1.3 本書結構

本書分3個篇章介紹群體智能與智能網聯的基礎理論、概念模型、關鍵技術和前沿應用。本書第1章為全書緒論，介紹群體智能與智能網聯的概述和研究現狀。

第一篇為原理篇，包括第2～4章，共3章。其中，第2章圍繞群體智能的通信與網絡模式著重介紹直接通信、間接通信與共識主動性，遷移學習等通信模式，以及集中式、去中心化和自組織網絡等網絡模式。第3章從知識表征、知識表達和計算的維度介紹知識表征方法、知識傳遞與遷移方法、以及可以進行知識計算的信息經濟元語言。第4章則從因果涌現與群體智能的角度介紹什么是涌現以及因果涌現建模理論，并基于此探討深度學習和群體智能中的涌現現象。

第二篇為算法篇，包括第5～8章，共4章。其中，第5章將重點介紹多智能體強化學習算法，包括融合共識主動性的獨立強化學習算法、基于平均場理論的多智能體強化學習算法。第6章則圍繞多智能體的合作式梯度更新展開介紹，介紹合作式梯度更新的基本原理，闡述更新方式對性能的影響，并淺談優化方法。第7章圍繞圖神經網絡介紹圖的基本概念，常見的圖神經網絡模型，以及圖神經網絡與機器學習的結合。第8章對仿生物智能學習進行解讀，探討蟻群算法和群體學習。

第三篇為應用篇，包括第9～11章，共3章。其中，第9章圍繞6G與內生智能探討移動通信網絡朝智能技術的演進。第10章介紹無人駕駛技術、車路協同技術等車聯網與自動駕駛相關的內容。第11章將探討工業互聯網技術的演進，并介紹了鑄造機器人和倉儲物流機器人等網聯機器人。