Game-Theoretic Learning and Distributed Optimization in Memoryless Multi-Agent Systems

Tatiana Tatarenko

ISBN 10: 331988039X ISBN 13: 9783319880396
Edité par Springer, 2018
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reprint edition. 171 pages. 9.25x6.10x0.42 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur __331988039X

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Synopsis :

Presents new, efficient methods for optimization in large-scale multi-agent systems
Develops efficient optimization algorithms for three different information settings in multi-agent systems
Sets optimization problems without common restrictive assumptions

À propos de l?auteur: Tatiana Tatarenko received her Ph.D. from the Control Methods and Robotics Lab at the Technical University of Darmstadt, Germany in 2017. In 2011, she graduated with honors in Mathematics, focusing on statistics and stochastic processes, from Lomonosov Moscow State University, Russia. Her main research interests are in the fields of distributed optimization, game-theoretic learning, and stochastic processes in networked multi-agent systems. Currently, Dr. Tatarenko is a research assistant at TU Darmstadt, where she teaches and supervises students.

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Détails bibliographiques

Titre : Game-Theoretic Learning and Distributed ...
Éditeur : Springer
Date d'édition : 2018
Reliure : Paperback
Etat : Brand New

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ISBN 10 : 331988039X ISBN 13 : 9783319880396
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Taschenbuch. Etat : Neu. Game-Theoretic Learning and Distributed Optimization in Memoryless Multi-Agent Systems | Tatiana Tatarenko | Taschenbuch | ix | Englisch | 2018 | Springer Nature Switzerland | EAN 9783319880396 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 115379252

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents new efficient methods for optimization in realistic large-scale, multi-agent systems. These methods do not require the agents to have the full information about the system, but instead allow them to make their local decisions based only on the local information, possibly obtained during communication with their local neighbors. The book, primarily aimed at researchers in optimization and control, considers three different information settings in multi-agent systems: oracle-based, communication-based, and payoff-based. For each of these information types, an efficient optimization algorithm is developed, which leads the system to an optimal state. The optimization problems are set without such restrictive assumptions as convexity of the objective functions, complicated communication topologies, closed-form expressions for costs and utilities, and finiteness of the system's state space. 184 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319880396

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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents new efficient methods for optimization in realistic large-scale, multi-agent systems. These methods do not require the agents to have the full information about the system, but instead allow them to make their local decisions based only on the local information, possibly obtained during communication with their local neighbors. The book, primarily aimed at researchers in optimization and control, considers three different information settings in multi-agent systems: oracle-based, communication-based, and payoff-based. For each of these information types, an efficient optimization algorithm is developed, which leads the system to an optimal state. The optimization problems are set without such restrictive assumptions as convexity of the objective functions, complicated communication topologies, closed-form expressions for costs and utilities, and finiteness of the system's state space. N° de réf. du vendeur 9783319880396

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