Multi-Agent Reinforcement Learning (Hardcover)

Stefano V. Albrecht

14 Bewertungen von Goodreads

Sprache: Englisch

Verlag: MIT Press Ltd, 2024

0262049376 / 9780262049375

Anbieter: AussieBookSeller, Truganina, VIC, AustralienAussieBookSeller

Verkäufer/-in mit 5 Sternen

Verkäufer:in bei ZVAB seit 22. Juni 2007

Hardcover

Zustand: Neu

EUR 120,79

EUR 33,02 Versand 
Versand von Australien nach USA

Anzahl: 1 verfügbar

In den Warenkorb
30 Tage kostenlose Rückgabe

Artikelbeschreibung des Verkäufers

Hardcover. The first comprehensive introduction to Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL), covering MARL's models, solution concepts, algorithmic ideas, technical challenges, and modern approaches.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 fieldIntegrates reinforcement learning, deep learning, and game theoryPractical focus covers considerations for running experiments and describes environments for testing MARL algorithmsExplains complex concepts in clear and simple languageClassroom-tested, accessible approach suitable for graduate students and professionals across computer science, artificial intelligence, and roboticsResources include code and slides "This book provides an accessible technical introduction to the field of Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)"-- Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9780262049375

Titel
Multi-Agent Reinforcement Learning (Hardcover)
Autor
Stefano V. Albrecht
Verlag
MIT Press Ltd
Erscheinungsjahr
2024
Zustand
new
Einband
Hardcover
Sprache
Englisch
ISBN-10
0262049376
ISBN-13
9780262049375

AussieBookSeller

Truganina, VIC, Australien

Verkäufer/-in mit 5 Sternen

Verkäufer:in bei ZVAB seit 22. Juni 2007

Versandkosten von Australien nach USA

Artikel25 bis 45 Werktage8 bis 14 Werktage
Erster ArtikelEUR 33,02EUR 39,26
Die Versandzeiten werden von den Verkäuferinnen und Verkäufern festgelegt. Sie variieren je nach Versanddienstleister und Standort. Sendungen, die den Zoll passieren, können Verzögerungen unterliegen. Eventuell anfallende Abgaben oder Gebühren sind von der Käuferin bzw. dem Käufer zu tragen. Die Verkäuferin bzw. der Verkäufer kann Sie bezüglich zusätzlicher Versandkosten kontaktieren, um einen möglichen Anstieg der Versandkosten für Ihre Artikel auszugleichen.

Zahlungsarten

  • Visa
  • Mastercard
  • American Express
  • Carte Bleue
  • Apple Pay
  • Google Pay

Unternehmensdaten der Verkäuferin bzw. des Verkäufers

The Nile Group Pty Ltd

42 Apex Drive
Truganina, VIC Australien 3029