多智能體協同-強化學習方法 阿魯普.庫馬爾.薩杜 阿米特.科納爾 9787118129892 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：國防工業
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202403*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：多智能體協同-強化學習方法 ISBN：9787118129892 出版社：國防工業 著編譯者：阿魯普.庫馬爾.薩杜 阿米特.科納爾 頁數：248 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1639311 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書介紹了基於強化學習的多智能體協同技術，涉及進化演算法、納什均衡等相關主題，討論了基於強化學習的多智能體協同理論、一致性學習演算法、基於協同Q學習演算法的多智能體規劃技術等，並給出了針對多機器人協同任務問題的應用實例。本書不僅包含多智能體強化學習協同研究的最新進展，而且提供了一種相對於傳統方法更加高效的技術路線，發展了可加速多智能體協同學習演算法收斂性的技術手段。 本書具有較高的學術水平和應用價值，能給從事多智能體技術研究的科研人員與工程人員提供有益參考。目錄 第1章 基於強化學習與進化演算法的多智能體協同1 1 本章概述 1 2 單智能體運動規劃 1 3 多智能體規劃和協同 1 4 智能優化協同演算法 1 5 本章小結 參考文獻 第2章 提高多智能體協同任務規劃Q學習演算法的收斂速度 2 1 本章概述 2 2 相關研究綜述 2 3 基礎知識 2 4 改進的多智能體Q學習演算法 2 5 FCMQL演算法及其收斂性分析 2 6 基於FCMQL演算法的多智能體協同規劃 2 7 實驗與結果 2 8 結論 2 9 本章小結 參考文獻 第3章 多智能體協同規劃的一致性Q學習演算法 3 1 本章概述 3 2 基礎知識 3 3 一致性理論 3 4 基於一致性理論的CoQL演算法 3 5 實驗與結果 3 6 結論 3 7 本章小結 參考文獻 第4章 合作Q學習多智能體規劃中相關均衡的高效計算方法 4 1 本章概述 4 2 單智能體Q學習和基於均衡的MAQL演算法 4 3 改進的合作MAQL和規劃方法 4 4 複雜度分析 4 5 模擬及實驗結果 4 6 結論 4 7 本章小結 參考文獻 第5章 改進帝國競爭演算法及在智能體攜桿問題中的應用 5 1 本章概述 5 2 多智能體攜桿問題 5 3 帝國競爭演算法 5 4 螢火蟲演算法 5 5 帝國競爭螢火蟲演算法 5 6 模擬結果 5 7 計算模擬及實驗 5 8 結論 5 9 本章小結 參考文獻 第6章 總結與展望 6 1 全書總結 6 2 未來研究展望 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
