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Learning-Driven Game Theory for AI: Concepts, Models, and Applications
《面向人工智能的学习驱动博弈论：概念、模型和应用》
作者： Mehdi Salimi Ph.D. (Editor), Ali Ahmadian PhD (Editor)
出版社：Morgan Kaufmann
出版时间：2026年2月1日

《面向人工智能的学习驱动博弈论：概念、模型与应用》深入探讨了动态博弈各个分支领域的最新方法论和概念进展，包括微分动态博弈、离散时间动态博弈、演化博弈、重复博弈和随机博弈，以及它们在计算机科学、生物学、经济学和管理科学等多个领域的应用。本书旨在弥合传统博弈论与其在人工智能（AI）及相关技术领域的现代应用之间的鸿沟。机器人、网络安全、机器学习和多智能体系统等领域当代问题的动态特性，要求博弈论解决方案超越经典方法。本书深入探讨了追踪微分博弈与人工智能之间快速发展的交叉领域，重点阐述了如何将这些先进的博弈论模型应用于现代人工智能系统，使其成为学术界和专业人士不可或缺的参考资料。此外，本书还提供了丰富的应用案例，展示了人工智能与博弈论在自主系统、联邦学习和分布式决策框架等各个学科的实际融合。本书还探讨了博弈论在强化学习、群体智能、多智能体协调和网络安全等领域的应用。这些都是人工智能与动态博弈交汇的关键领域。每一章都涵盖了动态博弈的不同方面，为读者提供了对微分博弈和离散时间博弈、演化动力学以及重复博弈和随机博弈等主题的全面而深入的探索。本书不涉及静态博弈，确保了对当今最相关的动态演化问题的集中关注。

• 全面涵盖高级博弈，并重点关注前沿人工智能应用
• 包含案例研究，阐述了博弈论在人工智能驱动领域（如强化学习、群体智能和网络安全）的应用
• 注重实践，并涵盖了新兴方法，例如基于学习的追逐-逃避博弈方法
• 为读者提供应对各自领域复杂动态挑战的工具和框架。

电子版代找请联系：yefei147852

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