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• 010 __ |a 978-7-111-77687-1 |d CNY109.00

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• 200 1_ |a 多智能体强化学习 |A duo zhi neng ti qiang hua xue xi |e 基础与现代方法 |f (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 |d = Multi-agent reinforcement learning |e foundations and modern approaches |f Stefano V. Albrecht, Filippos Christianos, Lukas Schafer |g 孙罗洋, 李欣然, 张海峰译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2025

• 215 __ |a XII, 241页 |d 24cm

• 225 2_ |a 智能系统与技术丛书 |A zhi neng xi tong yu ji shu cong shu

• 306 __ |a 由MIT Press通过Bardon-Chinese Media Agency授权出版

• 314 __ |a 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。

• 320 __ |a 有书目 (第224-241页)

• 330 __ |a 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。

• 410 _0 |1 2001 |a 智能系统与技术丛书

• 510 1_ |a Multi-agent reinforcement learning |e foundations and modern approaches |z eng

• 606 0_ |a 智能系统 |A zhi neng xi tong |x 研究

• 690 __ |a TP18 |v 5

• 701 _1 |a 阿尔布莱希特 |A a er bu lai xi te |g (Albrecht, Stefano V.) |4 著

• 701 _1 |a 克里斯蒂安诺斯 |A ke li si di an nuo si |g (Christianos, Filippos) |4 著

• 701 _1 |a 舍费尔 |A she fei er |g (Schafer, Lukas) |4 著

• 702 _0 |a 孙罗洋 |A sun luo yang |4 译

• 702 _0 |a 李欣然 |A li xin ran |4 译

• 702 _0 |a 张海峰 |A zhang hai feng |4 译

• 801 _0 |a CN |b WFKJXY |c 20250819

• 905 __ |a WFKJXY |d TP18/951