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多智能体机器学习强化学习方法Multi-Agent Machine Learning:A Reinforcement Approach[加拿大]霍华德M.施瓦兹(Howard M.Schwartz)著连晓峰谭励等译本书提供了一种多智能体不同学习方法的框架。同时还提供了多智能体微分博弈中的最新进展以及在博弈理论和移动机器人中应用的全面概述。本书向读者介绍了多智能体机器学习的不同方法。主要包括单智能体强化学习、随机博弈和马尔科夫博弈、自适应模脚控制和推理、时间差分学习和Q学习。本书具有如下特点：全面涵盖了多人博弈、微分博弈和博弈理论：基于梯度算法的简单策酪学习方法；多人拒阵博弈和随机博弈的详细算法和示例；群机器人和性格特征进化中的学习示例。机械工业出版社多智能体机器学习：强化学习方法[加拿大]霍华德M.施瓦兹(Howard M.Schwartz)著连晓峰谭励等译★机械工业出版社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L-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。最后，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。本书可作为从事机器学习、多智能体协同控制等领域的工程技术人员的参考书，也可作为高等院校相关专业本科生、研究生以及教师的参考用书。
