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基本信息

商品名称： 人机物融合群智计算

出版社： 机械工业出版社

出版时间：2022-06-01

作者：郭斌 刘思聪 於志文 著

译者：

开本： 16开

定价： 139.00

页数：576

印次： 1

ISBN号：9787111705918

商品类型：图书

版次： 1 内容提要

概述：随着物联网和人工智能技术的快速发展与加速融合，智能物联网（AI in IoT, AIoT）正成长为一个具有具有广泛发展前景的新兴前沿领域。物联网智能应用和服务已经逐步融入G家重大需求和民生的各个领域，如智慧城市、智能制造、无人驾驶、智慧农业、健康卫生、国防军事等。在智能物联网背景下，人（智能手机、可穿戴设备等）、机（云设备/边缘设备）、物（物联网终端）这三种基础要素正在走向协作和融合，迈向人机物融合群智计算时代。人机物融合群智计算（CrowdHMI）是指利用人/机/物感知能力的差异性、计算资源的互补性、节点间的交互性，通过协同感知、分布式学习、群智知识迁移等来解决单独利用某种智能难以解决的复杂问题，进而构建具有自学习、自组织、自适应、可迁移能力的智慧空间。其潜在的研究挑战包括人机物群智融合机理，人机物协作群智感知，自学习增强与自适应演化（深度模型压缩、迁移学习、元学习、终身学习等），群体分布式学习模型（边缘智能、端边云协同计算、多智能体强化学习、联邦学习等）方面。本书将为大家介绍人机物融合群智计算的基础理论、概念模型、研究挑战与关键技术、典型应用，并对其未来发展方向进行展望。本书可以为物联网、人工智能、工业互联网、智慧城市、智能制造等领域的科研人员和IT从业者提供创新的发展视角及相关理论、方法与技术支撑，也可作为相关专业高年J本科生和研究生课程教材。

目录

丛书序言

推荐序一

推荐序二

前言

第1章　绪论1

1.1　背景与趋势1

1.2　人机物融合群智计算概述3

1.3　研究挑战与进展4

1.3.1　人机物群智协同机理4

1.3.2　自组织与自适应能力5

1.3.3　群智能体分布式学习6

1.4　典型应用6

1.4.1　城市计算6

1.4.2　智能制造7

1.5　本书整体结构8

习题11

参考文献11

第2章　迈向人机物融合群智计算时代14

2.1　背景和趋势14

2.1.1　智能物联14

2.1.2　边缘智能16

2.1.3　新一代人工智能17

2.2　应用新业态18

2.2.1　城市群智计算19

2.2.2　群智智能制造20

2.2.3　军事群体智能23

2.3　人机物融合群智计算内涵25

2.3.1　基本概念25

2.3.2　人机物融合智慧空间27

2.4　人机物融合群智计算特质28

2.5　研究脉络30

习题32

参考文献32

第3章　人机物群智涌现机理35

3.1　生物群智涌现机理36

3.1.1　集体行进37

3.1.2　群体聚集39

3.1.3　群体避险40

3.1.4　协作筑巢42

3.1.5　分工捕食44

3.1.6　社会组织45

3.1.7　交互通信47

3.1.8　形态发生49

3.2　生物集群到人工集群映射机理51

3.2.1　群集动力学52

3.2.2　启发式规则53

3.2.3　自适应机制56

3.2.4　群智优化算法58

3.2.5　图结构映射模型59

3.2.6　演化博弈动力学61

3.2.7　群智能体学习机制62

3.2.8　群智涌现机理的典型应用64

3.3　人机物融合群智涌现机理66

3.3.1　群落生态学69

3.3.2　异构群集动力学73

3.3.3　人机物演化动力学75

3.3.4　人机物共融智能79

3.3.5　人机物超J物种集群83

3.4　本章总结和展望86

习题87

参考文献87

第4章　人机物群智涌现动力学模型100

4.1　群集动力学模型101

4.1.1　生物群集动力学建模102

4.1.2　群集动力学系统建模109

4.2　群智演化博弈动力学模型111

4.2.1　生物集群演化博弈动力学模型111

4.2.2　人工集群演化博弈动力学模型114

4.3　人机物融合群智系统动力学建模117

4.3.1　人机物融合群集动力学系统建模117

4.3.2　人机物融合演化动力学建模123

4.3.3　超J物种集群构建130

习题136

参考文献136

第5章　人机物协作群智感知146

5.1　群智感知新发展148

5.1.1　人机物协作群智感知的基本概念148

5.1.2　人机物协作群智感知的系统架构149

5.2　人机物协作任务分配152

5.2.1　人机物协作任务分配问题152

5.2.2　人机物协作任务分配框架155

5.2.3　人机物协作任务分配方法157

5.2.4　研究趋势展望168

5.3　感知数据的高效汇聚168

5.3.1　终端感知数据质量评估169

5.3.2　冗余数据优选171

5.3.3　数据高效汇聚173

5.4　人机物协作群智感知的应用175

5.5　本章总结和展望177

习题178

参考文献179

第6章　多源异构群智数据融合184

6.1　跨模态群智数据关联185

6.1.1　何为跨模态群智数据185

6.1.2　跨模态群智数据表示188

6.1.3　跨模态群智数据耦合关系学习191

6.1.4　跨模态群智数据融合研究实践194

6.2　群智知识集聚与发现196

6.2.1　群智数据集聚198

6.2.2　群智知识发现204

6.3　群智融合时空预测208

6.3.1　群智融合时空预测任务208

6.3.2　群智融合时空预测研究实践211

6.4　本章总结和展望216

习题217

参考文献218

第7章　自学习增强与自适应演化224

7.1　强化学习与自主决策226

7.1.1　何为强化学习227

7.1.2　深度Q网络229

7.1.3　策略梯度231

7.1.4　演员-评论家架构231

7.1.5　分层强化学习232

7.1.6　元强化学习233

7.2　深度计算方法的自适应演化235

7.2.1　模型性能指标量化235

7.2.2　模型的自适应压缩238

7.2.3　模型运行时自适应244

7.2.4　多平台自适应分割246

7.2.5　自适应网络架构搜索250

7.3　深度计算方法的自学习增强演化 254

7.3.1　自学习增强演化254

7.3.2　何为终身学习256

7.3.3　灾难性遗忘259

7.3.4　终身学习研究262

7.4　本章总结和展望277

习题278

参考文献279

第8章　群智能体分布式学习方法287

8.1　传统分布式机器学习288

8.1.1　数据与模型划分289

8.1.2　分布式通信策略293

8.1.3　数据与模型聚合297

8.1.4　主流分布式机器学习平台300

8.1.5　人机物群智能体分布式学习新挑战300

8.2　群智能体联邦学习301

8.2.1　横向联邦学习303

8.2.2　纵向联邦学习307

8.2.3　个性化联邦学习309

8.3　群智能体深度强化学习313

8.3.1　群智能体环境315

8.3.2　群智能体协作316

8.3.3　群智能体竞争319

8.3.4　群智能体通信323

8.4　群智能体协同计算326

8.4.1　协同计算的基本方法327

8.4.2　串行协同计算328

8.4.3　

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见勒口文字

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书籍介绍

近年来，智能物联网、群体智能、工业互联网等新兴技术逐步兴起，人（智能手机、可穿戴设备等）、机（云设备、边缘设备）、物（具感知计算能力的物理实体）这三种基础要素正在走向协作和融合，迈向人机物融合群智计算时代，即通过人、机、物异构群智能体的有机融合，利用其感知能力的差异性、计算资源的互补性、节点间的协作性和竞争性，构建具有自组织、自学习、自适应、持续演化等能力的智能感知计算空间，实现智能体个体技能和群体认知能力的提升。

2020年，根据微软学术（Microsoft Academic）统计分析的关于群智感知（Crowd sensing）研究的作者排名（Top Authors）中，本书作者团队位列全球。本书作者带着十余年从事群智感知计算研究的思考，将传统的“以人为中心”的群智感知计算拓展深化为“人-机-物异构群智能体融合计算”（简称“人机物融合群智计算”），从单纯的群智感知数据收集提升为人机物群智融合的协作计算与增强学习，探索异构群智协同的基础理论创新和关键技术突破。

本书系统化地阐明新一代“群智感知计算”内涵，并匠造出一把开启“人机物融合群智计算”新世界大门的钥匙。本书既可以作为专著，为物联网、人工智能、工业互联网、智慧城市、智能制造等领域的科研人员和IT从业者提供创新的发展视角及相关理论、方法与技术支撑，也可以作为高年级本科生或研究生的参考教材。