本书以群体智能系统为基础，从机器人自由式群体、分布式交通网络和金融系统网络的角度阐述了基于协商式算法的分布式网络系统控制策略，详细阐述了这些控制方法的理论依据和性能指标，并深入探讨了将群体智能应用于工程问题的可行性和实用性。 本书以群体智能与分布式网络系统相结合为特色，以群体智能模型为研究对象，以生物群体的行为作为应用导向，研究群体智能产生的动力学特征和机理，可为复杂网络信息系统、大型分布式控制系统等提供重要的理论技术和实践方法。 本书适合正在或即将从事复杂系统、网络行为学、群体智能和人工智能研究的学者参考，也适合网络和计算机智能相关领域的本科生、硕士生、博士生、教师作为教材使用。

第1章 概述
1.1 群体智能简介
1.2 群体智能的发展和应用
1.3 群体智能系统的研究难点
1.4 群体智能的研究方法
1.5 本书结构


第2章 群体智能的研究历史
2.1 群体智能的起源和发展
2.2 机器人自由式群体的一致性控制
2.3 机器人自由式群体的分离控制
2.4 机器人自由式群体的凝聚控制
2.5 机器人自由式群体的领导者—跟随者策略
2.6 群体智能系统的合作式决策
2.7 基于群体智能的交通网络研究
2.8 基于群体智能的金融系统研究
2.9 结论


第3章 自由式群体分离控制
3.1 机器人模型
3.2 自由式群体模型
3.3 系统稳定性
3.4 自由式群体性能评估参数
3.5 模糊逻辑势能方程
3.6 模糊逻辑控制器设计
3.7 真实机器人控制器
3.8 机器人实验
3.9 结论


第4章 自由式群体的凝聚控制
4.1 群体中心位置估计
4.2 自由式群体控制器
4.3 控制器特性
4.4 模拟实验
4.5 机器人实验
4.6 结论


第5章 自由式群体目标跟踪
5.1 卡尔曼滤波器
5.2 协商式卡尔曼滤波器
5.3 模拟实验
5.4 实验
5.5 三维空间中的自由式群体
5.6 结论


第6章 基于群体智能的交通网络控制
6.1 交通网络模型
6.2 Nasch车辆运动模型
6.3 智能交通网络控制机制
6.4 模拟实验
6.5 随机路网模拟实验
6.6 结论


第7章 基于群体智能的金融网络管理系统
7.1 金融系统的模型化
7.2 单个金融机构的风险预警
7.3 分布式的金融风险传染预警策略
7.4 协商式资金分配
7.5 风险预测模拟实验
7.6 资金控制模拟
7.7 结论


第8章 研究结论及展望
8.1 机器人自由式群体系统
8.2 智能交通网络控制系统
8.3 金融网络管理系统
8.4 未来发展方向


主要参考文献
索引