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• 010 __ |a 978-7-118-12989-2 |b 精装 |d CNY118.00

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• 200 1_ |a 多智能体协同 |A duo zhi neng ti xie tong |d Multi-agent coordination |e 强化学习方法 |e a reinforcement learning approach |f (印)阿鲁普·库马尔·萨杜(ArupKumarSadhu)，(印)阿米特·科纳尔(AmitKonar)著 |g 黄江涛[等]译 |z inc

• 210 __ |a 北京 |c 国防工业出版社 |d 2024

• 215 __ |a 16,248页 |c 图 |d 24cm

• 300 __ |a 装备科技译著出版基金

• 305 __ |a 由John Wiley & Sons, Inc.公司授权出版

• 330 __ |a 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。

• 510 1_ |a Multi-agent coordination |e a reinforcement learning approach |z inc

• 517 1_ |a 强化学习方法

• 606 0_ |a 机器学习 |A Ji Qi Xue Xi |x 研究

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |c (印) |a 萨杜 |A sa du |c (Sadhu, Arup Kumar) |4 著

• 701 _0 |c (印) |a 科纳尔 |A ke na er |c (Konar, Amit) |4 著

• 702 _0 |a 黄江涛 |A huang jiang tao |4 译

• 801 _0 |a CN |b HDUL |c 20240621

• 905 __ |a HDUL |d TP181/44011

• 920 __ |a 233030 |z 1