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本书主要介绍了多智能体机器人强化学习的相关内容。全书共6章，首先介绍了几种常用的监督式学习方法，在此基础上，介绍了单智能体强化学习中的学习结构、值函数、马尔科夫决策过程、策略迭代、时间差分学习、Q学习
模糊Sarsa学习(FSL)是基于Sarsa学习而提出的一种模糊强化学习算法，它是一种通过在线策略来逼近动作值函数的算法，其每条模糊规则中，动作的选择是按照Softmax公式选择下一个动作。对于连续空
本文针对多智能体强化学习领域中基于Markov对策的模型及相关算法进行深入研究。通过分析Markov对策的含义和特点，探讨在多Agent环境中引入该模型的必要性和可行性。结合强化学习的理论基础，提出了
递阶强化学习是解决状态空间庞大的复杂系统智能体决策的有效方法。具有离散动态特性的 A GV 调度系统需要实时动态的调度方法, 而具有M axQ 递阶强化学习能力的多智能体通过高效的强化 学习方法和协作
基于多示例学习RBF网络的刻蚀设备异常侦测，杨俊刚，张洁，针对晶圆制造系统刻蚀设备工作过程中的
本文展示了GT先进技术公司(GT)所进行的一项研究的结果,总结了蓝宝石材料的质量对外延生长(即开即用型)晶片制造过程的影响。
强化学习研究综述的一篇论文，作者为高阳，陈世福等。2004年的，有点早了
关于强化学习(reinforce learning)的研究进展,以及分析,对于初始学习RL有不错的指导意义
由于用户产品小型化的需要,对0201元件的需求将与日俱增。本文重点介绍0201元件的PCB设计要求,包括0201元件焊盘的设计,以及0201元件之间或者0201元件和其它元件之间的最小间距设计。使用了
深度学习在强化学习方面的应用所产生的深度强化学习取得快速发展。如何解释深度强化学习优势产生的原因是理解技术的基本方法。
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