A Concise Introduction to Decentralized POMDPs
This book introduces multiagent planning under uncertainty as formalized by decentralized partially observable Markov decision processes (Dec-POMDPs). The intended audience is researchers and graduate students working in the fields of artificial intelligence related to sequential decision making: reinforcement learning, decision-theoretic planning for single agents, classical multiagent planning, decentralized control, and operations research.
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Collana:SpringerBriefs in Intelligent Systems
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Anno:2016
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Rilegatura:Paperback / softback
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