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Embodied Multi-Agent Systems
Huaping Liu, Xinzhu Liu, Kangyao Huang, Di Guo (Gebundene Ausgabe, Englisch)
Optischer Zustand
Beschreibung
In recent years, embodied multi-agent systems, including multi-robots, have emerged as essential solution for demanding tasks such as search and rescue, environmental monitoring, and space exploration. Effective collaboration among these agents is crucial but presents significant challenges due to differences in morphology and capabilities, especially in heterogenous systems. While existing books… address collaboration control, perception, and learning, there is a gap in focusing on active perception and interactive learning for embodied multi-agent systems. This book aims to bridge this gap by establishing a unified framework for perception and learning in embodied multi-agent systems. It presents and discusses the perception-action-learning loop, offering systematic solutions for various types of agents—homogeneous, heterogeneous, and ad hoc. Beyond the popular reinforcement learning techniques, the book provides insights into using fundamental models to tackle complex collaboration problems. By interchangeably utilizing constrained optimization, reinforcement learning, and fundamental models, this book offers a comprehensive toolkit for solving different types of embodied multi-agent problems. Readers will gain an understanding of the advantages and disadvantages of each method for various tasks. This book will be particularly valuable to graduate students and professional researchers in robotics and machine learning. It provides a robust learning framework for addressing practical challenges in embodied multi-agent systems and demonstrates the promising potential of fundamental models for scenario generation, policy learning, and planning in complex collaboration problems. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Details
Erscheinungsdatum
22.05.2025
Sprache
Englisch
EAN
9789819658701
Herausgeber
Springer Singapore
Serien- oder Bandtitel
Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications
Sonderedition
Nein
Autor
Huaping Liu, Xinzhu Liu, Kangyao Huang, Di Guo
Seitenanzahl
229
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
Perception, Action, and Learning
Schlagwörter
Embodied Multi-Agent Systems, Multi-Robot Collaboration, Embodied Agent, Multi-Agent, Perception-Action Learning Loop, Active Perception, Interactive Learning in Robotics, Human-Robot collaboration, Reinforcement Learning for Robots, Fundamental Models for Robots
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz
TJFM1 - Robotik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
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