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Sinossi
This book introduces multiagent planning under uncertainty as formalized by decentralized partially observable Markov decision processes (Dec-POMDPs). The intended audience is researchers and graduate students working in the fields of artificial intelligence related to sequential decision making: reinforcement learning, decision-theoretic planning for single agents, classical multiagent planning, decentralized control, and operations research.
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This book introduces multiagent planning under uncertainty as formalized by decentralized partially observable Markov decision processes (Dec-POMDPs). The intended audience is researchers and graduate students working in the fields of artificial intelligence related to sequential decision making: reinforcement learning, decision-theoretic planning for single agents, classical multiagent planning, decentralized control, and operations research.
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Kartoniert / Broschiert. Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. First book dedicated to this topicSuitable for researchers and graduate students in AIAssumes prior familiarity with agents, probability, and game theoryThis book introduces multiagent planning under uncertainty as formalized by . Codice articolo 109484092
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