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多智能体机器学习
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ISBN/ISSN：978-7-111-56960-2
价格：CNY69.00
出版：北京 机械工业出版社 ,2017
载体形态：185页 图 ;24cm
简介：本书主要介绍了多智能体机器人强化学习的相关内容。全书共6章, 首先介绍了几种常用的监督式学习方法, 在此基础上, 介绍了单智能体强化学习中的学习结构、值函数、马尔科夫决策过程、策略迭代、时间差分学习、Q学习和资格迹等概念和方法。然后, 介绍了双人矩阵博弈问题、多人随机博弈学习问题, 并通过3种博弈游戏详细介绍了纳什均衡、学习算法、学习自动机、滞后锚算法等内容, 并提出LR-I滞后锚算法和指数移动平均Q学习算法等, 并进行了分析比较。接下来, 介绍了模糊系统和模糊学习, 并通过仿真示例详细分析算法。最后, 介绍了群智能学习进化以及性格特征概念和应用。
统一题名：Multi-agent machine learning : a reinforcement approach
其他题名：强化学习方法
中图分类号：TP181
责任者：施瓦兹 ((Schwartz, Howard M.)) 著 连晓峰 译 谭励 译
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