A Concise Introduction to Decentralized POMDPs
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This book introduces multiagent planning under uncertainty as formalized by decentralized partially observable Markov decision processes (Dec-POMDPs). The intended audience is researchers and graduate students working in the fields of artificial intelligence related to sequential decision making: reinforcement learning, decision-theoretic planning for single agents, classical multiagent planning, decentralized control, and operations research.
Autor: | Frans A. Oliehoek, Christopher Amato |
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EAN: | 9783319289298 |
eBook Format: | |
Sprache: | Englisch |
Produktart: | eBook |
Veröffentlichungsdatum: | 03.06.2016 |
Kategorie: | |
Schlagworte: | Agents Decentralized Control Dynamic Programming Heuristics Markov Decision Processes Multiagent Planning Multiagent Systems Operations Research Optimization POMDPs Reinforcement Learning Search Uncertainty |
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