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第3章-多 Agent 協調的學習與對策

• • 3.1 引言
  • 3.2 多 Agent 協調的理論與方法
  • • 3.2.1 協調的基本概念
    • 3.2.2 MAS 協調及其理論
  • 3.3 Agent 的學習模型與方法
  • • 3.3.1 強化學習
    • 3.3.2 Markov 決策過程
    • 3.3.3 Q 學習算法
  • 3.4 多 Agent 的協調模型
  • • 3.4.1 黑板模型
    • 3.4.2 合同網
    • 3.4.3 通用部分全局規劃
  • 3.5 多 Agent 協調的對策與學習方法
  • • 3.5.1 Markov 對策概述
    • 3.5.2 沖突博弈
    • 3.5.3 多 Agent 強化學習
  • 3.6 小結

3.1 引言

3.2 多 Agent 協調的理論與方法

3.2.1 協調的基本概念

3.2.2 MAS 協調及其理論

3.3 Agent 的學習模型與方法

3.3.1 強化學習

3.3.2 Markov 決策過程

3.3.3 Q 學習算法

3.4 多 Agent 的協調模型

3.4.1 黑板模型

3.4.2 合同網

3.4.3 通用部分全局規劃

3.5 多 Agent 協調的對策與學習方法

3.5.1 Markov 對策概述

3.5.2 沖突博弈

3.5.3 多 Agent 強化學習

3.6 小結

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【控制】《多智能体机器人系统信息融合与协调》范波老师-第3章-多 Agent 协调的学习与对策的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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