普爾、麥克沃思所著的《人工智能(計算Agent基
礎)/計算機科學叢書》非常全面地介紹了人工智能科
學，涵蓋智能體、表達和推理、學習與規劃以及個體
和關繫的推理等內容，並充分考慮了AI科學中理論描
述的形式化及實驗的難以控制等特點，對理論部分和
實驗部分做了很好的平衡，展示了理論與實驗之間的
聯繫，兼顧了科學與工程的共同發展。本書提供的材
料豐富、完整，並很好地兼顧了各種層次的讀者，使
之都能在書中發現自己感興趣的東西。
本書適合作為計算機科學或者相關學科(如計算
機工程、哲學、認知科學和心理學)的高年級本科生
和研究生教材，同時也適合研究人員閱讀。

出版者的話
譯者序
前言
**部分 世界中的Agent：什麼是Agent及如何創建它們
第1章 人工智能與
1.1 什麼是人工智能
1.2 人工智能簡史
1.3 環境中的
1.4 知識表示
1.4.1 定義解
1.4.2 表示
1.4.3 推理與行為
1.5 復雜性維度
1.5.1 模塊性
1.5.2 表示方案
1.5.3 規劃期
1.5.4 不確定性
1.5.5 偏好
1.5.6 Agent數量
1.5.7 學習
1.5.8 計算限制
1.5.9 多維交互
1.6 原型應用
1.6.1 自主傳送機器人
1.6.2 診斷助手
1.6.3 智能指導繫統
1.6.4 交易Agent
1.7 本書概述
1.8 本章小結
1.9 參考文獻及進一步閱讀
1.10 習題
第2章 Agent體繫結構和分層控制
2.1 Agent
2.2 Agent繫統
2.3 分層控制
2.4 嵌入式和仿真Agent
2.5 通過推理來行動
2.5.1 設計時間與離線計算
2.5.2 在線計算
2.6 本章小結
2.7 參考文獻及進一步閱讀
2.8 習題
第二部分 表達和推理
第3章 狀態和搜索
3.1 用搜索進行問題求解
3.2 狀態空間
3.3 圖搜索
3.4 一個通用搜索算法
3.5 無信息搜索策略
3.5.1 深度優先搜索
3.5.2 寬度優先搜索
3.5.3 *低花費優先搜索
3.6 啟發式搜索
3.6.1 A*搜索
3.6.2 搜索策略總結
3.7 *復雜的搜索方法
3.7.1 環檢查
3.7.2 多路徑剪枝
3.7.3 迭代深化
3.7.4 分支界限法
3.7.5 搜索方向
3.7.6 動態規劃法
3.8 本章小結
3.9 參考文獻及進一步閱讀
3.10 習題
第4章 特征和約束
4.1 特征和狀態
……
第三部分 學習與規劃
第四部分 個體與關繫的推理
第五部分 宏觀圖景