Мультиагентное обучение с подкреплением. Учебное пособие

Алфимцев Александр Николаевич, 2022

Обзор

В данном учебном пособии рассматриваются как классические, так и современные алгоритмы машинного обучения для множества агентов. Методы основаны на теории игр, табличных, нейросетевых, эволюционных и роевых технологиях. Теоретическая модель алгоритмов последовательно развивается, опираясь на марковские процессы принятия решений. Реализация алгоритмов выполнена на языке Python с использованием библиотеки PyTorch.

Кому подойдёт

• Магистрантам и аспирантам направления «Информатика и вычислительная техника».

Ключевые особенности

• Язык: русский
• Тип обложки: твердая обложка
• Издательство: МГТУ им. Баумана
• Год издания: 2022
• Количество страниц: 222
• ISBN: 9785703858516

<hr>

Multi-Agent Reinforcement Learning: A Tutorial

Alexander Nikolaevich Alfimtsev, 2022

Overview

This tutorial covers classic and modern algorithms for multi-agent machine learning, drawing from game theory, tabular, neural network, evolutionary, and swarm technologies. The theoretical model of the algorithms is developed sequentially, based on Markov decision processes. Algorithm implementation is performed in Python using the PyTorch deep learning library. The machine learning environment is the computer game StarCraft II, utilizing the SMAC cooperative multi-agent learning interface.

Who it's for

• Master's and PhD students in "Computer Science and Engineering".

Key features

• Language: Russian
• Binding: hardcover
• Publisher: Bauman Moscow State Technical University
• Year: 2022
• Pages: 222
• ISBN: 9785703858516