Multi-Agent Coordination : A Reinforcement Learning Approach /
Contiene: 1) Introducción: coordinación de múltiples agentes mediante aprendizaje por refuerzo y algoritmos evolutivos; 2) Mejorar la velocidad de convergencia del aprendizaje Q de múltiples agentes para la planificación cooperativa de tareas; 3) Aprendizaje Q de consenso para la planificación coope...
Spremljeno u:
| Glavni autor: | |
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| Daljnji autori: | |
| Format: | Knjiga |
| Jezik: | engleski |
| Izdano: |
Piscataway, EUA : Hoboken, EUA :
IEEE ; Wiley,
2021, c2021
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| Teme: | |
| Online pristup: | Ver documento en línea |
| Oznake: |
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| Sažetak: | Contiene: 1) Introducción: coordinación de múltiples agentes mediante aprendizaje por refuerzo y algoritmos evolutivos; 2) Mejorar la velocidad de convergencia del aprendizaje Q de múltiples agentes para la planificación cooperativa de tareas; 3) Aprendizaje Q de consenso para la planificación cooperativa de múltiples agentes; 4) Un cálculo eficiente del equilibrio correlacionado para la planificación cooperativa de múltiples robots basada en aprendizaje Q; 5) Un algoritmo competitivo imperialista modificado para la aplicación de transporte de palos de múltiples robots; 6) Conclusiones y direcciones futuras. |
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| Opis fizičkog objekta: | 1 libro electrónico en línea (XXII, 296 p.) 1 recurso en línea |
| Publika: | 2025 BO Licenciatura en Ingeniería en Inteligencia Artificial |
| ISBN: | 9781119698999 |
| Pristup: | 1 licencia |