Multi-Agent Reinforcement Learning : Foundations and Modern Approaches

Lukas Schäfer

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Sprache: Englisch

Verlag: MIT Press Ltd Dez 2024, 2024

0262049376 / 9780262049375

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Artikelbeschreibung des Verkäufers

Neuware - The first comprehensive introduction to Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL), covering MARL’s models, solution concepts, algorithmic ideas, technical challenges, and modern approaches.Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL), an area of machine learning in which a collective of agents learn to optimally interact in a shared environment, boasts a growing array of applications in modern life, from autonomous driving and multi-robot factories to automated trading and energy network management. This text provides a lucid and rigorous introduction to the models, solution concepts, algorithmic ideas, technical challenges, and modern approaches in MARL. The book first introduces the field’s foundations, including basics of reinforcement learning theory and algorithms, interactive game models, different solution concepts for games, and the algorithmic ideas underpinning MARL research. It then details contemporary MARL algorithms which leverage deep learning techniques, covering ideas such as centralized training with decentralized execution, value decomposition, parameter sharing, and self-play. The book comes with its own MARL codebase written in Python, containing implementations of MARL algorithms that are self-contained and easy to read. Technical content is explained in easy-to-understand language and illustrated with extensive examples, illuminating MARL for newcomers while offering high-level insights for more advanced readers. - First textbook to introduce the foundations and applications of MARL, written by experts in the field- Integrates reinforcement learning, deep learning, and game theory- Practical focus covers considerations for running experiments and describes environments for testing MARL algorithms- Explains complex concepts in clear and simple language- Classroom-tested, accessible approach suitable for graduate students and professionals across computer science, artificial intelligence, and robotics - Resources include code and slides.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9780262049375

Titel
Multi-Agent Reinforcement Learning : Foundations and Modern Approaches
Autor
Lukas Schäfer
Verlag
MIT Press Ltd Dez 2024
Erscheinungsjahr
2024
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
0262049376
ISBN-13
9780262049375
Artikelgewicht
766 Gramm
Abmessungen
230x159x29 mm

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