多智能體機器學習 : 強化學習方法 (Multi-Agent Machine Learning : A Reinforcement Approach)
內容描述
本書主要介紹了多智能體機器人強化學習的相關內容。全書共6章，首先介紹了幾種常用的監督式學習方法，在此基礎上，介紹了單智能體強化學習中的學習結構、值函數、馬爾科夫決策過程、策略迭代、時間差分學習、Q學習和資格跡等概念和方法。然後，介紹了雙人矩陣博弈問題、多人隨機博弈學習問題，並通過3種博弈游戲詳細介紹了納什均衡、學習算法、學習自動機、滯後錨算法等內容，並提出LR-I滯後錨算法和指數移動平均Q學習算法等，並進行了分析比較。接下來，介紹了模糊系統和模糊學習，並通過模擬示例詳細分析算法。後，介紹了群智能學習進化以及性格特徵概念和應用。全書內容豐富，重點突出。
目錄大綱
目錄
譯者序
原書前言
第1章監督式學習概述
1 1 LS算法
1 2 RLS算法
1 3 LMS算法
1 4隨機逼近法
參考文獻
第2章單智能體強化學習
2 1簡介
2 2 n臂賭博機問題
2 3學習結構
2 4值函數
2 5最優值函數
2 5.1網格示例
2 6 MDP
2 7學習值函數
2 8策略迭代
2 9時間差分學習
2 10狀態一行為函數的時間差分學習
2 11 Q學習
2 12資格跡
參考文獻
第3章雙人矩陣博弈學習
3 1矩陣博弈
3 2雙人矩陣博弈中的納什均衡
3 3雙人零和矩陣博弈中的線性規劃
3 4學習算法
3 5梯度上升算法
3 6 WoLF - IGA算法
3 7 PHC算法
3 8 WoLF - PHC算法
3 9矩陣博弈中的分散式學習
3 10學習自動機
3 11線性回報一無為算法
3 12線性回報一懲罰算法
3 13滯後錨算法
3 14 LR．滯後錨算法
3 14.1仿真
參考文獻
第4章多人隨機博弈學習
4 1簡介
4 2多人隨機博弈
4 3極大極小Q學習算法
4 3.1 2 x2網格博弈
4 4納什Q學習算法
4 4.1學習過程
4 5單純形算法
4 6 Lemke - Howson算法
4 7納什Q學習算法實現
4 8朋友或敵人Q學習算法
4 9無限梯度上升算法
4 10 PHC算法
4 11 WoLF - PHC算法
4 12網格世界中的疆土防禦問題
4 12.1仿真和結果
4 13 LR．滯後錨算法在隨機博弈中的擴展
4 14 EMA Q學習算法
4 15 EMA Q學習與其他方法的仿真與結果比較
4 15.1矩陣博弈
4 15 2隨機博弈
參考文獻
第5章微分博弈
5 1簡介
5 2模糊系統簡述
5 2.1模糊集和模糊規則
5 2 2模糊推理機
5 2 3模糊化與去模糊化
5 2 4模糊系統及其示例
5 3模糊Q學習
5 4 FACL
5 5瘋狂司機微分博弈
5 6模糊控制器結構
5.7 Q(A)學習模糊推理系統
5 8瘋狂司機博弈的仿真結果
5 9雙車追捕者一逃跑者博弈中的學習算法
5 10雙車博弈仿真
5 11疆土防禦微分博弈
5 12疆土防禦微分博弈中的形成回報
5 13仿真結果
5 13.1 -個防御者對一個人侵者
5 13 2兩個防御者對一個人侵者
參考文獻
第6章群智能與性格特徵的進化
6 1簡介
6 2群智能的進化
6 3環境表徵
6 4群機器人的性格特徵
6 5性格特徵的進化
6 6仿真結構框架
6 7零和博弈示例
6 7.1收斂性
6 7 2仿真結果
6 8後續仿真實現
6 9機器人走出房間
6 10機器 跟踪目標
6 11小結
參考文獻
作者介紹
Howard M.Schwartz 博士，在加拿大魁北克蒙特利爾的麥吉爾大學獲得工學學士學位，在美國馬薩諸塞州劍橋麻省理工學院獲得碩士和博士學位，現為加拿大渥太華卡爾頓大學系統與計算機工程系的教授，研究領域包括自適應和智能控制系統、機器人、機器學習、多智能體學習、系統辨識和狀態估計。
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