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题名/责任者:

多智能体协同:强化学习方法/(印)阿鲁普·库马尔·萨杜(ArupKumarSadhu)，(印)阿米特·科纳尔(AmitKonar)著 黄江涛[等]译

出版发行项:

北京:国防工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-118-12989-2 精装/CNY118.00

载体形态项:

16,248页:图;24cm

并列正题名:

Multi-agent coordination:a reinforcement learning approach

其它题名:

强化学习方法

个人责任者:

(印) 萨杜 (Sadhu, Arup Kumar) 著

个人责任者:

(印) 科纳尔 (Konar, Amit) 著

个人次要责任者:

黄江涛 译

学科主题:

机器学习-研究

中图法分类号:

TP181

一般附注:

装备科技译著出版基金

版本附注:

由John Wiley & Sons, Inc.公司授权出版

提要文摘附注:

本书系统介绍了基于强化学习的多智能体协同技术，涉及进化算法、纳什均衡等相关主题，讨论了基于强化学习的多智能体协同理论、一致性学习算法、基于协同Q学习算法的多智能体规划技术等，研究了ICFA方法的优越性，将计算时间和结果准确性作为指标进行考核，在多机器人实时携杆问题中验证了算法的有效性。并给出了针对多机器人协同问题的应用实例。本书不仅包含多智能体强化学习协同研究的最新进展，而且提供了一种相对于传统方法更加高效的技术路线，并根据未来的研究趋势分析本书的应用前景。

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