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题名/责任者:

多智能体强化学习:基础与现代方法/(德) 斯特凡诺·V.阿尔布莱希特, (希) 菲利波斯·克里斯蒂安诺斯, (德) 卢卡斯·舍费尔著 孙罗洋, 李欣然, 张海峰译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-111-77687-1/CNY109.00

载体形态项:

XII, 241页;24cm

并列正题名:

Multi-agent reinforcement learning:foundations and modern approaches

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

阿尔布莱希特 (Albrecht, Stefano V.) 著

个人责任者:

克里斯蒂安诺斯 (Christianos, Filippos) 著

个人责任者:

舍费尔 (Schafer, Lukas) 著

个人次要责任者:

孙罗洋 译

个人次要责任者:

李欣然 译

个人次要责任者:

张海峰 译

学科主题:

智能系统-研究

中图法分类号:

TP18

出版发行附注:

由MIT Press通过Bardon-Chinese Media Agency授权出版

责任者附注:

斯特凡诺·V.阿尔布莱希特 (Stefano V. Albrecht), 爱丁堡大学信息学院人工智能专业副教授, 并担任该校自主智能体研究组负责人, 同时是英国皇家工程院工业研究员、阿兰·图灵研究所多智能体系统研究团队领军学者。他的研究聚焦自主智能体、多智能体系统、强化学习和博弈论领域, 核心方向是不确定情况下的序贯决策。菲利波斯·克里斯蒂安诺斯 (Filippos Christianos), 多智能体深度强化学习领域的研究科学家, 主要研究如何高效地使用MARL算法。他编写了多个流行的MARL代码库。卢卡斯·舍费尔 (Lukas Schafer), 多智能体强化学习领域的一位资深研究人员, 专注于利用深度强化学习完成更具通用性、鲁棒性和样本效率的决策制定。

书目附注:

有书目 (第224-241页)

提要文摘附注:

本书的内容主要分为两部分: 第一部分介绍MARL中的基本概念和基础知识 ; 第二部分介绍基于深度学习技术的前沿MARL研究。本书不仅涵盖坚实的基础理论, 还在实践层面展示了将复杂概念转化为应用方案的方法。通过具体的算法实践, 读者可以加深对理论知识的理解。

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