多智能体强化学习推荐中文书籍
时间: 2023-10-05 14:06:06 浏览: 101
1. 《多智能体强化学习》(作者:谢靖宇、姜有为):这本书是目前国内较为权威的多智能体强化学习教材之一,全面介绍了多智能体强化学习的基本概念、算法、应用等方面,适合从事相关研究的学者和工程师阅读。
2. 《深入浅出强化学习》(作者:曾赛星):虽然这本书并非专门讲解多智能体强化学习,但其中也涉及到了多智能体强化学习的相关内容,且整本书内容浅显易懂、通俗易懂,适合初学者阅读。
3. 《强化学习理论与应用》(作者:王晋东):这本书是一本比较全面的强化学习教材,其中也包括了多智能体强化学习的相关内容。书中涵盖了强化学习的基本概念、算法、应用等方面,适合对强化学习有一定基础的读者阅读。
4. 《多智能体系统》(作者:张宇、黄小珂):这本书主要介绍了多智能体系统的基本概念、理论、算法和应用,其中也包括了多智能体强化学习的相关内容。适合对多智能体系统感兴趣的读者阅读。
5. 《强化学习:原理、算法与应用》(作者:李航):这本书是一本比较经典的强化学习教材,其中也包括了一些多智能体强化学习的内容。书中涵盖了强化学习的基本概念、算法、应用等方面,适合对强化学习有一定基础的读者阅读。
相关问题
多智能体强化学习推荐书籍
1.《Multi-Agent Machine Learning: A Reinforcement Approach》by H. Van Hasselt, D. Silver, and Y. Wiering
2.《An Introduction to MultiAgent Systems》by M. Wooldridge
3.《Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations》by Y. Shoham and K. Leyton-Brown
4.《Reinforcement Learning: An Introduction》by R. Sutton and A. Barto
5.《Deep Reinforcement Learning》by S. Levine and V. Koltun
6.《Multi-Agent Systems: Simulation and Applications》by N. Glade, M. Klusch, and F. Naujoks
7.《Multi-Agent Machine Learning: A Bayesian Perspective》by R. P. Adams and D. J. MacKay
8.《Cooperative Control of Multi-Agent Systems: A Consensus and Optimization Perspective》by W. Ren and R. W. Beard
9.《Game Theory for Wireless Engineers》by Y. Zhang
10.《Distributed Algorithms for Multi-Agent Systems》by V. Kumar and M. P. Wellman.
多智能体强化学习在线模拟环境有何推荐
以下是一些多智能体强化学习在线模拟环境的推荐:
1. OpenAI Gym: 这是一个广泛使用的环境,提供了许多单智能体和多智能体强化学习的场景,例如CartPole和Pong等经典游戏,以及RoboSumo和Multi-Agent Particle Environment (MPE)等多智能体场景。
2. Unity ML-Agents: 这是一个使用Unity引擎开发的多智能体强化学习环境,可以用于训练和评估各种多智能体场景,例如交通流量控制、机器人协作和游戏AI等。
3. RLLib: 这是一个基于强化学习的库,提供了许多单智能体和多智能体强化学习的环境,例如Pommerman和Hanabi等多智能体场景。
4. RoboCup Soccer Simulation: 这是一个基于仿真的多智能体足球比赛环境,由国际机器人足球协会(RoboCup)提供,可以用于测试和评估各种多智能体足球比赛算法。
5. MarLGrid: 这是一个基于Python的多智能体强化学习环境,提供了各种网格世界场景,例如Predator-Prey和Cooperative Navigation等。
这些环境都是开源的,可以根据需要进行修改和扩展。
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