000
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01348oam2 22003131 450
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001
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0107092553
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005
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20241007092553.0
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@a978-7-5635-7060-7@dCNY68.00
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@a20240116d2024 em y0chiy0121 ea
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@achi
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@aCN@b110000
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@aa a 000yy
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@ar
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@a多机器人系统强化学习@Aduo ji qi ren xi tong qiang hua xue xi@f张文旭, 王晓东等著
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@a北京@c北京邮电大学出版社@d2024.01
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@a272页@c图@d26cm
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@a信息科学技术前沿丛书@Axin xi ke xue ji shu qian yan cong shu
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@a英文题名取自封面
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@a有书目
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@a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。
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0
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@12001@a信息科学技术前沿丛书
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@aReinforcement learning for multi robot systems@zeng
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@a机器人技术@Aji qi ren ji shu
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@aTP2@v5
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@aTP24@v5
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@a张文旭@Azhang wen xu@4著
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@a王晓东@Awang xiao dong@4著
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@aCN@b人天书店@c20240116
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@aCKNYKJZYXY@b300707005-7@dTP2@e249@f3
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多机器人系统强化学习/张文旭, 王晓东等著.-北京:北京邮电大学出版社,2024.01 |
272页:图;26cm.-(信息科学技术前沿丛书) |
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ISBN 978-7-5635-7060-7:CNY68.00 |
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。 |
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正题名:多机器人系统强化学习
索取号:TP2/249
 
预约/预借
序号
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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707005
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300707005
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流通五库四楼/
[索取号:TP2/249]
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在馆
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流通五库四楼/
[索取号:TP2/249]
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在馆
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流通五库四楼/
[索取号:TP2/249]
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在馆
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