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@a多智能体协同@Aduo zhi neng ti xie tong@e强化学习方法@f(印度) 阿鲁普·库马尔·萨杜, 阿米特·科纳尔著@d= Multi-agent coordination@ea reinforcement learning approach@fArup Kumar Sadhu, Arup Kumar Sadhu@g黄江涛 ... [等] 译@zeng
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@a北京@c国防工业出版社@d2024.03@h2025.01第2次印刷
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@a16, 248页, 5页图版@c图 (部分彩图)@d25cm
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@a由John Wiley & Sons, Inc.公司授权出版
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@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。
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| 多智能体协同：强化学习方法/(印度) 阿鲁普·库马尔·萨杜, 阿米特·科纳尔著= Multi-agent coordination：a reinforcement learning approach/Arup Kumar Sadhu, Arup Kumar Sadhu/黄江涛 ... [等] 译.-北京：国防工业出版社，2024.03(2025.01第2次印刷) |
| 16, 248页, 5页图版：图 (部分彩图)；25cm |
| 装备科技译著出版基金 |
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| ISBN 978-7-118-12989-2(精装)：CNY118.00 |
| 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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正题名：多智能体协同
索取号：TP181/94
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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1453003
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214530033
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十四楼书库/
[索取号:TP181/94]
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在馆
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架位导航
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2
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214530042
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十四楼书库/
[索取号:TP181/94]
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十四楼书库/
[索取号:TP181/94]
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