Isbn: 9783319289274 - a concise introduction to decentralized pomdps (15 risultati)
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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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Taschenbuch. Condizione: Neu. A Concise Introduction to Decentralized POMDPs | Frans A. Oliehoek (u. a.) | Taschenbuch | SpringerBriefs in Intelligent Systems | xx | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9783319289274 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.…
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 156 pp. Englisch.…
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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 .…
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 156 pp. Englisch.…
