Aprendizado por reforço com valores de influência em sistemas multi-agente/

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Resumo:Propomos um novo paradigma de aprendizado coletivo em sistemas multi-agentes (SMA) como uma solução para o problema em que vários agentes devem aprender como realizar tarefas agindo sobre um mesmo ambiente, simultaneamente, baseando-se em retornos fornecidos por cada um dos outros agentes. In...

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Главные авторы: Aranibar, Dennis Barrios., Gonçalves, Luiz Marcos Garcia., Universidade Federal do Rio Grande do Norte.
Формат: Tese
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Предметы:
Sistema multi-agente -
Tese.
Aprendizado por reforço -
Algorítmos -
Inteligência artificial -
Multi-agent system.
Reinforcement learning.
Algorithm.
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