文献类型:专著 浏览次数:2
  • 题名:多智能体机器学习.强化学习方法
  • 责任者:(加拿大) 霍华德 M. 施瓦兹著
  • 出版社机械工业出版社
  • 出版年:2017.07
  • ISBN:978-7-111-56960-2
  • 定价:69.00
  • 载体形态项:185页 24cm
  • 个人责任者:施瓦兹著、连晓峰译、谭励译
  • 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。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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