分布式人工智能：基于TensorFlow、RTOS与群体智能体系

在大数据的大量应用之前，研究者致力于研究提高机器学习效率的方法，他们主要使用多个处理器进行工作，这类似于一种“并行计算”的方式，通过任务拆解、分配处理单元和归并的方式解决问题，其效率依然较低。
　　随着大数据和机器学习的发展，分布式机器学习也随之兴起，它可以从大数据中总结规律，归纳整个人类的知识库。例如，谷歌公司通过分布式机器学习，建立了语义学习系统，通过分布式的方式，从上千亿个文本和大规模的用户数据中进行机器学习，归纳语义，形成了相关的训练模型。它可以在1ms之内解析语句，并理解语句中存在的歧义，极大地提升了广告系统、搜索引擎和推荐系统的理解能力。
　　目前，以分布式机器学习为基础的分布式人工智能还属于比较前沿的研究方向，国内也没出版过系统论述该领域知识的图书。作为一个深耕该领域的研究人员，笔者觉得有责任把自己的研究成果介绍给需要的读者，于是花费近一年的时间编写本书，系统地介绍分布式计算、大数据、机器学习及群体智能等相关领域的知识。本书中有笔者的理念，也有笔者的专利和获奖论文介绍，还有笔者对一些算法的改造等。另外，分布式人工智能涉及多项技术，有新技术，也有传统技术，如何综合应用这些技术来解决问题是关键，笔者对其做了广泛研究和探索。相信阅读完本书，读者将对分布式人工智能的相关知识有一个全新的认识，相应的研发能力也会有质的提升。
本书特色
　　1内容新颖、全面，知识体系完整
　　本书详细介绍分布式人工智能和群体智能的相关知识，涵盖分布式人工智能的基础概念和计算框架，以及多智能体分布式AI算法和分布式AI智能系统开发等知识，能够帮助读者全面学习分布式人工智能和群体智能的相关知识。
　　2讲解由浅入深，适合初学者阅读
　　本书按照“基础知识→计算框架→算法分析→实战开发”的模式，由浅入深、循序渐进地进行讲解，带领读者先掌握基础知识，再深入理解技术原理，最后进行算法应用与实战开发。本书学习梯度很平滑，非常适合初学分布式人工智能的读者阅读。
　　3以实例引导学习，上手快
　　本书结合实例，图文并茂地讲解技术要点，并对系统开发过程中的难点和痛点做了重点讲解，帮助读者融会贯通地快速理解相关方法与原理，让整个学习过程轻松、愉悦。
　　4提供大量的原理图
　　俗话说，一图胜千言。本书在讲解相关的底层原理时绘制了多幅原理图，帮助读者更加深入、清晰地理解相关内容，避免读者被晦涩的文字“绕晕”。
　　5提供完整的工程级性能源代码
　　本书提供完整的工程级性能源代码，所提供的源代码基于笔者开发的工程级系统简化而来，并且结合相关前沿技术，完成从基础知识到工程应用的研发落地，可以帮助读者从0到1全面学习分布式人工智能的相关知识，并带领读者实际开发相关的工程应用。
本书内容
　　第1篇 基础概念（第1、2章）
　　第1章主要介绍分布式系统的概念与发展，以及并行计算、边缘计算、超算系统、分布式多智能体、单体人工智能、多人博弈、群体智能决策及价值等内容。
　　第2章主要介绍分布式系统的框架构成、体系结构、算法模型、AI算法模型的分布式改造、计算的核心原理与组成等内容。
　　第2篇 计算框架（第3～5章）
　　第3章主要对TensorFlow深度学习框架做必要介绍。在分布式人工智能系统中，子系统和智能体算法都需要自我进化能力，于是需要一个神经网络库来提供深度学习的能力，TensorFlow作为深度学习的主要功能库非常适合。
　　第4章主要对SintolRTOS框架做详细介绍。人工智能的发展需要相关的底层技术，而在分布式人工智能方面，SintolRTOS框架具有一定的突破性和创新性，基于该框架可以解决一些群体智能方面的问题。
　　第5章主要介绍分布式人工智能系统中需要用到的大数据技术及相关存储框架。分布式人工智能应用大部分面对的是复杂而庞大的群体智能问题，针对这样的问题，无论是训练AI智能体，还是常规的系统运作，都会产生并存储大量的数据，需要有相应的技术加以解决。
　　第3篇 多智能体分布式AI算法（第6～8章）
　　第6章主要介绍机器学习的监督学习算法，并且完成它的分布式改造，让其可以适应更大规模、更为复杂的应用场景。基于分布式系统，如何应用和改造监督学习算法是本章重点探讨的问题。
　　第7章主要介绍人工智能发展的重要分支——生成对抗网络和强化学习的相关知识，涉及群体智能系统中的智能博弈、对抗及协作等最重要的算法。
　　第8章作为第7章的进阶内容，主要探讨强化学习在对抗、博弈和群体智能方面的算法发展与应用。
　　第4篇 分布式AI智能系统开发实战（第9、10章）
　　第9章带领读者进入系统开发的实战演练环节，让读者首先体验游戏化的群体智能对抗仿真环境，然后使用本书所学知识搭建《星际争霸2》的仿真开发环境，并提供相关的API对游戏的特征进行获取，从而创建用于强化学习的环境。
　　第10章主要介绍强化智能开发的相关知识，通过强化学习算法与智能强化博弈实现分布式多智能体博弈。
本书读者对象
* 分布式计算的开发和研究人员；
* 机器学习、人工智能

前言
第1篇 基础概念
第1章 分布式系统简介2
11 什么是分布式系统2
12 分布式系统的历史与未来10
13 分布式系统与并行计算13
14 分布式系统与边缘计算17
15 分布式与超算系统20
16 分布式多智能体21
17 单体人工智能22
171 TensorFlow的分布式方案22
172 Spark分布式机器学习24
173 Google联合学习方案26
18 分布式与多人博弈27
19 分布式与群体智能决策29
110 分布式与群体智能的未来和价值30
111 本章小结31
第2章 分布式智能计算基础33
21 常用的分布式计算框架33
22 Spark分布式框架介绍37
23 HLA高层联邦体系41
24 Multi-Agent体系44
25 RTI与RTOS分布式计算核心47
26 分布式计算的原理和常用方法52
261 分布式计算规则52
262 分布式与同步55
263 分布式与异步59
264 处理同步与异步延时64　
27 计算模型与任务分发70
28 代理模型与HLA智能体75
29 分布式与决策模型79
210 底层计算核心RTOS84
211 分布式智能计算的价值86
212 本章小结89
第2篇 计算框架
第3章 TensorFlow框架介绍92
31 什么是TensorFlow92
32 TensorFlow的结构和应用概念94
33 Graph与并行计算模型99
34 Session会话层108
35 TensorFlow中的数据类型与计算函数112
36 TensorFlow与卷积神经网络120
37 准备TensorFlow的系统环境128
38 下载和安装TensorFlow135
39 启动第一个测试程序138
310 使用TensorFlow构建算法框架148
3101 使用CIFAR-10构建卷积神经网络148
3102 使用RNN构建记忆网络155
3103 搭建生成对抗网络160
311 TensorFlow的发展与价值165
312 本章小结166
第4章 分布式智能计算核心167
41 什么是SintolRTOS167
42 SintolRTOS支持的组织协议体系168
421 HLA高层联邦体系168
422 数据分发服务171
423 Multi-Agent体系结构173
43 SintolRTOS核心组件和系统架构176
431 Core Soft Plateform178
432 Open Soft Plateform182
44 使用SintolRTOS系统组件的工作环境183
45 下载和安装SintolRTOS183
46 SintolRTOS的分布式RTOSNode节点原理191
47 SintolRTOS的联邦模型和文件定义196
471 FED联邦模型文件定义196
472 IDL主题模型文件定义197
473 Agent代理模型定义199
48 编写AI联邦模型和Agent代理200
49 分布式计算层的模型与数据204
491 重构联邦实体的处理类204
492 DQN神经网络与PSintolSDK构建计算层208
410 SintolRTOS智能计算组织Demo213
4101 Demo分布式联邦智能架构设计213
4102 使用UnrealRTOS和CSintolSDK搭建仿真演练场景214
4103 运行UnrealRTOS多智能体进行联邦对抗217
411 SintolRTOS与分布式人工智能的未来219
412 本章小结220
第5章 大数据与存储系统框架221
51 什么是大数据221
52 大数据的关键技术222
53 大数据与机器学习224
54 Hadoop与分布式存储框架225
55 搭建Spark运行环境228
56 Spark、Hadoop与TensorFlow结合245
561 分布式的图像数据处理和识别平台245
562 分布式机器学习与分布式数据平台252
57 分布式大数据与机器学习的未来252
58 本章小结253
第3篇 多智能体分布式AI算法
第6章 机器学习算法与分布式改进256
61 逻辑回归256
62 支持向量机263
63 决策树271
64 分布式多算法结构的决策树279
65 多任务并行计算算法改进281
651 数据并行282
652 模型并行284
66 单体算法与分布式算法的优化287
661 单体算法优化287
662 分布式异步随机梯度下降290
67 机器学习算法的维数灾难293
68 深度学习的内在发展需求294
681 解决维数灾难295
682 算法架构设计295
683 深度学习与多任务学习297
69 自适应学习神经网络算法304
691 Momentum算法与优化305
692 RMSProp算法与优化305
693 Adam算法与优化307
610 分布式与机器学习算法规模化的发展与价值310
611 本章小结312
第7章 生成网络和强化学习314
71 生成对抗网络314
72 深度卷积生成对抗网络316
73 分布式与多智能体对抗算法MADDPG330
74 常用的强化学习算法结构336
75 Q-learning算法337
76 Sarsa-lamba算法346
761 Sarsa算法原理346
762 Sarsa-lamda算法的改进347
763 算法实现347
77 深度Q网络349
771 DQN算法原理349
772 DQN的模型训练350
773 训练DQN351
774 算法实现与分析352
78 其他强化学习基础算法354
79 强化学习算法的发展与价值356
710 本章小结357
第8章 对抗和群体智能博弈358
81 群体智能的历史358
82 博弈矩阵360
821 博弈矩阵简介360
822 博弈的线性规划和纳什均衡363
823 博弈的学习算法364
824 WoLF-IGA和WoLF-PHC算法366
825 分布式博弈矩阵368
826 学习自动机369
827 仿真博弈环境371
83 网格博弈375
84 多智能体Q-learning算法378