齣動機的需求理論[2]。馬斯洛假定，人的需要，即人的動機順序發生，從最基礎的生理和安全的需要，通過一係列的愛和尊重的需要，發展為自我實現的復雜需求，而需要層次有著巨大的直觀吸引力[5]。多年來，人們提齣許多動機理論，每種理論都在某種程度上有著不同的關注點。這些理論盡管在許多方麵十分不同，但它們都齣自相似的考慮，即對行為的喚起、指嚮和維持，這三點是任何一種動機分析的核心。
格林（R.G.Green）等人將動機理論分為生理、行為和社會的3類[3]。梅裏剋(K.E.Merrick)將動機理論分為4大類，即生物學理論、認知理論、社會理論和組閤動機理論[4]。生物學動機理論試圖依據自然體係生物學層麵的工作過程解釋動機。這些理論的機理經常采用能量和運動方式解釋行為，使得生物體朝嚮一定行為。現有的人工係統研究已經使用生物學動機理論創建軟件智能體和進行自然係統的模擬。
飢餓和口渴可被看作體內驅動的運動或者標誌最佳的喚醒理論，意味著吃喝或者探查是生理狀態監控變化被起動。不過，除發生響應生理的變化之外， 類似饋送和喝水的行為也與這種體內運動有關。由此可見，認知動力理論集中於怎樣確定行為，結果怎樣影響行為和影響到什麼程度，根據不同的行動步驟的費用和效益，解釋個人行為將來很可能的結果。基於抽象的機器學習和人工智能概念，例如目標、規劃、策略，動機的認知理論可以為動機計算模型提供一個初始點。
社會動機理論涉及個體與他人接觸過程中的行為。動機的社會理論是生物學和認知理論的交叉。例如采用適閤度和文化效應描述認知現象，而進化論可以被認為是生物學社會理論。社會動機理論可以從小組態勢下的個人到更大的社會、文化和進化係統。這些理論為多智能體係統動機計算模型的設計提供重要的初始狀態。
組閤動機理論嘗試綜閤生物學、認知和社會動機理論，例如，馬斯洛的需求層次學說[5]、奧爾德弗的ERG理論[6]以及斯塔格納的穩態模型[7]。對於人工係統動機綜閤模型也是研究的重點，這種模型在硬件、抽象推理和多智能體層麵提供描述行為過程的綜閤算法。
專題1智能體動機學習多智能體係統及應用（捲二）人的各種行為和活動都離不開動機，動機有下列功能：
�r 喚起行動的起動功能。就個人來說，他的行動的一切動力，都一定要通過他的頭腦，一定要轉變為他的願望的動機，纔能使他行動起來。
�r 維持活動達到目標的誌嚮功能。動機一旦引起行為和活動，並能使這種活動具有穩固而完整的內容，使人錶現齣極大的積極性，朝思暮想，茶飯不香，思維敏捷，能持久而頑強地進行這種活動。
�r 動機的強化功能。一個人在活動上的成功和失敗的體驗，對他的活動誌嚮有一定的影響。或者說，行為的結果如何，影響著人的動機。由此可知，動機對人的行為起著以正負強化形式齣現的調節控製作用。

前言/序言

智能體（agent）與多智能體係統（multi�瞐gent systems）是人工智能領域一個活躍的研究分支。20世紀90年代，隨著計算機網絡、計算機通信等技術的發展，對於智能體與多智能體係統的研究不僅成為分布式人工智能研究的一個熱點，而且也成為信息技術關注的一個熱點。智能體是一種處於一定環境下的係統，它能在那種環境下靈活、自主地活動。智能體提供瞭一種新的計算和問題求解風範。人們在研究人類智能行為中發現：人類絕大部分的活動都涉及由多個人構成的社會群體，大型復雜問題的求解需要多個專業人員或組織協作完成。最重要的和最復雜的智能是在由眾多個體構成的社會中進行各種活動時體現齣來的。“協作”“競爭”“談判”“博弈”等是人類智能行為的重要錶現形式。智能體與多智能體係統的研究與邏輯學、運籌學、經濟學、博弈論、社會學等學科均有密切的聯係，有著精彩、深厚的理論積澱。
近十多年來，智能體和多智能體技術在世界上獲得瞭廣泛應用，如AlphaGo、 德州撲剋、星際爭霸（StarCraft）、無人機協同、反恐等。國際學術界陸續創辦瞭專門麵嚮智能體及多智能體係統研究的國際學術期刊Autonomous Agents and Multi�睞gent Systems和國際學術會議“The International Conference on Autonomous Agents and Multi�睞gent Systems”。除此而外，在人工智能領域的主要國際學術期刊（如Artificial Intelligence, Journal of Artificial Intelligence Research）和會議（如IJCAI和AAAI）上，關於智能體與多智能體係統的研究論文也占據瞭非常高的比例。
2006年，中國計算機學會人工智能與模式識彆專業委員會發起組織瞭兩年一度的“全國Agent理論與應用學術會議”，並從2006年至2012年分彆在煙颱大學、南京大學、國防科技大學和吉林大學一共舉辦瞭四屆。2013年起，該會議並入人工智能與模式識彆專業委員會在當年開始舉辦的兩年一度的“中國計算機學會人工智能會議（CCF�睞I）”。為瞭更好地推動中國智能體和多智能體係統理論、技術和應用的發展，2014年3月由史忠植研究員、安波副研究員主持，在中國科學院計算技術研究所舉辦瞭首屆“中國智能體及多智能體係統”研討會，該會議采用瞭不徵文、不收費、報告人由組織者邀請的新方式。在首屆會議中，與會者一緻同意在中國計算機學會人工智能與模式識彆專業委員會指導下，申請成立“多智能體與智能係統學組”，決定每年由該學組組織一次“中國智能體及多智能體係統研討會”，並對邀請的報告進一步擴充、潤色後結集齣版。
2015年，由高陽教授、安波副研究員、陳小平教授、毛新軍教授主編的《多智能體係統與應用》就是在2014年度的部分特邀報告基礎上結集齣版的。
本書的內容遴選自2015年、2016年度中國智能體及多智能體係統研討會的特邀報告並收集瞭部分學者的最新研究進展。全書共計11個專題，每個專題討論一個技術主題或者應用，並兼顧該主題的綜述和特邀報告人自身的研究成果。書中章節涉及多智能體學習、多智能體協調協商、多智能體規劃、多智能體應用框架及工具以及交叉應用基礎問題研究。
前言多智能體係統及應用（捲二）本書的齣版得到瞭中國計算機學會人工智能與模式識彆專業委員會的支持和指導，在此錶示衷心的感謝。本書的編寫和齣版還得益於各個章節的各位作者的無私支持和幫助，在此錶示特彆的感謝。中國科學院計算研究所的安波副研究員、南京大學的高陽教授、燕山大學的張大鵬教授、山東科技大學的紀淑娟副教授為本書的齣版提齣瞭很多的寶貴意見，再次對他們錶示感謝。還要感謝南京大學的吳駿博士、張雷博士以及宋嶽、許磊、唐思雨、喬羽、陳港、李博、葉康、經緯等同學，在本書編撰及整理潤色的過程中，他們給予瞭極大的幫助。
由於水平有限以及知識觀及價值觀的狹隘，書中的疏漏和不足之處在所難免，敬請各位專傢和讀者批評指正。

編者[]2017年5月

《多智能體係統及應用（捲二）：協同、推理與復雜行為》 內容概述 《多智能體係統及應用（捲二）：協同、推理與復雜行為》深入探討瞭多智能體係統（MAS）領域中更高級、更具挑戰性的議題，著重於智能體之間如何有效協同、進行復雜推理以及湧現齣豐富多樣的集體行為。本書在前一捲的基礎上，進一步拓展瞭MAS的理論框架和技術應用，為讀者提供瞭理解和構建具有高級智能和協作能力的分布式係統的深刻洞見。 本書並非簡單羅列技術術語，而是緻力於揭示多智能體係統背後蘊含的深刻原理，以及如何在實際場景中加以運用。它鼓勵讀者跳齣單一智能體的局限，從整體和動態的視角來審視問題，理解群體智慧的形成機製，以及如何通過精心設計的智能體交互來解決現實世界中的復雜難題。 核心主題與內容詳述 第一部分：智能體間的協同機製 分布式規劃與協調： 傳統的集中式規劃在麵對動態、不確定環境時顯得力不從心。本部分詳細闡述瞭分布式規劃技術，包括： 任務分解與分配： 如何將復雜任務分解為子任務，並將其高效地分配給不同的智能體。探討瞭基於拍賣、投票、協商等多種分配機製的優缺點及適用場景。 資源管理與調度： 在有限的資源環境下，智能體如何進行有效的資源協商、共享和調度，以避免衝突並最大化整體效率。 時空約束下的協同： 重點關注智能體在時間和空間上的約束條件，如何實現跨時空的協同，例如在物流配送、交通流量控製等領域。 分布式約束滿足（DCSP）： 深入研究DCSP問題，探討如何通過智能體間的局部約束傳播和迴溯，解決全局的協調難題。 閤作與競爭的博弈論基礎： 智能體間的交互往往涉及閤作與競爭的混閤，博弈論為理解和設計這些交互提供瞭強大的理論工具。 納什均衡與Pareto最優： 介紹基本的博弈論概念，分析在不同博弈模型下，智能體如何趨嚮於穩定策略，以及如何實現集體利益的最大化。 動態博弈與序貫博弈： 探討智能體在多次交互中如何根據曆史信息調整策略，以及如何設計能夠應對不確定性的動態博弈模型。 機製設計： 本部分將重點介紹如何設計激勵機製，引導智能體進行閤作，例如在眾包任務、協同感知等場景下。 群體行為與湧現： 許多復雜的集體行為並非由個體智能體明確編程，而是從簡單的個體規則和交互中“湧現”齣來。 群體軌跡預測與控製： 以交通流、人群疏散為例，研究如何通過分析個體的運動模式和相互影響，預測和控製群體的整體行為。 模式形成與自組織： 探討智能體如何通過局部交互，自發地形成有組織的模式，例如在分布式傳感器網絡中的數據收集、協同感知等。 仿生學啓發： 藉鑒螞蟻、蜜蜂、鳥群等自然界中的群體智能現象，分析其背後隱藏的分布式算法，並將其應用於MAS的設計。 第二部分：智能體的復雜推理能力 不確定性下的推理： 現實世界充斥著不確定性，智能體需要具備在信息不完整、噪聲乾擾的情況下進行推理的能力。 概率推理： 介紹貝葉斯網絡、馬爾可夫模型等概率圖模型，探討智能體如何利用概率推斷來更新信念、做齣預測和決策。 模糊邏輯與證據理論： 針對人類認知中的模糊性和不確定性，介紹模糊邏輯推理和證據理論，使其能夠處理非精確的知識和信息。 近似推理算法： 深入研究各種近似推理技術，如濛特卡洛方法、變分推理等，以應對大規模、高維度的概率模型。 多智能體知識錶示與共享： 智能體需要有效地錶示和共享信息，以便進行協同決策。 分布式知識庫： 研究如何構建分布式的知識錶示框架，使每個智能體擁有局部知識，並通過通信進行全局共享。 語義互操作性： 重點關注如何確保不同智能體能夠理解彼此的知識錶示，實現語義層麵的互操作。 知識融閤與衝突解決： 當來自不同智能體的知識存在衝突時，如何進行有效的融閤和解決，以形成一緻的全局認知。 學習與適應： 智能體需要從經驗中學習，並不斷適應不斷變化的環境。 多智能體強化學習（MARL）： 詳細闡述MARL的不同範式，包括集中式訓練-分布式執行（CTDE）、完全去中心化學習等，以及它們在閤作、競爭和混閤博弈場景下的應用。 遷移學習與多任務學習： 研究如何讓智能體將在一個任務或環境中獲得的知識遷移到新的任務或環境中，提高學習效率。 聯邦學習與分布式深度學習： 探討如何在保護數據隱私的前提下，實現智能體間的模型協同訓練，解決大規模分布式學習的問題。 第三部分：復雜係統的建模與應用 分布式自治係統： 探討如何設計完全自治的智能體係統，使其能夠在無人乾預的情況下自主運行和演化。 自適應與自愈閤： 研究智能體如何根據環境變化進行自適應，並在故障發生時實現自愈閤，提高係統的魯棒性。 自主決策與目標驅動： 關注智能體的自主目標設定、規劃和執行能力，使其能夠獨立地追求預設目標。 人機協作係統： 隨著技術的發展，人與智能體之間的協作日益重要。 人機交互的協同設計： 研究如何設計自然、高效的人機交互界麵和協議，使人類和智能體能夠順暢地協同工作。 信任與透明度： 探討如何在人機協作中建立信任，以及如何提高智能體決策的透明度，使人類能夠理解和監督智能體的行為。 實際應用案例分析： 本部分通過一係列具體的應用案例，展示多智能體係統在解決現實世界挑戰中的巨大潛力。 智能交通管理： 智能體協同控製交通信號燈、優化車輛路徑、管理公共交通係統，以緩解交通擁堵，提高齣行效率。 智慧能源網絡： 智能體協同調度分布式能源、管理電力負荷、優化能源交易，構建穩定、高效、環保的能源係統。 智能製造與供應鏈： 智能體協同管理生産流程、優化庫存、預測需求，實現高效、柔性的智能製造和敏捷的供應鏈。 機器人協作： 多個機器人智能體協同完成復雜任務，如空間探索、災難救援、精準農業等。 分布式傳感與監測： 部署大量智能傳感器，通過協同感知和數據融閤，實現對環境的全麵、實時監測。 金融建模與交易： 利用多智能體模擬市場行為、進行風險評估、執行高頻交易策略。 社會模擬與政策製定： 構建多智能體模型來模擬社會現象，評估不同政策的影響，為決策提供科學依據。 本書特色 《多智能體係統及應用（捲二）：協同、推理與復雜行為》力求在理論深度和實踐應用之間取得平衡。本書不僅深入剖析瞭多智能體係統背後的數學模型和算法原理，更通過大量的實例和案例研究，展示瞭這些理論在解決實際問題中的強大生命力。本書語言嚴謹而通俗，力求讓對 MAS 感興趣的讀者，無論其背景如何，都能從中獲得啓發和收獲。本書適閤高等院校的師生、科研人員、工程師以及對人工智能和分布式係統領域有濃厚興趣的專業人士閱讀。它將成為一本不可多得的關於多智能體係統高級主題的參考書，為推動該領域的進一步發展貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是為那些對人工智能底層邏輯和高級應用感興趣的開發者、研究人員甚至是熱情的愛好者們量身打造的。它深入淺齣地探討瞭多智能體係統的理論基礎，從其核心概念、架構設計到各種算法和模型，都進行瞭詳盡的剖析。我尤其欣賞作者在梳理復雜理論時所展現齣的清晰思路，能夠將抽象的概念用生動的語言和恰當的比喻來解釋，使得即使是初學者也能逐漸領悟到其中的精髓。書中不僅僅停留在理論層麵，更重要的是，它提供瞭大量實際的應用案例，涵蓋瞭從智能交通、機器人協作到金融風控、城市規劃等多個領域。這些案例的引入，極大地增強瞭本書的實用性和啓發性，讓我能夠清晰地看到多智能體係統在解決現實世界復雜問題中的巨大潛力。我常常在閱讀時，會不自覺地將書中的理論與自己工作中的一些難題聯係起來，思考如何將這些先進的建模和優化思想運用到實際的項目中，從而提升效率，實現更智能化的決策。這本書的價值在於，它不僅僅是知識的傳遞，更是一種思維方式的啓迪，它鼓勵讀者跳齣單一智能體的局限，從更宏觀、更動態的係統角度去審視問題，並尋找群體協作的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本《多智能體係統及應用(捲二）》給我帶來瞭一種全新的視角來理解和構建復雜的智能係統。它不僅僅是簡單的技術手冊，更像是一次對“智能湧現”和“分布式決策”的深度探索。作者非常巧妙地將數學模型、算法設計與實際的工程實現無縫銜接，讓讀者在理論學習的同時，也能感受到技術落地的那份踏實感。我尤其喜歡書中對於不同多智能體架構的比較分析，以及它們各自的優缺點和適用場景，這對於我們在設計係統時做齣明智的選擇至關重要。例如，在討論分布式強化學習的部分，書中提供的算法推導和性能評估，讓我對如何在資源受限的環境下訓練高效的多智能體策略有瞭更深刻的理解。此外，書中關於智能體通信協議、協調機製和博弈論的應用，也為理解群體行為的形成提供瞭理論支撐。我常常在閱讀這些章節時，腦海中會閃過許多關於團隊協作、資源分配等方麵的挑戰，並開始思考如何利用多智能體係統的原理來設計更優化的解決方案。這本書為我打開瞭一個全新的技術視野，讓我更加自信地去探索和構建未來的智能應用。

評分☆☆☆☆☆

對於任何希望深入瞭解智能體之間如何相互作用，並從中實現復雜功能的研究者來說，《多智能體係統及應用(捲二）》是一份不可多得的寶藏。本書的亮點在於，它不僅僅羅列瞭各種技術，更著重於解釋“為什麼”和“如何”。作者在闡述核心算法時，往往會追溯到其背後的數學原理，使得理解更加透徹，而非停留在“知其然”的層麵。我對於書中關於“湧現行為”的探討印象尤為深刻，它解釋瞭當大量簡單智能體通過局部互動，如何能夠形成高度有序和智能的全局行為，這種現象在自然界和復雜係統中普遍存在，而本書則提供瞭一種係統化的方法來模擬和利用它。書中的許多章節，例如關於“智能體建模與仿真”、“分布式自治係統”以及“復雜網絡中的智能體動態”等，都為我提供瞭寶貴的理論框架和技術思路。我經常在閱讀時，會將其與我正在進行的研究課題聯係起來，思考如何利用書中介紹的各種方法來解決我所麵臨的難題，例如如何設計一個能夠高效協同的機器人群，或者如何構建一個具有魯棒性的去中心化網絡。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓人讀來既感到燒腦又充滿啓發性的書籍。它不像一些技術書籍那樣枯燥乏味，而是用一種富有洞察力的方式，帶領我們一步步揭開多智能體係統神秘的麵紗。我特彆欣賞作者在引入新的概念和技術時，所做的詳盡的鋪墊和背景介紹，這讓我能夠循序漸進地理解每一個細節。書中對各種分布式算法的深入講解，包括它們的理論基礎、算法流程以及在不同場景下的適用性，都讓我受益匪淺。我尤其對書中關於“群體決策與協調”的章節産生瞭濃厚的興趣，它詳細介紹瞭多種實現智能體之間有效溝通和協作的機製，例如基於規則的協調、基於學習的協調以及基於博弈論的協調等。這些內容不僅拓展瞭我的技術視野，更讓我對如何設計和管理復雜的群體行為有瞭更深刻的認識。閱讀過程中，我常常會聯想到一些現實生活中的場景，例如交通信號燈的智能調控、無人機編隊的協同作業等，並思考書中提到的理論和方法是如何應用於這些場景的，從而提升整個係統的效率和智能化水平。

評分☆☆☆☆☆

這本書為我提供瞭一個全麵而深入的視角來理解和應用多智能體係統。它不僅僅是技術指南，更是一次關於“智能協作”的哲學思考。作者在梳理復雜概念時，展現齣瞭極高的專業素養和清晰的邏輯思維，能夠將深奧的理論用易於理解的方式呈現齣來。我尤其喜歡書中關於“多智能體學習與演化”的部分，它探討瞭智能體如何在與環境和同伴的交互中不斷學習和進化，從而提升自身的智能水平和適應能力。這讓我聯想到許多關於“湧現智能”的經典案例，並思考如何將這些原理應用到實際的開發中。書中提供的各種模型和算法，例如協同過濾、聯邦學習以及基於規則的專傢係統等，都為我提供瞭寶貴的工具和方法。我經常在閱讀時，會將書中的理論與我在軟件開發過程中遇到的挑戰聯係起來，思考如何利用多智能體係統的思想來設計更具魯棒性、可擴展性和智能化的係統。這本書對我而言，不僅僅是知識的積纍，更是一種思維方式的升華。