多智能体技术及应用

多智能体系统是分布式人工智能的一个重要分支。本书介绍了多智能体建模的基本理论与技术，将基于多智能体的模型应用于自然与环境、智能城市、交通、地理信息与空间智能、社会与民生、复杂网络等，涵盖了智能交通、智能城市、地理空间智能和人工智能社会等方面的系统智能建模与问题优化求解。本书主要面向各高等院校本科人工智能专业、计算机等专业开设多智能体系统课程或相关专业开设人工智能的通识核心课程需求，也可以作为研究生、科研院所科技工作者及相关企业的工程技术人员阅读参考。

前言
第1章人工智能概述
1.1人工智能发展的三次浪潮1
1.2人工智能的三大主流学派8
1.3人工智能的研究领域14
1.4自然智能19
1.5人工智能31
1.6人工智能编程语言33
1.7习题38
参考文献39
第2章多智能体建模基础
2.1基于智能体建模（ABM）40
2.2Netlogo多智能体编程（建模）47
2.3开始一个模型探索52
2.4基于智能体建模的基本概念54
2.5习题61
参考文献61
第3章创建自己的模型
3.1如何创建一个模型63
3.2Netlogo语言基础67
3.3设计车辆跟驰模型74
3.4创建兔子吃草模型80
3.5基于智能体建模步骤84
3.6习题88
参考文献90
第4章自然智能与分形模拟
4.1分形与粒子系统91
4.2分形树97
4.3粒子瀑布99
4.4扩散凝聚104
4.5森林火灾105
4.6习题108
参考文献110
第5章智能城市
5.1智慧城市与智能城市112
5.2城市污染117
5.3城市蔓延122
5.4气候变化126
5.5习题133
参考文献134
第6章智能交通
6.1智能交通模型135
6.2智能停车管理138
6.3出租车智能调度143
6.4垃圾收运153
6.5习题163
参考文献163
第7章地理信息与空间智能
7.1地理空间智能165
7.2GIS扩展171
7.3暴雨洪灾178
7.4人口统计181
7.5人员疏散185
7.6习题188
参考文献189
第8章智能社会
8.1人工智能社会190
8.2居住隔离194
8.3人工智能农场198
8.4谣言模型203
8.5习题207
参考文献209
第9章多智能体网络
9.1复杂多智能体网络模型211
9.2SIR模型215
9.3小世界模型219
9.4无尺度网络227
9.5习题230
参考文献231
第10章智能算法与问题求解
10.1智能算法233
10.2鸟群觅食算法236
10.3蚁群算法求解旅行商问题242
10.4遗传算法进化机器人249
10.5神经网络图像识别259
10.6强化学习走迷宫267
10.7习题275
参考文献276