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题名/责任者:

多机器人系统强化学习/张文旭, 王晓东等著

出版发行项:

北京:北京邮电大学出版社,2024.1

ISBN及定价:

978-7-5635-7060-7/CNY68.00

载体形态项:

272页:图;26cm

并列正题名:

Reinforcement learning for multi robot systems

丛编项:

信息科学技术前沿丛书

个人责任者:

张文旭 著

个人责任者:

王晓东 著

学科主题:

机器人技术

中图法分类号:

TP242

相关题名附注:

英文并列题名取自封面

责任者附注:

张文旭, 兰州理工大学, 副教授, 硕导。发表学术论文20余篇。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书以强化学习算法与多机器人系统的结合为主要背景, 介绍了主要的强化学习算法模型, 讨论了它们的原理和优缺点; 针对多机器人协作, 从实际应用问题的角度分析, 指出了局部性、不确定性和自组织网络等在学习中的现实意义; 针对强化学习存在的学习速度慢、计算复杂度高等问题, 研究了几种改进算法, 并基于MATLAB设计了机器人仿真工具箱, 以机器人路径规划与覆盖问题为背景进行了仿真研究。

使用对象附注:

本书可作为高等院校人工智能、自动化、计算机等相关专业的科研工作者及硕士、博士研究生的参考用书

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