Learning in Cooperative Multi-Agent Systems

Langue : anglais

Edité par Südwestdeutscher Verlag Für Hochschulschriften AG Co. KG Mai 2017, 2017

3838110366 / 9783838110363

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -In a distributed system, a number of individually acting agents coexist. In order to achieve a common goal, coordinated cooperation between the agents is crucial. Many real-world applications are well-suited to be formulated in terms of spatially or functionally distributed entities. Job-shop scheduling represents one such application. Multi-agent reinforcement learning (RL) methods allow for automatically acquiring cooperative policies based solely on a specification of the desired joint behavior of the whole system. However, the decentralization of the control and observation of the system among independent agents has a significant impact on problem complexity. The author Thomas Gabel addresses the intricacy of learning and acting in multi-agent systems by two complementary approaches. He identifies a subclass of general decentralized decision-making problems that features provably reduced complexity. Moreover, he presents various novel model-free multi-agent RL algorithms that are capable of quickly obtaining approximate solutions in the vicinity of the optimum. All algorithms proposed are evaluated in the scope of various established scheduling benchmark problems. 192 pp. Deutsch.…

N° de réf. du vendeur 9783838110363

Titre
Learning in Cooperative Multi-Agent Systems
Auteur
Thomas Gabel
Éditeur
Südwestdeutscher Verlag Für Hochschulschriften AG Co. KG Mai 2017
Année de publication
2017
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3838110366
ISBN à 13 chiffres
9783838110363
Poids de l'article
304 grammes
Dimensions
220x150x13 mm

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