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题名/责任者:

多智能体机器学习:强化学习方法/(加)霍华德,M.,施瓦兹著 连晓峰，谭励等译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2018.05

ISBN及定价:

978-7-111-56960-2/CNY69.00

载体形态项:

185页:图;24cm

并列正题名:

Multi-agent machine learning ：a reinforcement approach

其它题名:

强化学习方法

个人责任者:

施瓦兹 (加) (Schwartz, Howard M.) 著

个人次要责任者:

连晓峰 译

个人次要责任者:

谭励 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

版本附注:

由Wiley授权出版

相关题名附注:

封面英文题名：Multi-agent machine learning ：a reinforcement approach

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。

使用对象附注:

机器人爱好者

电子资源:

http://www.cxstar.com/Book/Detail?pinst=P6u77RH0me5oQF0l5w3&ruid=26c00aa20089fbXXXX

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