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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、*博弈和马尔科夫博弈、自适应模糊控制和推理、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略学习方法; 多人矩阵博弈和*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。 强化学习是近年来在机器学习领域非常热门的研究方向,尤其在多智能体机器学习中,若智能体的某个行为策略获得强化信号,则智能体以后产生这个行为策略的趋势便会加强,这对于群体智能具有十分重要的意义,是一种重要的机器学习方法,在智能控制机器人及分析预测等领域有广泛应
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