MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：23
- 题名/责任者:
- 多智能体机器学习:强化学习方法/(加)霍华德 M. 施瓦兹(Howard M. Schwartz)著 连晓峰，谭励等译
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2017
- ISBN及定价:
- 978-7-111-56960-2/CNY69.00
- 载体形态项:
- 185页;24cm
- 并列正题名:
- Multi-agent machine learning:a reinforcement approach
- 个人责任者:
- (加) 施瓦兹 (Schwartz, Howard M.) 著
- 个人次要责任者:
- 连晓峰 (1977-) 译
- 个人次要责任者:
- (壮) 谭励 (女， 1980-) 译
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP181
- 提要文摘附注:
- 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。
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