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內(nèi)容簡介

　　協(xié)同是生物體的基本特征，因?yàn)樗鼈儐蝹€(gè)個(gè)體往往能力有限，需要通過集體努力才能實(shí)現(xiàn)共同目標(biāo)。自然界中有大量有趣的生物體協(xié)同的例子，比如螞蟻搬運(yùn)食物，單只螞蟻只能攜帶少量食物，但蟻群卻能向巢穴搬運(yùn)大量食物。同時(shí)，單只螞蟻通過跟隨位于它前面的同類所散發(fā)出的信息素進(jìn)行運(yùn)動(dòng)，并不斷優(yōu)化路徑，這也是十分有趣的現(xiàn)象，實(shí)際上蟻群算法就是受此啟發(fā)而提出。再者如蜜蜂之間的分工協(xié)作，巢中的蜂王通過舞蹈和肢體運(yùn)動(dòng)引導(dǎo)工蜂到特定的方向收集食物資源，等等。這些自然現(xiàn)象揭示了生物體利用它們的集體智慧和協(xié)作，來實(shí)現(xiàn)復(fù)雜目標(biāo)的能力。

作者簡介

暫缺《多智能體協(xié)同：強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法》作者簡介

圖書目錄

第1章基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)與進(jìn)化算法的多智能體協(xié)同
1.1本章概述
1.2單智能體運(yùn)動(dòng)規(guī)劃
1.3多智能體規(guī)劃和協(xié)同
1.4智能優(yōu)化協(xié)同算法
1.5本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第2章提高多智能體協(xié)同任務(wù)規(guī)劃Q學(xué)習(xí)算法的收斂速度
2.1本章概述
2.2 相關(guān)研究綜述
2.3基礎(chǔ)知識(shí)
2.4 改進(jìn)的多智能體Q學(xué)習(xí)算法
2.5 FCMQL算法及其收斂性分析
2.6 基于FCMQL算法的多智能體協(xié)同規(guī)劃
2.7 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
2.8 結(jié)論
2.9 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章多智能體協(xié)同規(guī)劃的一致性Q學(xué)習(xí)算法
3.1 本章概述
3.2 基礎(chǔ)知識(shí).
3.3 一致性理論 ......