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Erschienen in:
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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

Learning Automata as a Basis for Multi Agent Reinforcement Learning

verfasst von : Ann Nowé, Katja Verbeeck, Maarten Peeters

Erschienen in: Learning and Adaption in Multi-Agent Systems

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper we summarize some important theoretical results from the domain of Learning Automata. We start with single stage, single agent learning schema’s, and gradually extend the setting to multi-stage multi agent systems. We argue that the theory of Learning Automata is an ideal basis to build multi agent learning algorithms.

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Metadaten
Titel
Learning Automata as a Basis for Multi Agent Reinforcement Learning
verfasst von
Ann Nowé
Katja Verbeeck
Maarten Peeters
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Learning and Adaption in Multi-Agent Systems

Print ISBN: 978-3-540-33053-0

Electronic ISBN: 978-3-540-33059-2

Copyright-Jahr: 2006

DOI
https://doi.org/10.1007/11691839_3

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