دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
دسته بندی: آموزشی ویرایش: 1 نویسندگان: Ana L. C. Bazzan, Denise de Oliveira (auth.), Karl Tuyls, Ann Nowe, Zahia Guessoum, Daniel Kudenko (eds.) سری: Lecture Notes in Computer Science 4865 ISBN (شابک) : 3540779477, 9783540779476 ناشر: Springer-Verlag Berlin Heidelberg سال نشر: 2008 تعداد صفحات: 271 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 7 مگابایت
کلمات کلیدی مربوط به کتاب عوامل سازگار و سیستم های چند عامل III. انطباق و یادگیری چند عامل: سمپوزیوم اروپایی 5 ، 6 و 7 ، ALAMAS 2005-2007 در مورد عوامل سازگار و یادگیری و سیستم های چند عامل ، نسخه های تجدید نظر شده: هوش مصنوعی (شامل رباتیک)، مهندسی نرم افزار، شبکه های ارتباطی کامپیوتری، منطق و معانی برنامه ها، زبان های برنامه نویسی، کامپایلرها، مترجمان، رابط های کاربری و تعامل انسان با کامپیوتر
در صورت تبدیل فایل کتاب Adaptive Agents and Multi-Agent Systems III. Adaptation and Multi-Agent Learning: 5th, 6th, and 7th European Symposium, ALAMAS 2005-2007 on Adaptive and Learning Agents and Multi-Agent Systems, Revised Selected Papers به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب عوامل سازگار و سیستم های چند عامل III. انطباق و یادگیری چند عامل: سمپوزیوم اروپایی 5 ، 6 و 7 ، ALAMAS 2005-2007 در مورد عوامل سازگار و یادگیری و سیستم های چند عامل ، نسخه های تجدید نظر شده نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
این کتاب حاوی مقالات منتخب و اصلاح شده سمپوزیوم اروپایی در مورد عوامل تطبیقی و یادگیری و سیستمهای چند عاملی (ALAMAS)، نسخههای 2005، 2006 و 2007 است که در پاریس، بروکسل و ماستریخت برگزار شد. هدف سمپوزیوم ALAMAS و این کتاب مرتبط، افزایش آگاهی و علاقه به انطباق و یادگیری برای عامل های منفرد و سیستم های چند عاملی، و تشویق همکاری بین کارشناسان یادگیری ماشین، کارشناسان مهندسی نرم افزار، ریاضیدانان، زیست شناسان و فیزیکدانان و ارائه یک نمای کلی از فعلی است. وضعیت هوا در این منطقه. این یک انجمن فراگیر است که در آن محققان می توانند کارهای اخیر را ارائه کنند و جدیدترین ایده های خود را برای اولین بار با همتایان خود به بحث بگذارند. این سمپوزیومها بر جنبههای عامل انطباقی و یادگیری و سیستمهای چند عاملی تمرکز میکنند، با تأکید ویژه بر چگونگی اصلاح تکنیکهای یادگیری تثبیتشده و/یا ایجاد الگوهای یادگیری جدید برای رسیدگی به چالشهای متعددی که توسط مسائل پیچیده دنیای واقعی ارائه میشوند. این سمپوزیوم ها موفقیت بزرگی بودند و یک انجمن برای ارائه ایده ها و نتایج جدید در ارتباط با مفهوم انطباق و یادگیری برای عامل های منفرد و سیستم های چند عاملی فراهم کردند. در این سه نسخه، ما 51 مورد ارسالی دریافت کردیم، که 17 مورد با دقت انتخاب شدند، از جمله یک مقاله دعوت شده از سخنران دعوت شده امسال سایمون پارسونز. این یک نرخ پذیرش بسیار رقابتی تقریباً 31٪ است که همراه با دو چرخه بررسی، منجر به یک حجم LNAI با کیفیت بالا شده است. امیدواریم خوانندگان ما از مقالات موجود در این جلد الهام بگیرند.
This book contains selected and revised papers of the European Symposium on Adaptive and Learning Agents and Multi-Agent Systems (ALAMAS), editions 2005, 2006 and 2007, held in Paris, Brussels and Maastricht. The goal of the ALAMAS symposia, and this associated book, is to increase awareness and interest in adaptation and learning for single agents and mul- agent systems, and encourage collaboration between machine learning experts, softwareengineeringexperts,mathematicians,biologistsandphysicists,andgive a representative overviewof current state of a?airs in this area. It is an inclusive forum where researchers can present recent work and discuss their newest ideas for a ?rst time with their peers. Thesymposiaseriesfocusesonallaspectsofadaptiveandlearningagentsand multi-agent systems, with a particular emphasis on how to modify established learning techniques and/or create new learning paradigms to address the many challenges presented by complex real-world problems. These symposia were a great success and provided a forum for the pres- tation of new ideas and results bearing on the conception of adaptation and learning for single agents and multi-agent systems. Over these three editions we received 51 submissions, of which 17 were carefully selected, including one invited paper of this year’s invited speaker Simon Parsons. This is a very c- petitive acceptance rate of approximately 31%, which, together with two review cycles, has led to a high-quality LNAI volume. We hope that our readers will be inspired by the papers included in this volume.
Front Matter....Pages -
To Adapt or Not to Adapt – Consequences of Adapting Driver and Traffic Light Agents....Pages 1-14
Optimal Control in Large Stochastic Multi-agent Systems....Pages 15-26
Continuous-State Reinforcement Learning with Fuzzy Approximation....Pages 27-43
Using Evolutionary Game-Theory to Analyse the Performance of Trading Strategies in a Continuous Double Auction Market....Pages 44-59
Parallel Reinforcement Learning with Linear Function Approximation....Pages 60-74
Combining Reinforcement Learning with Symbolic Planning....Pages 75-86
Agent Interactions and Implicit Trust in IPD Environments....Pages 87-101
Collaborative Learning with Logic-Based Models....Pages 102-116
Priority Awareness: Towards a Computational Model of Human Fairness for Multi-agent Systems....Pages 117-128
Bifurcation Analysis of Reinforcement Learning Agents in the Selten’s Horse Game....Pages 129-144
Bee Behaviour in Multi-agent Systems....Pages 145-156
Stable Cooperation in the N-Player Prisoner’s Dilemma: The Importance of Community Structure....Pages 157-168
Solving Multi-stage Games with Hierarchical Learning Automata That Bootstrap....Pages 169-187
Auctions, Evolution, and Multi-agent Learning....Pages 188-210
Multi-agent Reinforcement Learning for Intrusion Detection....Pages 211-223
Networks of Learning Automata and Limiting Games....Pages 224-238
Multi-agent Learning by Distributed Feature Extraction....Pages 239-254
Back Matter....Pages -