Multi-Agent Coordination

...
15 026 ₽Скидка: 15%

12 760 ₽

Товар в наличии
Ещё от "ЛитРес":
  Узнать о снижении стоимости
Отправим письмо при снижении стоимости.

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.45
  • Рейтинг покупателей 4.57
  • Рейтинг экспертов 4.74
  • Качество материалов 4.55
  • Надежность 4.44
  • Простота в использовании 4.57
  • Ремонтопригодность 4.23
  • Эффективность выполнения своих функций 4.25
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.45
  • Безопасность для пользователя4.74
  • Внешний вид 4.37
  • Удобство в уходе и чистке 4.52
  • Экологическая безопасность 4.70
  • Гарантия на товар 4.55
  • Соответствие стандартам качества 4.47
  • Инновационные технологии 4.50
  • Хит продаж 4.45
  • Скорость морального устаревания 4.52
  • Энергоэффективность 4.27
  • Универсальность использования 4.59
  • Наличие дополнительных функций 4.50
  • Соотношение цена-качество 4.75
  • Практичность и удобство хранения 4.54
  • Стабильность работы в различных условиях 4.07
  • Возможность персонализации 4.09
  • Ликвидность 4.24
  • Индекс рекомендаций 4.55
2269 покупателей и эксперты портала 1ya.ru рекомендуют к покупке товар «Multi-Agent Coordination» или его аналог из списка ниже.
Discover the latest developments in multi-robot coordination techniques with this insightful and original resource Multi-Agent Coordination: A Reinforcement Learning Approach delivers a comprehensive, insightful, and unique treatment of the development of multi-robot coordination algorithms with minimal computational burden and reduced storage requirements when compared to traditional algorithms. The accomplished academics, engineers, and authors provide readers with both a high-level introduction to, and overview of, multi-robot coordination, and in-depth analyses of learning-based planning algorithms. You'll learn about how to accelerate the exploration of the team-goal and alternative approaches to speeding up the convergence of TMAQL by identifying the preferred joint action for the team. The authors also propose novel approaches to consensus Q-learning that address the equilibrium selection problem and a new way of evaluating the threshold value for uniting empires without imposing any significant computation overhead. Finally, the book concludes with an examination of the likely direction of future research in this rapidly developing field. Readers will discover cutting-edge techniques for multi-agent coordination, including: An introduction to multi-agent coordination by reinforcement learning and evolutionary algorithms, including topics like the Nash equilibrium and correlated equilibrium Improving convergence speed of multi-agent Q-learning for cooperative task planning Consensus Q-learning for multi-agent cooperative planning The efficient computing of correlated equilibrium for cooperative q-learning based multi-agent planning A modified imperialist competitive algorithm for multi-agent stick-carrying applications Perfect for academics, engineers, and professionals who regularly work with multi-agent learning algorithms, Multi-Agent Coordination: A Reinforcement Learning Approach also belongs on the bookshelves of anyone with an advanced interest in machine learning and artificial intelligence as it applies to the field of cooperative or competitive robotics.
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников или размещена продавцом. Цена указана на дату: 09.05.2025 г. На текущий момент стоимость может отличаться. Предложение не является публичной офертой.
Multi-Agent Coordination продается в интернет-магазине ЛитРес
Эксперт: Сергей К., специалист по e-commerce
Дата рецензии: 10 июля 2025 года
Рекомендация к покупке положительная

Отзывы о товаре

Спасибо Ваш отзыв будет опубликован после проверки модераторами.
Добавить отзыв

Доставка покупки

    • В электронном виде;
    • Читать онлайн;
    • Скачать на компьютер или мобильные устройства.

Оплата заказа

    • Банковской картой;
    • электронными деньгами Яндекс-Деньги; WebMoney, Qiwi Кошелек, PayPal;
    • Наличными через терминалы;
    • Банковским переводом.
  • Наименование: ООО «ЛитРес»
  • ИНН: 7719571260

Рекомендуем аналогичные товары

Дополнительно из категории