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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...

Ausführliche Beschreibung

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1. Verfasser: Sadhu, Arup Kumar (autor)
Weitere Verfasser: Konar, Amit (autor) (autor)
Format: Buch
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Piscataway, EUA : Hoboken, EUA : IEEE ; Wiley, 2021, c2021
Schlagworte:
Robots - > Diseño y Construcción
Algoritmos Computacionales
Paquetes (Software)
Agentes Inteligentes (Software) - > Tema Principal
Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) - > Tema Principal
Inteligencia Artificial
Ingeniería Computacional
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Zusammenfassung: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.
Beschreibung:1 libro electrónico en línea (XXII, 296 p.)
1 recurso en línea
Zielpublikum:2025 BO Licenciatura en Ingeniería en Inteligencia Artificial
ISBN:9781119698999
Zugangseinschränkungen:1 licencia

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