多智能体机器学习：强化学习方法

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LR-I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。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。 
　　
　　目录
　　
　　译者序
　　
　　原书前言
　　
　　第1章监督式学习概述
　　
　　11LS算法
　　
　　12RLS算法
　　
　　13LMS算法
　　
　　14随机逼近法
　　
　　参考文献
　　
　　第2章单智能体强化学习
　　
　　21简介
　　
　　22n臂赌博机问题
　　
　　23学习结构
　　
　　24值函数
　　
　　25最优值函数
　　
　　25.1网格示例
　　
　　26MDP
　　
　　27学习值函数
　　
　　28策略迭代
　　
　　29时间差分学习
　　
　　210状态一行为函数的时间差分学习
　　
　　211Q学习
　　
　　212资格迹
　　
　　参考文献
　　
　　第3章双人矩阵博弈学习
　　
　　31矩阵博弈
　　
　　32双人矩阵博弈中的纳什均衡
　　
　　33双人零和矩阵博弈中的线性规划
　　
　　34学习算法
　　
　　35梯度上升算法
　　
　　36WoLF-IGA算法
　　
　　37PHC算法
　　
　　38WoLF-PHC算法
　　
　　39矩阵博弈中的分散式学习
　　
　　310学习自动机
　　
　　311线性回报一无为算法
　　
　　312线性回报一惩罚算法
　　
　　313滞后锚算法
　　
　　314LR．滞后锚算法
　　
　　314.1仿真
　　
　　参考文献
　　
　　第4章多人随机博弈学习
　　
　　41简介
　　
　　42多人随机博弈
　　
　　43极大极小Q学习算法
　　
　　43.12x2网格博弈
　　
　　44纳什Q学习算法
　　
　　44.1学习过程
　　
　　45单纯形算法
　　
　　46Lemke-Howson算法
　　
　　47纳什Q学习算法实现
　　
　　48朋友或敌人Q学习算法
　　
　　49无限梯度上升算法
　　
　　410PHC算法
　　
　　411WoLF-PHC算法
　　
　　412网格世界中的疆土防御问题
　　
　　412.1仿真和结果
　　
　　413LR．滞后锚算法在随机博弈中的扩展
　　
　　414EMAQ学习算法
　　
　　415EMAQ学习与其他方法的仿真与结果比较
　　
　　415.1矩阵博弈
　　
　　4152随机博弈
　　
　　参考文献
　　
　　第5章微分博弈
　　
　　51简介
　　
　　52模糊系统简述
　　
　　52.1模糊集和模糊规则
　　
　　522模糊推理机
　　
　　523模糊化与去模糊化
　　
　　524模糊系统及其示例
　　
　　53模糊Q学习
　　
　　54FACL
　　
　　55疯狂司机微分博弈
　　
　　56模糊控制器结构
　　
　　5.7Q(A)学习模糊推理系统
　　
　　58疯狂司机博弈的仿真结果
　　
　　59双车追捕者一逃跑者博弈中的学习算法
　　
　　510双车博弈仿真
　　
　　511疆土防御微分博弈
　　
　　512疆土防御微分博弈中的形成回报
　　
　　513仿真结果
　　
　　513.1-个防御者对一个人侵者
　　
　　5132两个防御者对一个人侵者
　　
　　参考文献
　　
　　第6章群智能与性格特征的进化
　　
　　61简介
　　
　　62群智能的进化
　　
　　63环境表征
　　
　　64群机器人的性格特征
　　
　　65性格特征的进化
　　
　　66仿真结构框架
　　
　　67零和博弈示例
　　
　　67.1收敛性
　　
　　672仿真结果
　　
　　68后续仿真实现
　　
　　69机器人走出房间
　　
　　610机器人跟踪目标
　　
　　611小结
　　
　　参考文献

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ISBN：9787111569602   出版社：机械工业出版社   出版日期：2017-7-10   装帧：平装   页数：185   图书尺寸：169*239   开本：16开   定价：￥69.00   类别：人工智能