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多智能体系统可以看作由多个具有自主决策能力的软件智能体组成，各智能体之间会直接或间接地相互作用和影响。通常可以把多智能体系统分为两大类：合作式多智能体系统和非合作式多智能体系统，前者研究的核心问题是各智能体如何利用有限的局部信息，通过自主学习有效协作达到最优的共同目标；而后者一个重要问题是如何采用有效激励机制，促使各智能体主动协调合作，从而最大化系统整体性能。 本书将涵盖以公平性、个体利益最大化以及社会利益最大化为目标的多智能体协调合作理论与技术，结合不同优化目标，介绍最新的多智能体学习算法和激励机制研究进展。本书适用于对多智能体系统设计理论感兴趣的读者，也可作为从事多智能体系统及博弈论理论研究的研究生或科研人员的参考书籍，对从事多智能体系统软件开发人员也具有一定的参考价值。 |
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郝建业，天津大学软件学院副教授。于哈尔滨工业大学获得计算机科学与技术学士学位，于香港中文大学获得计算机科学与工程博士学位，曾任麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室博士后研究员。研究领域包括多智能体系统、软件工程及物联网技术等。发表论文30余篇。 梁浩锋，香港中文大学计算机科学与工程学系教授、前系主任。于香港中文大学获得学士学位和硕士学位，于伦敦大学帝国理工及医科学院获得博士学位。曾任计算机协会（ACM）（香港分会）主席。现为英国电脑学会特许资深会员、香港工程师学会资深会员、电机电子工程师学会（IEEE）高级会员、香港电脑学会会员、英国工程委员会注册的特许工程师。研究领域涵盖人工智能多个方面，包括本体、智能代理、复杂系统等。发表论文200余篇， 出版学术著作4本，主编论文集4本。 |
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