多智能体机器学习：强化学习方法-作者: Howard M.Schwartz-PDF电子书

作者: Howard M.Schwartz
出版社: 机械工业出版社
副标题: 强化学习方法
原作名: Multi-agent machine learning: a reinforcement approach
译者: 连晓峰电子书
出版年: 2017-7-10
页数: 185
ISBN: 9787111569602

内容简介：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。全书内容丰富，重点突出。

多智能体机器学习：强化学习方法

提取码：无

解压码：无

下载

多智能体机器学习：强化学习方法

提取码：35mt复制

解压码：baomam.cn复制

下载

7B4电子书网所提供的电子书、电子书文档等资源，来源于互联网收集.版权归原作者所有，电子书资源只做学习和交流使用，下载后请在24小时内删除文件。虽然您在本站可以找到这些电子书资源，但除了可以在网上浏览或下载之外，我们并未授权您将这些电子书资源用于其它任何商业用途。如果因为您将本站资源用于其他用途而引起的纠纷，本站不负任何责任。本站发布的内容若侵犯到您的权益，请联系站长删除，我们将及时处理！站长邮箱:181989211@qq.com