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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,2024.01

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:

TP24

相关题名附注:

封面英文题名：Reinforcement learning for multi robot systems

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；本书针对多机器人协作，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；本书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:

机器人技术研究人员

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