Experimental evaluation of multi-agent reinforcement learning in real-world scale-free networks

Multi-agent reinforcement learning is a common method for optimizing agents' local decision in a distributed and scalable manner. However, the study and analysis of the state-of-the-art multi-agent reinforcement learning (MARL) algorithms have been limited to small problems involving few number...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلف الرئيسي: Al Hashimi, Rashid (author)
منشور في: 2010
الموضوعات:
الوصول للمادة أونلاين:http://bspace.buid.ac.ae/handle/1234/42
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!