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9783319654782 - Game-Theoretic Learning and Distributed Optimization in Memoryless Multi-Agent Systems de Tatarenko, Tatiana (11 résultats)
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Game-Theoretic Learning and Distributed Optimization in Memoryless Multi-Agent Systems
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
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Game-Theoretic Learning and Distributed Optimization in Memoryless Multi-Agent Systems
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
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Game-Theoretic Learning and Distributed Optimization in Memoryless Multi-Agent Systems
Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni
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EUR 59,91
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Game-Theoretic Learning and Distributed Optimization in Memoryless Multi-Agent Systems
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
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Game-Theoretic Learning and Distributed Optimization in Memoryless Multi-Agent Systems
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
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EUR 65,98
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Game-Theoretic Learning and Distributed Optimization in Memoryless Multi-Agent Systems
Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni
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Game-Theoretic Learning and Distributed Optimization in Memoryless Multi-Agent Systems (eng)
Vendeur : Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italie
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Game-Theoretic Learning and Distributed Optimization in Memoryless Multi-Agent Systems
Langue: anglais
Edité par Springer International Publishing Sep 2017, 2017
ISBN 10 : 3319654780 ISBN 13 : 9783319654782
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
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Ajouter au panierBuch. 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.
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Game-Theoretic Learning and Distributed Optimization in Memoryless Multi-Agent Systems
Langue: anglais
Edité par Springer International Publishing, 2017
ISBN 10 : 3319654780 ISBN 13 : 9783319654782
EUR 48,37
Expédition à EUR 48,99
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Ajouter au panierGebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. 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 Lo.
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Game-Theoretic Learning and Distributed Optimization in Memoryless Multi-Agent Systems
Langue: anglais
Edité par Palgrave Macmillan, Springer Sep 2017, 2017
ISBN 10 : 3319654780 ISBN 13 : 9783319654782
Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagne
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Ajouter au panierBuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Presents new, efficient methods for optimization in large-scale multi-agent systemsDevelops efficient optimization algorithms for three different information settings in multi-agent systemsSets optimization problems without common restrictive assumptionsSpringer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 184 pp. Englisch.
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Game-Theoretic Learning and Distributed Optimization in Memoryless Multi-Agent Systems
Langue: anglais
Edité par Palgrave Macmillan, Springer, 2017
ISBN 10 : 3319654780 ISBN 13 : 9783319654782
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
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Ajouter au panierBuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt 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.
