內容提要
本書對複雜決策任務的概念、分類以及求解方法等進插了系統闡述；在分析Agent模型、MAS系統分析、系統設計以及面向複雜決策任務系統MAS模型的基礎上，研究了基於Agent的複雜決策任務系統的建模方法；在分析貝葉斯網結構和擴展模型的基礎上，研究了面向複雜決策任務的貝葉斯網建模過程和方法；系統地研究了決策Agent及其任務規範分解的形式化方法、任務分析與最佳化分解方法以及基於遺傳算法分解方法；研究了面向複雜決策任務地協同求解機制以及近似推理機制。
本書可作為管理科學與工程、決策科學、系統科學、控制工程以及計算機套用技術等學科高年級的本科生、研究生用書，也可供相關研究人員參考。
目錄
前言
第1章 緒論
1.1 複雜系統與複雜決策任務
1.2 決策任務的概念與分類
1.3 決策任務建模與求解的一般方法
1.4 複雜決策任務建模與求解的新技術
1.5 複雜決策任務的建模與求解特徵與要求
1.6 本章小結
參考文獻
第2章 基於Agent的複雜決策任務系統的建模
2.1 引言
2.2 Agent模型
2.3 MAS系統分析
2.4 基於組件的Agent框架和MAS系統設計
2.5 面向複雜決策任務系統的MAS模型
2.6 本章小結
參考文獻
第3章 面向複雜決策任務的貝葉斯網建模過程
3.1 引言
3.2 貝葉斯網
3.3 貝葉斯網建模原則
3.4 貝葉斯網建模流程
3.5 建模流程分析
3.6 建模中的簡化方法
3.7 本章小結
參考文獻
第4章 面向複雜決策任務的貝葉斯網建模方法
4.1 引言
4.2 貝葉斯網結構學習
4.3 參數學習
4.4 基於ACO的貝葉斯網結構學習
4.5 知識和數據融合的結構建模方法
4.6 基於案例和規律推理的貝葉斯網建模
4.7 本章小結
參考文獻
第5章 基於貝葉斯網的複雜決策任務的表示與分解
5.1 引言
5.2 決策Agent及其任務規範分解的形式化定義
5.3 任務規範的分解方法及其性質
5.4 任務規範的最佳化分解
5.5 基於遺傳算法的貝葉斯網分解
5.6 本章小結
參考文獻
第6章 面向複雜決策任務的協同求解機制
6.1 引言
6.2 多Agent之間協作的基本機制
6.3 基於博弈論的多Agent之間的協作
6.4 本章小結
參考文獻
第7章 面向複雜決策任務的近似推理機制
7.1 引言
7.2 貝葉斯網的機率推理方法
7.3 基於聯結樹的貝葉斯網的推理結構
7.4 基於賦值代數的貝葉斯網機率推理的局部計算模型
7.5 多Agent之間基於Rough set的近似推理
7.6 本章小結
參考文獻
