【硬核书】多智能体协调:强化学习方法，315页pdf

发现在多机器人协调技术的最新发展与这个深刻的和原始的资源多智能体协调:强化学习方法提供了一个全面、深刻和独特的处理多机器人协调算法的开发，与传统算法相比，计算负担最小，存储需求更低。有成就的学者、工程师和作者为读者提供了多机器人协调的高层次介绍和概述，以及基于学习的规划算法的深入分析。您将了解如何加速对团队目标的探索，以及通过确定团队首选的联合行动来加快TMAQL收敛的替代方法。作者还提出了共识q学习的新方法，解决了均衡选择问题。最后，本书总结了这一快速发展领域的未来研究的可能方向。读者将发现多智能体协调的前沿技术，包括:通过强化学习和进化算法介绍多智能体协调，包括纳什均衡和相关均衡等主题提高多智能体Q-learning在协同任务规划中的收敛速度基于共识Q学习的多智能体协同规划基于协 ………………………………