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 多智能体强化学习：基础与现代方法_斯特凡诺·V. 阿尔布莱希特（Stefano V. Albrecht），菲利波斯·克里斯蒂安诺斯（Filippos Christianos），卢卡斯·舍费尔（Lukas Sch？fer）_机械工业出版社,2025.04.23
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书名：多智能体强化学习：基础与现代方法
作者：斯特凡诺·V. 阿尔布莱希特（Stefano V. Albrecht），菲利波斯·克里斯蒂安诺斯（Filippos Christianos），卢卡斯·舍费尔（Lukas Sch？fer） ISBN：978-7-111-77687-1 出版社：机械工业出版社 出版日期：2025.04.23 多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是机器学习中的一个领域，研究多个智能体如何在共享环境中学习最优的交互方式。这一领域在现代生活中有着广泛的应用，包括自动驾驶、多机器人工厂、自动化交易和能源网络管理等。 本书是一部系统阐述多智能体强化学习理论与技术的权威著作，清晰而严谨地介绍了MARL的模型、解决方案概念、算法思想、技术挑战以及现代方法。书中首先介绍了该领域的基础知识，包括强化学习理论和算法的基础、交互式博弈模型、博弈中的不同解决方案概念以及支撑MARL研究的算法思想。随后，书中详细介绍了利用深度学习技术的现代MARL算法，涵盖集中训练与分散执行、价值分解、参数共享和自博弈等思想。本书还附带了一个用Python编写的MARL代码库，其中包括自包含且易于阅读的MARL算法实现。 本书技术内容以易于理解的语言解释，并通过大量示例进行说明，既为初学者阐明了MARL的概念，也为专业的读者提供了高层次的见解。 免责申明：
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