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...
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| Hovedforfatter: | |
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| Andre forfattere: | |
| Format: | Bog |
| Sprog: | engelsk |
| Udgivet: |
Piscataway, EUA : Hoboken, EUA :
IEEE ; Wiley,
2021, c2021
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| Fag: | |
| Online adgang: | Ver documento en línea |
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MARC
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| 100 | |a Sadhu, Arup Kumar |e (autor) | ||
| 245 | 1 | 0 | |a Multi-Agent Coordination : |b A Reinforcement Learning Approach / |c A.K. Sadhu, A. Konar. |
| 264 | 4 | |a Piscataway, EUA : |b IEEE ; |a Hoboken, EUA : |b Wiley, |c 2021, c2021 | |
| 264 | 2 | |a Birmingham, EUA : |b EBSCOhost [distribución], |c 2024 | |
| 300 | |a 1 libro electrónico en línea (XXII, 296 p.) | ||
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| 520 | |a 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. | ||
| 521 | |a 2025 BO Licenciatura en Ingeniería en Inteligencia Artificial | ||
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| 650 | |a Robots - |x Diseño y Construcción | ||
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